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引入人工智能對物流自動化中使用的硬件和軟件來說，將產生重大的影響，電銷卡并且存在越來越多的潛在解決方案。通常，用于訓練人工智能模型的解決方案不適合在網絡邊緣側部署模型。用于訓練的處理資源是為服務器而設計的，其對能耗和內存等資源的需求幾乎是不限制的。而在邊緣，能耗和內存則是有限制的。在硬件方面，大型的多核處理器不太適合邊緣人工智能應用。相反地，開發人員正在專項針對邊緣人工智能部署優化的異構硬件解決方案。這種方案包括了CPU和GPU，當然，還可以擴展到ASIC、MCU和FPGA。某些架構（例如GPU）擅長并行處理，而其他架構（例如CPU）則更擅長順序處理。今天，沒有一種單一的架構可以真正做到為人工智能應用提供最佳的解決方案。總體的趨勢是使用能夠提供最佳解決方案的硬件來配置整個系統，而不是使用同一架構的多個實例。這種趨勢指向了異構，其中有許多不同架構的硬件處理解決方案，通過配置進行協同工作電銷卡，而不是使用多個設備（所有設備都基于相同的處理器）的同一架構。
