Viele Hersteller bieten inzwischen Geräte und Komponenten für Edge IoT an. Seit einigen Jahren gibt es sogenannte Vision Processing Units (VPU) im Handel, etwa die Movidius-Reihe von Intel. Sie kommt auf speziell hierfür entwickelter Hardware zum Einsatz, z.B. in Embedded-Systemen für Drohnen oder Überwachungskameras – also überall dort, wo zeitkritische Berechnungen mangels schneller und stabiler Internet-Verbindung nicht in die Cloud ausgelagert werden können.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Grafikprozessoren (GPU) haben die neuen VPU eine zusätzliche KI-Logik an Bord, die Echtzeit-Gesichtserkennung und Lernfunktionen integriert. Dabei ist die Hardware schneller und benötigt weniger Strom als herkömmliche Prozessoren, die dieselben Berechnungen über Software abbilden müssen.
Mit der Meteor-Lake-Architektur bringt Intel Hardware-basierte KI-Funktionen auch in Neural Processing Units (NPU) für klassische Computerbaureihen, etwa für Laptops. Wettbewerber AMD hat mit Ryzen AI eine eigene Reihe von Prozessoren im Programm, die ebenfalls für KI-Anwendungen und maschinelles Lernen entwickelt wurden.
Geräte mit eigener KI-Hardware für Edge IoT
Viele Kamerahersteller bieten inzwischen leistungsfähige Edge-IoT-Kameras für die Industrie an. Entsprechende Modelle gibt es beispielsweise von Firmen wie Bosch, Basler und Bertrandt. Die Kameras werden sowohl beim Deep Learning in Industrieumgebungen eingesetzt wie auch für das sogenannte Smart Counting und andere KI-gestützte Technologien. Smart Counting mit Objekterkennung kann beispielsweise in Echtzeit Besucherzahlen bei Veranstaltungen erfassen, aber auch Fahrzeuge auf Parkplätzen zählen oder Tiere auf einer Weide.
Mehrere im Raum verteilte IoT-Kameras wiederum können zu einem bildgebenden Cluster verbunden werden, der dreidimensionale Modelle einer Arbeitsumgebung erstellt. Das ist beispielsweise interessant für Industrieroboter, die innerhalb einer so vermessenen Umgebung Gegenstände gezielt greifen und bearbeiten können (Smart Picking).
Auch die Mensch-Maschine-Kommunikation verändert sich durch Edge IoT: Viele Spracherkennungen wurden bisher als reine Cloud-Dienste entwickelt, die ohne Internet-Verbindung nicht funktionieren. Hersteller Seeed Studio hat mit der ReSpeaker-Familie intelligente Mikrofone im Programm, die auch im Edge IoT Sprachbefehle erkennen. Die Mikrofone sind für intelligente Assistenten und sprachgesteuerte Geräte gedacht. Praktisch: Einige Modelle sind als Shields für Raspberry Pi und ESP-Microcontroller ausgeführt und lassen sich direkt auf den entsprechenden Entwicklungsboards verbauen. 
