邊緣計算

邊緣計算并非是一個新鮮詞。作為一家內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN和云服務(wù)的提供商AKAMAI，新基建邊緣計算報價，早在2003年就與IBM合作“邊緣計算”。作為世界上很大的分布式計算服務(wù)商之一，當(dāng)時它承擔(dān)了15-30%的網(wǎng)絡(luò)流量。在其一份內(nèi)部研究項目中即提出“邊緣計算”的目的和解決問題，并通過AKAMAI與IBM在其WebSphere上提供基于邊緣Edge的服務(wù)。 

對物聯(lián)網(wǎng)而言，邊緣計算技術(shù)取得突破，新基建邊緣計算平臺，意味著許多控制將通過本地設(shè)備實現(xiàn)而無需交由云端，處理過程將在本地邊緣計算層完成。這無疑將大大提升處理效率，減輕云端的負(fù)荷。由于更加靠近用戶，還可為用戶提供更快的響應(yīng)，將需求在邊緣端解決。

邊緣計算的興起

從那時起，邊緣計算能力一直在提高。

2017年，為了擴(kuò)展低性能的計算設(shè)備，Movidius神經(jīng)計算棒以低于100美元的價格，僅需0.5W的電量便能進(jìn)行每秒一千億次浮點計算。

2018年，華為推出了麒麟980處理器，在0.1W的電量下可以完成每秒五千億次的浮點計算。其他供應(yīng)商緊隨其后。谷歌發(fā)布了Edge TPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。這兩個約每秒能夠處理3萬億次浮點計算，成本在100美元左右。

2019年，湖南新基建邊緣計算，帶有人工智能技術(shù)硬件加速的器（特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的特定微型計算機得到普遍使用。所有關(guān)鍵的硬件廠商都陸續(xù)發(fā)布了AI軟件棧的邊緣優(yōu)化版本，這進(jìn)一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的Edge TPU——使用專門的ASIC芯片制作而成用以處理AI的預(yù)測推理功能。價格低于100美元的英偉達(dá)Jetson Nano 配備了128個英偉達(dá)CUDA。瑞芯微發(fā)布的 RK3399 Pro——帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的開發(fā)板（其性能甚至略優(yōu)于英偉達(dá)Jetson Nano）。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大幅提高讓我們得以發(fā)展nBox——這款邊緣計算設(shè)備不僅能夠借助多達(dá)12個通道記錄高質(zhì)量音頻，并且還可以通過邊緣計算實現(xiàn)人工智能。所謂邊緣計算，是指大多數(shù)處理過程將通過本地設(shè)備實現(xiàn)而無需交由云端完成。

邊緣計算在各行各業(yè)的應(yīng)用

隨著傳感器價格和計算成本的持續(xù)下降，更多的“東西”將被連接到互聯(lián)網(wǎng)。

隨著更多的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得可用，邊緣計算將在各行各業(yè)中得到越來越多的應(yīng)用，新基建邊緣計算系統(tǒng)，尤其是在云計算效率低下的一些領(lǐng)域。

我們已經(jīng)開始看到該技術(shù)在多個不同的行業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生影響。

“當(dāng)我們把云的威力下沉到設(shè)備（即邊緣）時，我們可帶來實時地響應(yīng)、分析和行動的能力，尤其是在網(wǎng)絡(luò)條件有限或者缺乏網(wǎng)絡(luò)的地區(qū)……它還處于初期發(fā)展階段，但我們正開始看到這些新功能能夠應(yīng)用于解決范圍的一些重大挑戰(zhàn)?！?/p>

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