邊緣設(shè)備智能化的基本要求

將計算基礎(chǔ)架構(gòu)從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣這一主張，得到了越來越廣泛的共識。諸如聯(lián)邦學習之類的概念，通過共享的預測模型進行協(xié)作學習這種方式，將標準集中式機器學習(ML)方法從數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到手機——在將數(shù)據(jù)存儲到云的需求中，消解了對可實現(xiàn)ML能力的要求。5而各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)，每天都在發(fā)展、以更好地賦能基于邊緣的處理功能。成功地將智能帶到邊緣設(shè)備也帶來了與傳統(tǒng)的AI不同的商機——例如：個性化購物，基于AI的助手;或在制造設(shè)施中進行預測分析。邊緣/霧計算的應(yīng)用，比如：車輛的自動駕駛;需要復雜反饋機制的機器人技術(shù)的遠程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能電網(wǎng)終端設(shè)備;以及在電網(wǎng)中對本地電能使用進行預測分析。對于此類應(yīng)用，成功實施AI的主要決定因素包括：成本效益低功耗可重構(gòu)性/靈活性尺寸

邊緣數(shù)據(jù)處理的剛需

就連接性而言，過去十年或多或少地致力于以下三件事：將世界用無線連接起來;提高無線連接的強度和完整性;并確保一切可連(從人到物) 的、都以某種方式連接起來。本質(zhì)上講，這是通過——下一代5G部署(強化基礎(chǔ)蜂窩基礎(chǔ)架構(gòu)并開發(fā)更新的技術(shù)以優(yōu)化數(shù)據(jù)吞吐量、容量、覆蓋范圍和延遲要求)以及物聯(lián)網(wǎng)革命(其中物理目標配備了感知功能和/或標簽)——實現(xiàn)的。這些技術(shù)發(fā)展已經(jīng)產(chǎn)生了深遠的社會影響，無線連接已成為日常生活中不可或缺的一部分。從家用電器到復雜的工業(yè)機械，使用傳感器和執(zhí)行器進行遠程監(jiān)視、跟蹤甚至控制相關(guān)對象的能力幾乎已成為了基本必須的能力。但是，設(shè)備密度的巨大提升也導致了某些非常明顯的瓶頸。

什么是邊緣計算？

大家知道，云計算解決了算力需求與硬件成本之間的矛盾，網(wǎng)關(guān)邊緣計算系統(tǒng)，讓人們能輕松實現(xiàn)各類數(shù)字化應(yīng)用。

隨著運用普及，網(wǎng)關(guān)邊緣計算平臺，云計算也會面臨新問題。試想一下，如果大家都在玩一個很火的手游，而它的服務(wù)器只部署在A城市這一個中心數(shù)據(jù)節(jié)點。那就會出現(xiàn)以下情況：一是距離較遠的B城市的游戲的玩家玩起來延遲特別高，網(wǎng)關(guān)邊緣計算，因為服務(wù)器離用戶太遠了，網(wǎng)關(guān)邊緣計算卡，傳輸時延隨之增加。二是中心節(jié)點不堪重負，由于數(shù)據(jù)高度集中，訪問流量都匯聚到A城市節(jié)點，帶寬或者性能一旦跟不上，就容易出現(xiàn)擁塞。這些會導致云端響應(yīng)慢，延遲高，玩游戲卡成了看幻燈片，這種用戶體驗誰也受不了。

為應(yīng)對這些新挑戰(zhàn)，邊緣計算應(yīng)運而生。人們對云計算的集中化結(jié)構(gòu)進行了拆分，把需要快速響應(yīng)的服務(wù)能力部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，也就是盡可能靠近用戶的地方。這樣既縮短了服務(wù)器到用戶的距離，又通過分布式結(jié)構(gòu)有效緩解了中心節(jié)點的壓力。簡單的說，把云計算延伸到網(wǎng)絡(luò)邊緣，在靠近用戶的地方提供服務(wù)，就是邊緣計算。

如果用快遞來打個比方，或許你就能更好理解“邊緣計算”節(jié)點的概念。買家在網(wǎng)購下單后，到貨速度當然越快越好，但如果從北京發(fā)貨到重慶，再快也不可能當日達。于是，網(wǎng)購平臺在重慶建了個“本地倉”，這樣不僅重慶用戶可以當天就收貨，而且還節(jié)約了郵費。你把快遞包裹想象成數(shù)據(jù)，物流想象成網(wǎng)絡(luò)，那么“本地倉”就是邊緣計算節(jié)點。

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