大家知道，云計(jì)算解決了算力需求與硬件成本之間的矛盾，邊緣計(jì)算，讓人們能輕松實(shí)現(xiàn)各類數(shù)字化應(yīng)用。
隨著運(yùn)用普及，云計(jì)算也會(huì)面臨新問題。試想一下，如果大家都在玩一個(gè)很火的-，而它的服務(wù)器只部署在a城市這一個(gè)中心數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。那就會(huì)出現(xiàn)以下情況：一是距離較遠(yuǎn)的b城市的游戲的玩家玩起來--高，因?yàn)榉⻊?wù)器離用戶太遠(yuǎn)了，fpga邊緣計(jì)算，傳輸時(shí)延隨之增加。二是中心節(jié)點(diǎn)不堪重負(fù)，由于數(shù)據(jù)高度集中，訪問流量都匯聚到a城市節(jié)點(diǎn)，帶寬或者性能一旦跟不上，就容易出現(xiàn)擁塞。這些會(huì)導(dǎo)致云端響應(yīng)慢，-高，-卡成了看幻燈片，這種用戶體驗(yàn)誰也受不了。
為應(yīng)對(duì)這些新挑戰(zhàn)，邊緣計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。人們對(duì)云計(jì)算的集中化結(jié)構(gòu)進(jìn)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-了中心節(jié)點(diǎn)的壓力。簡(jiǎn)單的說，把云計(jì)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(jì)算。
如果用快遞來打個(gè)比方，或許你就能-理解“邊緣計(jì)算”節(jié)點(diǎn)的概念。買家在網(wǎng)購(gòu)下單后，到貨速度當(dāng)然越快越好，但如果從北京發(fā)貨到重慶，再快也不可能當(dāng)日達(dá)。于是，網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)在重慶建了個(gè)“本地倉(cāng)”，這樣不僅重慶用戶可以當(dāng)天就收貨，而且還節(jié)約了郵費(fèi)。你把快遞包裹-成數(shù)據(jù)，物流-成網(wǎng)絡(luò)，新基建邊緣計(jì)算設(shè)備，那么“本地倉(cāng)”就是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。
從那時(shí)起，邊緣計(jì)算能力一直在提高。
2017年，為了擴(kuò)展低性能的計(jì)算設(shè)備，movidius神經(jīng)計(jì)算棒以低于100美元的價(jià)格，fpga邊緣計(jì)算，僅需0.5w的電量便能進(jìn)行每秒一千億次浮點(diǎn)計(jì)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(diǎn)計(jì)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(gè)約每秒能夠處理3萬億次浮點(diǎn)計(jì)算，成本在100美元左右。
2019年，帶有-技術(shù)硬件加速的器-是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定微型計(jì)算機(jī)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(cè)推理功能。價(jià)格低于100美元的英偉達(dá)jetson nano 配備了128個(gè)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(jì)算設(shè)備不僅能夠借助多達(dá)12個(gè)通道記錄高音頻，并且還可以通過邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)-。所謂邊緣計(jì)算，是指大多數(shù)處理過程將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而無需交由云端完成。
邊緣計(jì)算中的邊緣指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對(duì)，無論是從地理距離還是網(wǎng)絡(luò)距離上來看都更貼近用戶。邊緣計(jì)算則是利用這些資源在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶提供服務(wù)的技術(shù)，使應(yīng)用可以在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)。如果從仿生的角度來理解邊緣計(jì)算，我們可以做這樣的類比：云計(jì)算相當(dāng)于人的大腦，邊緣計(jì)算相當(dāng)于人的神經(jīng)末端。當(dāng)?shù)绞謺r(shí)總是下意識(shí)的收手，然后大腦才會(huì)意識(shí)到到了手，因?yàn)閷⑹质栈氐倪^程是由神經(jīng)末端直接處理的非條件反射。這種非條件反射加快人的反應(yīng)速度，避免受到的傷害，同時(shí)讓大腦-于處理智慧。未來是萬物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，思科預(yù)計(jì) 2020 年將有 500 億的設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)，我們不可能讓云計(jì)算成為每個(gè)設(shè)備的“大腦”，而邊緣計(jì)算就是讓設(shè)備擁有自己的“大腦”。
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