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边缘计算的兴起

从那时起，边缘计算能力一直在提高。

2017年，为了扩展低性能的计算设备，movidius神经计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5w的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。

2018年，智能边缘计算产品，华为推出了麒麟980处理器，在0.1w的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了edge tpu units，瑞芯微（rockchip）公布了rk3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。

2019年，带有---技术硬件加速的器（---是神经网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了ai软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的ai板有，谷歌的edge tpu——使用专门的asic芯片制作而成用以处理ai的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达jetson nano 配备了128个英伟达cuda。瑞芯微发布的 rk3399 pro——带有神经网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达jetson nano）。

物联网技术的大幅提高让我们得以发展nbox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高音频，并且还可以通过边缘计算实现---。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。

边缘计算

说到边缘计算，我们可以借助章鱼的生活习性来加深理解。

“章鱼”是一种拥有智商的无脊椎动物。在时，它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，移动边缘计算产品，---会缠绕和打结。这是因为，章鱼巨量的神经元有60％分布在八条腿上，脑部只有40％，重庆边缘计算产品，是“多个小脑+一个大脑”的构造，类似于分布式计算。

而边缘计算也是一种分布式计算。它将数据资料的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上，以减少业务的多级传递，新基建边缘计算产品，降低网和传输的负担

边缘计算联盟ecc针对边缘计算，定义的了四个领域：设备域（感知与控制层）、网络域（连接和网络层）、数据域（存储和服务层）、应用域（业务和智能层）。这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。其应用程序在边缘侧（章鱼脚）发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与---保护等方面的基本需求。