为避免技术的枯燥，我举个例子，新基建边缘计算卡，自然界有种非常聪明的动物——章鱼。
它是无脊椎动物里面智商---的，无论是逃生还是捕食，又多又长的触角运用得收放---。
科学家研究发现，章鱼的触角里布满了神经元，可以独立处理许多动作，章鱼的大脑只占40%的处理，其它的处理能力分布在其8条触角上，这样便---增强了其应变处理能力。
如果说人体是大脑中央集中处理的方式，99%的能力需要大脑做出反应的话，章鱼就是一个分布式处理系统，fpga边缘计算卡，60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。
---，这就是边缘计算的原理。
将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成，大部分不需要与网络交互，少数与网络互通完成，这就是边缘计算。
边缘计算在智慧城市的建设中有丰富的应用场景。在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员。在智能交通中，边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据，根据实时路况来控制交通信息灯，以减轻路面车辆拥堵等。在无人驾驶中，如果将传感器数据上传到云计算中心将会增加实时处理难度，并且受到网络制约，因此无人驾驶主要依赖车内计算单元来识别交通信号和障碍物，边缘计算卡，并且规划路径。edgeosc 是一种基于边缘计算的面向智慧城市的系统级操作系统，它分为３个部分，底层的数据感知层、中间的网络互联层和顶层数据应用管理层。该操作系统可以有效管理智慧城市中的多来源数据，提高了数据共享的范围和---，以实现智慧城市中数据价值的大化。
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，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。
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