说到边缘计算,我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务,所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有---的通用性,然而,面对物联网设备和数据的---式增长,fpga边缘计算产品,基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和---保护上的不足。
相比于云计算,---边缘计算产品,边缘计算可以---地支持移动计算与物联网应用,具有以下明显的优点:
1、------网络带宽与数据中心压力。
2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求---。传统云计算模型下,应用将数据传送到云计算中心,再请求数据处理结果,增大了系统---。以无人驾驶汽车应用为例,高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间,一旦由于网络问题而加大系统---,将会造成---后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理,不需要通过网络请求云计算中心的响应,---减少了系统---,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了---,这些都使边缘服务比云服务有---的响应能力。
3、保护---数据,提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题,调查显示约有 78% 的用户---他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心,用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及,许多家庭在屋内安装网络---头,如果直接将视频数据上传至云数据中心,新基建边缘计算产品,视频数据的传输不仅会占用带宽资源,边缘计算产品,还增加了泄露用户---数据的风险。
边缘计算之所以存在,是因为它承担了与云计算不同的功能。
在制造现场,产生的数据多样而繁杂,然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求,背后是使用云服务的费用问题;此外,公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。
更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据,有的是无效信息,譬如设备在生产间隔期间的数据,往往就不需要全部上传,而是需要经过截取处理;有的数据需要---处理,譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级,而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级,全部通过云端来分析就会------现场的生产效率,这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。
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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