---疑问,mec是实现5g愿景的重大---。一种新兴技术和生态的诞生与兴起,需要背后商业模式的强有力支撑。---,业界对边缘业务平台的各种应用场景有着---的憧憬与期待。美好的愿望要变成现实,也需要整个产业链的共同努力。
虽然目前边缘计算的商业模式还在探索过程中,但在产业链的共同推进努力下,后续不仅会涌现大量“节流”型的边缘应用,移动边缘计算报价,也会有---的“开源”型业务诞生,实现设备商、运营商、业务商三赢的格局。
虽然边缘计算是一个新兴的领域,但是它拥有一些显而易见的优点,包括:
·实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源,移动边缘计算,而不是在外部数据中心或云端进行,因此可以减少迟延的时间。
·较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少:随着物联网设备数量的增加,移动边缘计算多少钱,数据生成继续以创纪录的速度增加。因此,网络带宽变得有限,移动边缘计算设备,让云端不堪重负,造成的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率:随着滞后减少,应用程序能够以更快的速度更高地运行。
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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