速核电子公司(图)-FPGA边缘计算产品-江西边缘计算产品

关于边缘计算技术

近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，智能边缘计算产品，但是随着万物互联以及 5G 高带宽、低时延的时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 / 增强现实（VR/AR）等所产生的数据量增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如，智能手机就是个人与云端的“边缘”，智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，是在靠近物或数据的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用能力，就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较，边缘计算就近布置，因而可以理解为云计算的下沉。

边缘计算实现了物联网技术前的连接性、集中化和智能化，由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。

边缘计算是计算系统从扁平到边缘，以及面向 5G 网络架构演进的必然技术，同时也提供了一种新的生态系统和价值链。第三方数据分析机构IDC 预测，到2020年，将有约500亿的智能设备接入互联网，其中主要涉及智能手机、可穿戴设备、个人交通工具等，其中 40% 的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力，也引起了各研究机构、标准组织、服务提供商和产业界极大的关注。

边缘计算为什么重要？

边缘计算之所以存在，FPGA边缘计算产品，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，智能交通边缘计算产品，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；有的数据需要立刻处理，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大大延缓现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。

哪些场景需要用到边缘计算？

边缘计算的前身是内容分发网络（CDN），江西边缘计算产品，它通过数据分布式缓存满足了用户快速访问的需求，让我们能流畅地在线追剧、玩游戏。但随着信息技术从消费侧向生产侧延伸，以及人工智能等新技术的兴起，云端仅仅实现数据存储与快速访问已无法满足需求，新的应用场景中要求云端同时具备强大功能和超低时延，其中典型就是自动驾驶和智慧工厂。

以自动驾驶为例，它对云端响应时延提出了近乎苛刻的要求。自动驾驶的制动等反应时间关系到交通安全，而它主要由云端系统响应时延决定，但其中涉及运算和通信多个环节。如果要做到100km制动距离不超过30cm，那么系统整体响应时延不能超过10毫秒，而且越低越好。因此，重要的移动通信技术标准化组织3GPP就定义了若干个1毫秒到几个毫秒的低时延场景，主要就集中在自动驾驶上。在这种需要“超低时延+智能计算”的场合，就必须用到边缘计算了。

再来看智慧工厂，由于制造业的智能化，一方面需要实时数据采集并立即处理意外情况，毫秒级延迟都可能导致无法挽回的事故，这在设备保护、性能监控、品质管控中尤为重要。另一方面由于生产复杂度与精细度越来越高，生产过程会产生海量实时数据，但其中只有部分是关键数据，需要存储到云端进行挖掘和分析（例如为供应链优化提供依据），所以需要对采集数据进行过滤，以缓解云端和网络压力。这时候，就需要边缘计算来帮忙了。