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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”是一种拥有超高智商的无脊椎动物。在时，它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。这是因为，重庆智能边缘计算，章鱼巨量的神经元有60％分布在八条腿上，脑部只有40％，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，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、安全与隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算的应用

智慧城市是利用***的信息技术，智能边缘计算平台，实现城市智慧式的管理和运行。2016 年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

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，智能边缘计算价格，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，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是神经网络）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个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。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。