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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,fpga边缘计算,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,智能边缘计算,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。
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,大大减少了系统---,千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了---,智能交通边缘计算,这些都使边缘服务比云服务有---的响应能力。
目前边缘计算应用非常广泛,---适合具有低时延、高带宽、高---、---连接、异构汇聚和本地安全---保护等特殊业务要求的应用场景。
智慧城市
智慧城市是利用---的信息技术,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---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---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---的解决方案。
智能制造
智能制造是边缘计算在物联网中非常典型的应用领域,借助于边缘计算将促进 it 和 ot 系统的---融合。工业机器人是实现智能制造的基础,近几年工业机器人在中国市场呈现蓬勃发展的趋势。据统计,2016 年中国市场工业机器人消费总量达 87000 台,接近销量的近三分之一,是上很大的工业机器人市场。工业机器人的应用领域主要集中在汽车制造、3c 行业、物流、金属加工、塑料和化工等行业,辽宁边缘计算,通过机器人完成搬运和上下料、装配和拆卸、焊接等工作环境---、自动化/执行精度和安全程度要求非常高的工作场景。工业机器人需要具备应对复杂的现场环境并结合当前工作流程进行综合分析和判断的能力,以及与其他机器人协作完成复杂工作任务的能力。
智能家居
在当前的智能家居中,智能家电设备基本上都是由智能单品构成的,比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等,这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制,---是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。
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