邊緣計(jì)算系統(tǒng)-速核電子-智能交通邊緣計(jì)算系統(tǒng)

邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算就如同“哈姆雷特”，智能交通邊緣計(jì)算系統(tǒng)，不同角度認(rèn)識不同，這是由于邊緣太過于寬泛。

在總體上邊緣計(jì)算可分為云邊緣和物聯(lián)邊緣兩大類。

云邊緣包括ETSI定義的多接入邊緣計(jì)算MEC，也包括AWS的Outts平臺等等。

物聯(lián)邊緣是邊緣計(jì)算和IOT場景結(jié)合，包括工業(yè)邊緣計(jì)算等等，能提供數(shù)據(jù)分析，AI推理等實(shí)現(xiàn)物聯(lián)到智聯(lián)。

邊緣計(jì)算結(jié)合5G網(wǎng)絡(luò)，是行業(yè)的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施，也是支撐數(shù)字孿生的基礎(chǔ)平臺。

邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算是在高帶寬、時(shí)間敏感型、物聯(lián)網(wǎng)集成這個背景下發(fā)展起來的技術(shù)，“Edge”這個概念的確較早為包括ABB、B&R、Schneider、KUKA這類自動化/機(jī)器人廠商所提及，其本意是涵蓋那些“貼近用戶與數(shù)據(jù)源的IT資源”。這是屬于從傳統(tǒng)自動化廠商向IT廠商延伸的一種設(shè)計(jì)，2016年4月5日Schneider已經(jīng)號稱可以為邊緣計(jì)算定義了物理基礎(chǔ)設(shè)施——盡管，主打的還是其“微數(shù)據(jù)中心”的概念。而其它自動化廠商提及計(jì)算，都是表現(xiàn)出與IT融合的一種趨勢，并且同時(shí)具有邊緣與泛在的概念在其中。IT與OT事實(shí)上也是在相互滲透的，自動化廠商都已經(jīng)開始在延伸其產(chǎn)品中的IT能力，包括Bosch、SIEMENS、GE這些大的廠商在信息化、數(shù)字化軟件平臺方面，也包括了像貝加萊、羅克韋爾等都在提供基礎(chǔ)的IoT集成、Web技術(shù)的融合方面的產(chǎn)品與技術(shù)。事實(shí)上IT技術(shù)也開始在其產(chǎn)品中集成總線接口、HMI功能的產(chǎn)品，新基建邊緣計(jì)算系統(tǒng)，以及工業(yè)現(xiàn)場傳輸設(shè)備網(wǎng)關(guān)、交換機(jī)等產(chǎn)品。IoT被視為未來快速成長的一個領(lǐng)域，包括前沿的已經(jīng)出現(xiàn)了各種基于Internet的技術(shù)，網(wǎng)關(guān)邊緣計(jì)算系統(tǒng)，高通已經(jīng)提出了Internet of Everything—可以稱為IoX。因此新一個產(chǎn)業(yè)格局呼之欲出，邊緣計(jì)算聯(lián)盟ECC的邊界定義而言，華為其主旨在提供計(jì)算平臺，包括基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)、云、邊緣服務(wù)器、傳輸設(shè)備與接口標(biāo)準(zhǔn)等，而Intel、ARM則提供為邊緣計(jì)算的芯片與處理能力保障，信通院則扮演傳輸協(xié)議與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的集成，而沈陽自動化所、軟通動力則扮演實(shí)際應(yīng)用的角色。但是，邊緣計(jì)算/霧計(jì)算要落地，尤其是在工業(yè)中，“應(yīng)用”才是較為的問題，所謂的IT與OT的融合，更強(qiáng)調(diào)在OT側(cè)的應(yīng)用，即運(yùn)營的系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

邊緣計(jì)算的興起

從那時(shí)起，邊緣計(jì)算能力一直在提高。

2017年，為了擴(kuò)展低性能的計(jì)算設(shè)備，Movidius神經(jīng)計(jì)算棒以低于100美元的價(jià)格，僅需0.5W的電量便能進(jìn)行每秒一千億次浮點(diǎn)計(jì)算。

2018年，華為推出了麒麟980處理器，在0.1W的電量下可以完成每秒五千億次的浮點(diǎn)計(jì)算。其他供應(yīng)商緊隨其后。谷歌發(fā)布了Edge TPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。這兩個約每秒能夠處理3萬億次浮點(diǎn)計(jì)算，成本在100美元左右。

2019年，邊緣計(jì)算系統(tǒng)，帶有人工智能技術(shù)硬件加速的器（特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的特定微型計(jì)算機(jī)得到普遍使用。所有關(guān)鍵的硬件廠商都陸續(xù)發(fā)布了AI軟件棧的邊緣優(yōu)化版本，這進(jìn)一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的Edge TPU——使用專門的ASIC芯片制作而成用以處理AI的預(yù)測推理功能。價(jià)格低于100美元的英偉達(dá)Jetson Nano 配備了128個英偉達(dá)CUDA。瑞芯微發(fā)布的 RK3399 Pro——帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的開發(fā)板（其性能甚至略優(yōu)于英偉達(dá)Jetson Nano）。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大幅提高讓我們得以發(fā)展nBox——這款邊緣計(jì)算設(shè)備不僅能夠借助多達(dá)12個通道記錄高質(zhì)量音頻，并且還可以通過邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)人工智能。所謂邊緣計(jì)算，是指大多數(shù)處理過程將通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)而無需交由云端完成。

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