智能边缘计算价格

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，推出了麒麟980处理器，青海边缘计算价格，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，智能边缘计算价格，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，网关边缘计算价格，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，智能交通边缘计算价格，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。

边缘计算可以降低能耗

当谈到电池供电设备的能源消耗时，您知道哪些能源消耗很多吗？无线广播。传感器和简单的计算通常不会消耗很多能量，但是发送和接收无线消息却会消耗很多能量。数量越少，发送和接收的消息越少，设备可以使用电池供电的时间就越长（所有无线连接都表示功耗，范围和带宽之间的折衷）

因此，如果设备对设备本身、消息的数量和大小进行计算，并使用逻辑来减少消息，那么边缘计算对于LPWAN物联网应用是非常有效的。

如何理解边缘计算

近年来，大数据、云计算、智能技术的快速发展，给互联网产业带来了深刻的变革，也对计算模式提出了新的要求。大数据时代下每天产生的数据量急增，而物联网等应用背景下的数据在地理上分散，并且对响应时间和性提出了更高的要求。云计算虽然为大数据处理提供了很高的计算平台，但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度，网络带宽成本的下降速度要比 CPU、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多，同时复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升。因此传统云计算模式需要解决带宽和延迟这两大瓶颈。在这种应用背景下，边缘计算应运而生，并在近两年得到了研究者的广泛关注。

边缘计算中的边缘指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。边缘计算则是利用这些资源在网络边缘为用户提供服务的技术，使应用可以在数据源附近处理数据。如果从仿生的角度来理解边缘计算，我们可以做这样的类比：云计算相当于人的大脑，边缘计算相当于人的神经末端。

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