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摘要：近幾年行動(dòng)通訊人工智能物聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)是熱門應(yīng)用，而且未來也展現(xiàn)出萬物皆智能的趨勢。這其中邊緣運(yùn)算也稱邊緣計(jì)算是一股即將興起的風(fēng)潮。甚至應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)非實(shí)時(shí)性小型傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能邊緣運(yùn)算的普通單芯片如系列也可都算是邊緣運(yùn)算。
近幾年行動(dòng)通訊、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)是熱門應(yīng)用，而且未來也展現(xiàn)出「萬物皆智能（AIoT ＝ AI ＋ IoT）」的趨勢。
不論是家電、交通、零售、虛擬擴(kuò)增實(shí)境（AR／VR／XR）、人機(jī)互動(dòng)、醫(yī)療、食安、農(nóng)業(yè)、金融、安全監(jiān)控、電商平臺(tái)及城市環(huán)境等等，無一沒有智能管理、分析及預(yù)測。這其中「邊緣運(yùn)算」（Edge Computing）（也稱「邊緣計(jì)算」）是一股即將興起的風(fēng)潮。
「邊緣運(yùn)算」即將興起
云端及邊緣運(yùn)算
2012年「深度學(xué)習(xí)（類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）」技術(shù)的突破帶動(dòng)了新一波「人工智能」崛起，其中最大功臣莫過于繪圖芯片（GPU）。接踵而來的是大量的建置以GPU為主的深度學(xué)習(xí)計(jì)算用服務(wù)器來進(jìn)行高速運(yùn)算，不論是影像（對象）辨識(shí)、人臉（性別、年紀(jì)、情緒）識(shí)別、自然語言分析、語言翻譯、文義提取、文藝創(chuàng)作等等都要靠強(qiáng)大的云端（無論公有云或私有云）計(jì)算才能完成。
雖然云端可獲得接近無限的計(jì)算能力，但有太多場合基于個(gè)人隱私（資料保密）問題不能上網(wǎng)，或者是計(jì)算延遲性太高不符實(shí)務(wù)需求，更重要的是一直上網(wǎng)利用云端服務(wù)（計(jì)算、儲(chǔ)存）要一直付錢，這可是使用者最不樂見的，因而在此需求下「邊緣運(yùn)算」應(yīng)運(yùn)而生。
邊緣計(jì)算強(qiáng)調(diào)可針對特定需求只作單一或少量功能，因此不需像訓(xùn)練時(shí)所需的巨量運(yùn)算，只需利用訓(xùn)練好的模型在特定排程或時(shí)間內(nèi)完成推論（Inference）即可，運(yùn)算量相對減少很多，所以大多數(shù)情況下可利用AI芯片（或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速）（CPU， GPU， FPGA， ASIC， SoC等）即可達(dá)成。（有興趣的朋友可參考之前的文章「人工智能AI芯片與Maker創(chuàng)意接軌（上）（中）（下）」）。
AI芯片類型
到底要多邊緣才叫邊緣運(yùn)算？
目前業(yè)界所謂的邊緣運(yùn)算并沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)定義。
各家公司自定義的邊緣運(yùn)算也有極大的算力差異。有的把GPU服務(wù)器不上公有云就算是邊緣運(yùn)算（私有云的概念），有的把單板計(jì)算機(jī)（小型工業(yè)計(jì)算機(jī)、NAS等）加上GPU卡算成邊緣運(yùn)算（個(gè)人計(jì)算機(jī)概念）。而繪圖芯片（GPU）最知名供貨商N(yùn)VIDIA也把旗下的TX2及Xavier這類SoC（內(nèi)含多核CPU＋GPU）所組成小型（超）高階單板計(jì)算機(jī)也稱為邊緣運(yùn)算。
當(dāng)然也有一般我們較常聽到用于嵌入式系統(tǒng)（如樹莓派、Arm等級(jí)的開發(fā)板）配合AI芯片（如Intel Movidius等）的邊緣運(yùn)算。甚至應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）非實(shí)時(shí)性小型傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能邊緣運(yùn)算的普通單芯片MCU（如Cortex－M系列）也可都算是邊緣運(yùn)算。
綜合以上所述，只要AI推論計(jì)算部份不上網(wǎng)都可以算是邊緣運(yùn)算。但個(gè)人比較傾向功率小于10瓦（或許小到1W）、算力小于1TFlops（或許小到10GFlop）、可利用行動(dòng)電源（5V／2A）供電并可放到口袋中（100x100mm）的裝置才算是邊緣運(yùn)算裝置。
或許有人會(huì)問這么低的算力能作什么應(yīng)用，舉例來說，要花一小時(shí)走路才能到的地方，開法拉利或許很帥氣，但若不趕時(shí)間時(shí)，騎個(gè)共享單車不用花什么錢、也不會(huì)花太久就可以到，還可順便運(yùn)動(dòng)一下。
但若要到50公里遠(yuǎn)的地方，那腳踏車可能就不怎么方便了，此時(shí)可能要考慮機(jī)車或轎車才較能符合需求。同樣地當(dāng)人工智能應(yīng)用場景明確時(shí)，計(jì)算量、反應(yīng)時(shí)間、硬件成本就可以較容易估算出來，此時(shí)如何選擇適當(dāng)?shù)倪吘夁\(yùn)算平臺(tái)就顯而易見了。
未來「邊緣運(yùn)算」雖可解決網(wǎng)絡(luò)巨量通訊、儲(chǔ)存空間、信息隱私、推論延遲及持續(xù)付費(fèi)等問題，但需有更多解決方案來強(qiáng)化硬件算力（AI芯片加速）及算法優(yōu)化（模型減量）。另外整體開發(fā)環(huán)境（AI框架、工具包）、設(shè)備體積、執(zhí)行功耗及銷售價(jià)格也是影響這項(xiàng)技術(shù)是否能普及的重要因素。
相信不久的將來大家就會(huì)更加了解如何依自身的場景需求找到云端及本地端（邊緣）計(jì)算的合理配比，而不是全部都在云端或邊緣端，如此就能讓更多AI應(yīng)用落地。
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摘要：什么是邊緣計(jì)算邊緣計(jì)算，其定義也比較寬泛，可以理解為最近端的云計(jì)算，但是邊緣計(jì)算從許多共識(shí)來看，并不隸屬于云計(jì)算，而是云計(jì)算的補(bǔ)充或者云計(jì)算的預(yù)處理。 計(jì)算是互聯(lián)網(wǎng)中一個(gè)永恒的話題，設(shè)備的所有運(yùn)行都可以看成是 0 和 1 的運(yùn)算。在計(jì)算中近些年有兩個(gè)越來越響亮的技術(shù)：云計(jì)算和邊緣計(jì)算。現(xiàn)如今是云計(jì)算方興未艾，邊緣計(jì)算已經(jīng)有了燎原之勢，本文將對這兩種技術(shù)做下簡單的對比介紹，讓大家能夠?qū)?..
摘要：云計(jì)算的潮流仍方興未艾，而邊緣計(jì)算又從何說起提到邊緣計(jì)算，還得從物聯(lián)網(wǎng)說起。事實(shí)上，邊緣計(jì)算的模型與云計(jì)算模型不是非此即彼的關(guān)系，而是相輔助相成的。搭載物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，邊緣計(jì)算也迎來了大好春天。云計(jì)算的潮流仍方興未艾，而邊緣計(jì)算又從何說起？提到邊緣計(jì)算，還得從物聯(lián)網(wǎng)說起。時(shí)至今日，物聯(lián)網(wǎng)在IT領(lǐng)域的發(fā)展趨勢已然成型，且前景依然廣闊。有人稱物聯(lián)網(wǎng)是人類繼工業(yè)革命和信息革命后的又一場偉大革命。當(dāng)然...
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