邊緣計算相對于5G，優(yōu)勢何在？

也許你會問為什么這么多的硬件廠家如此大費周章？為什么不坐等5G網絡或者利用豐富的云計算能力和基礎設施？

●想象一下，你正坐在一輛自動駕駛汽車里，汽車突然斷開了5G網絡。這時，汽車不僅會“失明”，FPGA邊緣計算報價，而且會喪失決策能力。當高帶寬和低延遲通信所需的計算能力實際上與一個額外的神經處理單元的成本相同時，為什么要冒這個風險呢？此外，它的總體耗能還會比利用特定硬件實現人工智能預測來的要高。

●移動互聯網提供商希望將投資換現用于開發(fā)和部署5G網絡。盡管在技術上可能實現大容量數據計劃，但它們并不會很快投入商業(yè)使用。例如，nBox有12個聲學傳感器，每個月可以產生多達1 TB的音頻數據。按照LTE目前每GB的價格，將這么多數據傳輸到云計算將花費一大筆錢。

●網絡覆蓋將主要建立在城市，這意味著其他很多地方接受不到5G信號。與此相反，邊緣計算設備可以隨即部署到任何需要的地方，只需要一次性的成本投入，并且這通常不會顯著增加物聯網解決方案的成本。

邊緣計算與人工智能相結合使得在本地處理大量數據成為可能。

如何理解邊緣計算

邊緣計算中的邊緣指的是網絡邊緣上的計算和存儲資源，這里的網絡邊緣與數據中心相對，無論是從地理距離還是網絡距離上來看都更貼近用戶。邊緣計算則是利用這些資源在網絡邊緣為用戶提供服務的技術，使應用可以在數據源附近處理數據。如果從仿生的角度來理解邊緣計算，我們可以做這樣的類比：云計算相當于人的大腦，邊緣計算相當于人的神經末端。當到手時總是下意識的收手，然后大腦才會意識到到了手，因為將手收回的過程是由神經末端直接處理的非條件反射。這種非條件反射加快人的反應速度，FPGA邊緣計算卡，避免受到更大的傷害，同時讓大腦專注于處理智慧。未來是萬物聯網的時代，思科預計 2020 年將有 500 億的設備接入互聯網，我們不可能讓云計算成為每個設備的“大腦”，而邊緣計算就是讓設備擁有自己的“大腦”。

邊緣計算

在工業(yè)領域，邊緣應用場景包括能源分析、物流規(guī)劃、工藝優(yōu)化分析等。就生產任務分配而言，天津FPGA邊緣計算，需根據生產訂單為生產進行的設備排產排程，這是APS或者廣義MES的基本任務單元，需要大量計算。這些計算是靠具體MES廠商的軟件平臺，還是“邊緣計算”平臺—基于Web技術構建的分析平臺，在未來并不會存在太多差別。從某種意義上說MES系統本身是一種傳統的架構，FPGA邊緣計算系統，而其既可以在軟件系統，也可以存在于云、霧或者邊緣側。在這樣的應用場景，總體而言，在整個智能制造、工業(yè)物聯網的應用中，各自分工如下。自動化廠商提供“采集”，包括數據源的作用，這是利用自動化已經在分布式I/O采集、總線互聯、以及控制機器所產生的機器生產、狀態(tài)、質量等原生“信息”。ICT廠商則提供“傳輸”，實現工業(yè)連接。因為在如何提供數據的傳輸、存儲、計算方面，ICT廠商有其傳統優(yōu)勢，包括成本方面，已經云平臺的優(yōu)勢。傳統工業(yè)企業(yè)的業(yè)務經驗和知識，則為分析軟件（獨立的或者企業(yè)內部）廠商提供“分析”的依據。這些業(yè)務過程的理解，仍然是不能缺少。產業(yè)鏈的協同，仍然是解決“質量、成本、交付”的問題。

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