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,网关边缘计算设备,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。
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,重庆边缘计算设备,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,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,移动边缘计算设备,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,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。
什么是边缘计算(MEC)?
为避免技术的枯燥,我举个例子,自然界有种非常聪明的动物——章鱼。
它是无脊椎动物里面智商很高的,无论是逃生还是捕食,又多又长的触角运用得收放自如。
科学家研究发现,章鱼的触角里布满了神经元,智能边缘计算设备,可以独立处理许多动作,章鱼的大脑只占40%的处理,其它的处理能力分布在其8条触角上,这样便大大增强了其应变处理能力。
如果说人体是大脑中央集中处理的方式,99%的能力需要大脑做出反应的话,章鱼就是一个分布式处理系统,60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。
没错,这就是边缘计算的原理。
将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成,大部分不需要与网络交互,少数与网络互通完成,这就是边缘计算。
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