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人工智能

什么是邊緣計算和邊緣人工智能?

ainet.cn   2020年11月16日

  本文將簡單介紹什么是邊緣計算,并討論為什么比邊緣計算如此重要,并將部分云計算的處理替換為邊緣計算。同時也概要介紹邊緣人工智能。

邊緣計算

  邊緣意味著更加靠近數(shù)據(jù)源的處理技術(shù),即將數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)來源的節(jié)點進行處理。傳統(tǒng)的云計算,是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆粕?,由云計算來處理,將結(jié)果再返回到邊緣,這是集成處理的方法。云計算的處理方式,要求設(shè)備實時在線,且需要傳輸大量的數(shù)據(jù);但對于不能經(jīng)常聯(lián)網(wǎng),或者網(wǎng)絡(luò)資源存在瓶頸的服務(wù),就需要將數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)來源節(jié)點處理。

  邊緣計算包括最廣泛的基礎(chǔ)設(shè)施,包括蜂窩傳感器網(wǎng)絡(luò)、自組織、相互對等、分散云/霧、虛擬邊緣計算、數(shù)據(jù)存儲和恢復(fù)、自主自愈網(wǎng)絡(luò)、分布式云應(yīng)用、增強現(xiàn)實等等。

邊緣計算與云計算

  邊緣意味著本地(或近本地)服務(wù),而不是去網(wǎng)絡(luò)中的某個地方。它可以是一臺獨立的物理計算機,如自動冰箱或服務(wù)器,其位置盡可能靠近源(即服務(wù)器位于該區(qū)域而不是地球的另一端)。

  當(dāng)需要低延遲或網(wǎng)絡(luò)本身可能不總是可訪問時,可以利用邊緣,并實時做出選擇。

  大多數(shù)云應(yīng)用程序在本地接收數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆?,處理并返回。邊緣意味著云計算不是必須的,云端的邊緣人工智能算法仍然可以在邊緣測部署,在邊緣操作。

為什么需要邊緣計算

  對于一些地區(qū),網(wǎng)絡(luò)連接成本高(帶寬、能源成本高),實時連接是瓶頸,這種環(huán)境下可以通過邊緣計算解決。對于一些實時響應(yīng)要求高的應(yīng)用,比如自動自動駕駛汽車,很短的網(wǎng)絡(luò)延遲都可能會釀成災(zāi)難。對于一些重要的數(shù)據(jù),比如公司機密數(shù)據(jù),在云上容易受到攻擊。專門設(shè)計的優(yōu)化程序,可以實現(xiàn)邊緣測的卓越性能。

邊緣計算的類型

  設(shè)備邊緣:邊緣計算包含在消費者現(xiàn)有環(huán)境的范例中。例如,微軟Azure IoT Edge和AWS Greengrass。云邊:這個邊緣計算平臺是一個公共云擴展。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)是這種拓撲結(jié)構(gòu)的典型示例,它在地理邊界處緩存和傳遞靜態(tài)內(nèi)容。

邊緣人工智能

  在邊緣人工智能中,人工智能算法在硬件計算機上不需要接觸就可以進行局部處理。它使用從系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù),并在毫秒級時間響應(yīng)對其進行處理,以實現(xiàn)實時洞察。

  例子:

  根據(jù)設(shè)計,便攜式電動工具處于網(wǎng)絡(luò)邊緣。邊緣智能程序框架通過微處理器上的電動工具數(shù)據(jù)實時運行。在驅(qū)動工具中,程序邊緣智能生成數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)存儲在本地計算機上。本地機器在工作時間連接到互聯(lián)網(wǎng),只將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M行檢索和分析。電池壽命長是以上應(yīng)用的主要特點之一。如果動力機器不斷地將數(shù)據(jù)下載到云中,電池將很快耗盡,通過邊緣計算,可以降低數(shù)據(jù)連接的時間,延長電池壽命。

邊緣人工智能的優(yōu)勢

  (1) 降低成本

  邊緣人工智能可以降低連通性和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男?,而發(fā)送的網(wǎng)絡(luò)更少??梢越档途W(wǎng)絡(luò)通訊成本而降低正本。

  (2) 安全

  通過在監(jiān)控攝像頭、獨立車輛、飛機等情況下利用人工智能,信息變得與用戶相關(guān)。由于邊緣人工智能在本地管理數(shù)據(jù),流媒體可以防止問題的發(fā)生,而不會存儲大量云數(shù)據(jù),從而降低隱私受到攻擊的風(fēng)險。改進的保護應(yīng)用程序可以用來保證邊緣人工智能系統(tǒng)的安全。

  (3) 反應(yīng)靈敏

  如您所知,與集中式物聯(lián)網(wǎng)模型相比,邊緣人工智能系統(tǒng)可以非??焖俚靥幚頂?shù)據(jù)。這需要實時操作,如數(shù)據(jù)開發(fā)、決策和干預(yù),因為觀測數(shù)據(jù)直接在同一硬件內(nèi)傳輸,非常適合于毫秒級的應(yīng)用,例如自動駕駛汽車。

  (4) 易于管理

  邊緣人工智能系統(tǒng)是獨立的,不需要由數(shù)據(jù)科學(xué)家或人工智能開發(fā)者管理。信息和觀察可以自動分發(fā),也可以通過高度可視化的界面或儀表板在現(xiàn)場提供。

(轉(zhuǎn)載)

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