摘要:正處于從研究階段迅速轉(zhuǎn)向大規(guī)模實際應(yīng)用部署的臨界點,而邊緣算力盒子就是走向落地的有力現(xiàn)實。目前,邊緣算力盒子應(yīng)用最多的還是在智能視頻監(jiān)控分析和數(shù)據(jù)存儲等應(yīng)用場景。
大家可能對邊緣盒子這個名字聽起來有些陌生,認為它是一個新興的高科技產(chǎn)物。事實上,它并不是一個橫空出世的新產(chǎn)品,甚至可以追溯到早期的嵌入式數(shù)據(jù)分析盒子。當時主要為了輔助終端設(shè)備對采集數(shù)據(jù)做初步的分析與加速,不過由于數(shù)據(jù)類型較少,單次處理數(shù)據(jù)量小,實時處理性能要求并不高,并且也不具備上傳云端功能,很難直接共享數(shù)據(jù)。它有很多名字:智能邊緣計算盒、AI 算力盒、AIoT 盒、邊緣智盒、邊緣智能物聯(lián)網(wǎng)盒,本質(zhì)就是具備 AI 能力的輕量級邊緣計算設(shè)備。
正處于從研究階段迅速轉(zhuǎn)向大規(guī)模實際應(yīng)用部署的臨界點,而邊緣算力盒子就是走向落地的有力現(xiàn)實。隨著算法模型越來越復(fù)雜,落地應(yīng)用逐漸增多,大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于端側(cè),對于靠近端側(cè)的算力產(chǎn)生了前所未有的需求:需要滿足實時性、帶寬利用率、處理能力等。邊緣算力盒子就在這些需求下火爆。
隨著嵌入式硬件計算與存儲能力的提升,以及云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,眾多硬件廠商給出了一些加速引擎,使得嵌入式數(shù)據(jù)分析盒子能夠處理大數(shù)據(jù)能力,出現(xiàn)了微型大數(shù)據(jù)分析盒子。
有了以上兩個階段的基礎(chǔ),隨著 5G 等通信技術(shù)的發(fā)展,使得端邊云可以進行海量數(shù)據(jù)的快速傳輸。此外,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,嵌入式人工智能領(lǐng)域十分重要的兩類算法——語音識別和圖像識別,在近兩年取得了突破性進展,對于靠近端側(cè)的算力產(chǎn)生了前所未有的需求。正是在這一背景下,邊緣算力盒子需求大增,與之前的數(shù)據(jù)分析盒子相比,計算性能大大提升,且時延降低、帶寬利用率更高,安全性、實時性都更好。
目前,邊緣算力盒子應(yīng)用最多的還是在智能視頻監(jiān)控、分析和數(shù)據(jù)存儲等應(yīng)用場景。
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