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边缘计算与嵌入式系统
发表时间:2019-10-28     阅读次数:80651     字体:【

就像OpenStack基金会发布的中文版白皮书《边缘计算-跨越传统数据中心》所称的,流媒体、物联网、人工智能等的爆发式发展和即将推出的更具沉浸感、互动性的应用趋势,推动了数据存储与计算的重心远离中央数据中心,并走向边缘。IDC发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告中显示,仅在去年,就已经有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储,而到2020年,这一数据将上升到50%。

庞大的应用场景和高速的发展态势,也让边缘计算的市场容量不断增大。 美国市场调研公司CB Insights估算,到2023 年全球边缘计算行业,整体市场容量有望达到340亿美元。值得一提的是,边缘计算除了具有纵向的垂直行业属性之外,还有横向的跨行业“水电煤”属性,是5G、人工智能、物联网等新时代的基础设施和基础能力。未来,各行各业拥抱边缘计算,就像当年拥抱互联网、移动互联网时一样。

当今的边缘环境下的嵌入式系统常常处理应用代码(IP)和大量数据等敏感信息,因此安全是其设计的一个主要关注因素。因此在嵌入式系统上保留加密边缘数据并让用户拥有这些数据是一种较好保护隐私数据的方案[4]。对于处在网络边缘设备所收集的数据,应该在边缘计算后有选择地删除数据。另外,在嵌入式系统上增加特定的加密算法和安全协议等安全措施也是中不错的选择。

人工智能技术很多依赖于深度学习,而要对数据进行精确的处理,深度学习所构建的神经网络必须要有很多层。基于这样的认知,Google推出了张量处理单元(TPU)类似于GPU,但张量处理能力比GPU要更好。

同样地,在边缘计算中融合了人工智能,而其配套的嵌入式系统的计算能力也必须随之提升,类似与iPhone X搭载的A11处理器能够很好地解决这种问题。但是,再过几年,处理的数据可能按指数级增长,这对将来的嵌入式系统是一种挑战。

当然如果是边缘服务器来计算边缘节点的数据则需要良好的近距离信息通讯能力,这也对边缘节点的设备配置提出了要求。

原文链接:https://blog.csdn.net/xyisv/article/details/80945580

 
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