邊緣AI計算發展趨勢

點擊數:632019-06-14 19:02:13 來源: 新疆睿智恒電子科技有限公司

AI 計算可以分為云計算、邊緣計算、端計算三個層次。他們在 AI 算力、實時性以及計算的通用性三個維度上,各有所長。

一、新變量:邊緣計算帶來商業范式轉移

伴隨著 AI 的商業化,最重要的挑戰就是數據量的指數級增長,并且呈現出兩個關鍵特征:數據的實時性和安全性。預測,2025 年,超過 25% 的數據將成為實時數據,其中 95% 生產自 IoT 終端,并且絕大部分不能直接創造價值,需要經過計算來提煉;而 2025 年全球數據總量的 20% 將直接關乎人們的日常生活乃至生存安危。

有了邊緣計算的加持,5G 的商業價值才能真正得以發揮。

AI 計算可以分為云計算、邊緣計算、端計算三個層次。他們在 AI 算力、實時性以及計算的通用性三個維度上,各有所長:   

云計算面向的是最通用的計算,在所有的計算中,云計算的時空范疇是最大的,多樣性最強,所需要的算力最高,但實時性較差,并且與場景相關性弱;云端的數據種類也是最豐富的,可以橫跨多個維度,因而可以做復雜的認知計算和模型訓練。  

 端上的計算是另外一個極端,與場景相關性最強,計算專用性非常強,追求極致效率。主要面向推理。   

處在中間的邊緣計算是新物種,它就像我們的脊椎一樣,連接我們的大腦(云)和神經末梢(端)。其算力遠勝于端,同時對功耗的容忍度比端也強很多;相對于云,其實時性更好,且可以結合具體場景進行特定優化。而5G技術的應用,可以大幅改善邊緣和端之間的數據帶寬和傳輸延遲,使得它能夠兼具云和端的優勢,改變現有網絡互聯格局。   

5G 時代下的物聯網模式也將隨之而變,邊緣計算成為數據過濾器與控制閥,通過它的處理,可僅將低至萬分之一的有效數據上傳到云端進行處理,大幅降低對于骨干網的數據傳輸壓力。   

在傳統互聯網時代,是端和云的二元計算架構,數據持續向云端轉移并被處理,端只是流量入口;但是邊緣計算的加入,帶來了新變量,它在端和云之間,構造出一種全新的可能,其對于數據的控制力將帶來新的商業范式轉移,從技術角度講,邊緣計算具備了改造傳統互聯網計算架構的潛力,將帶來從軟件到硬件的全新構架變革。

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