邊緣計算需要的算力

1. 算力銀行和邊緣計算有什麼聯系

十次方算力銀行可以助力邊緣計算實現以下功能：
定製化，瞄準場景細分：不同的行業，就有不同的生產體系，每個企業都需要自己特定應用場景。也就是說，如果要落地，邊緣計算就需要根據不同的條件和運行環境進行針對性配置，支持多樣化的行業場景應用。這樣一套的算力資源科快速復制到各個地方，更快速滿足邊緣計算需求。除此外，還有氣象預測、農業遙感、環保監測、醫學影像分析等，這些定製化，細分場景化算力輸出在十次方算力銀行可以實現。
獨立處理晶元的性能：通常邊緣計算收到數據後，就需要獨立進行數據處理，如果晶元性能不足，就無法處理。比如智慧城市場景，在產品設計上，對算力、存儲會有額外的需求，那麼在GPU卡、PCIe插槽、SSD的支持上就需要針對性的設計。

2. 用於深度學習的邊緣計算設備,計算能力單位是看FLOPS還是TOPS

看TFLOPS。

可以這么說，在需要進行浮點運算時，同量級的1TFLOPS處理速度是比1TOPS快的。大約可以認為1TOPS<1TFLOPS<2TOPS，具體的量化對比兩個單位。

TFLOPS定義是「每秒所執行的浮點運算次數」（floating-point operations per second）的縮寫。OPS與FLOPS類似，只不過OPS是操作次數，FLOPS是浮點操作次數。帶F的是可以直接進行浮點運算的，不帶F的是不能直接進行浮點運算，需要進行轉換。

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習的概念：

深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。

它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

3. 什麼是邊緣計算

邊緣計算指的是在網路邊緣結點來處理、分析數據。這里，我們給出邊緣結點的定義，邊緣結點指的就是在數據產生源頭和雲中心之間任一具有計算資源和網路資源的結點。
比如，手機就是人與雲中心之間的邊緣結點，網關是智能家居和雲中心之間的邊緣結點。在理想環境中，邊緣計算指的就是在數據產生源附近分析、處理數據，沒有數據的流轉，進而減少網路流量和響應時間。
邊緣計算的優點
在人臉識別領域，響應時間由900ms減少為169ms。
把部分計算任務從雲端卸載到邊緣之後，整個系統對能源的消耗減少了30%-40%，數據在整合、遷移等方面可以減少20倍的時間。

4. 什麼是邊緣計算

邊緣計算，是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

5. 「邊緣計算」如何引領我們走入智能時代

網路的誕生，讓人類的生活與工作進入更加便捷和豐富的時代。歷經互聯網、物聯網的飛速發展，萬物互聯時代已經拉開大幕。隨著當下新技術的迅速興起和迭代，如今的網路正在進入一個全新領域——IoT物聯網。

而對於IoT物聯網來說，這同樣是一個廣闊的領域，在此其中最難進入的，當屬工業IoT。可以預見的是，在物聯網領域，將物與Internet互聯，其所釋放的巨大的生產力、提升的效率將是不可估量的。特別是在「三高一散」的工業場景裡面，如何用互聯網的手段去對物聯網進行改造升級？

而隨著如今IT與CT、雲計算技術不斷持續深入工業場景之中，一切似乎都已經進入雲的時代。那麼，除去雲上的一切，在網路邊緣側，聯接海量與異構、業務實時性、應用智能性、數據優化和安全隱私等挑戰，將是邊緣計算所要解決的問題。

創新應用 邊緣計算使能智慧水務

智慧水務，是邊緣計算在工業物聯網領域的一次有力的實踐探索。在近日北京舉辦的2017邊緣計算產業峰會上，華為與上海威派格智慧水務股份有限公司正式達成重要合作協議，將華為邊緣計算物聯網( EC-IoT)解決方案與威派格的智慧供水管理平台進行強強聯合，建設以數據驅動的城市智慧供水的設計製造一體化平台，為供水行業實現數字化轉型奠定基礎。

智慧水務，即沿用工業互聯網理念所構建的更加綜合性的智慧水務的方案。其中包括了對原有信息化的整合，其不再是單個的模塊，而是融合物聯網，打穿壁壘、物與物互聯，實現各個業務之間的互聯、形成統一的數據平台。

具體來說，作為工業物聯網的典型場景，水務系統中的供水設備也存在著「三高一散」的特點：價格高、維護費用高、設備數量高，分布十分分散。這使得傳統的水務工作僅憑人力解決，耗時費力、難以檢修、工作量巨大。在與威派格所進行的智慧水務合作中，華為EC-IoT解決方案所提供的，正是通過擁有強大邊緣計算能力及開放架構的物聯網關，聯接供水設備及各類感測器;雲管理架構，讓具有百萬設備管理能力的敏捷控制器，提供設備管理、計算資源管理及應用管理等功能，並通過開放介面與威派格智慧供水管理平台和系統對接，通過實時採集供水設備的運行數據，結合雲端大數據分析平台，全面了解供水設備各部件的「健康指標」，實現對供水設備的預防性維護。如此一來，不僅將大幅提升供水設備正常運行時間，還可以讓供水更安全。可以說，華為邊緣計算物聯網解決方案，正是通過深度開放的邊緣計算能力和雲管理架構，加速助力工業物聯網領域的數字化轉型。

據上海威派格智慧水務股份有限公司董事副總經理楊峰介紹，通過與華為進行智慧水務的合作，威派格以智能化設備替換了原有的傳統自動化設備，實現了對設備的在線管理、在線故障診斷及預診斷，能耗監測分析，甚至打穿了數據物聯網之間以及和原有垂直業務應用的壁壘，將官網數據與自來水廠數據形成一個統一的城市供水平台。

同時，智慧水務方案所帶來的效果也是十分顯著的：通過邊緣計算物聯網，實現供水設備聯接，實時監控供水設備狀況，這一方案助力水務企業及運營管理部門故障檢測時間縮短70%，故障率降低60%，節約人力維護成本約60%。

核心能力 使能邊緣計算

在華為技術有限公司企業網關領域總經理王少森看來，在工業物聯網領域，要應對工業場景的復雜性，必須具備兩個能力：一是要有能夠適應工業級的溫度和濕度等復雜環境的能力;二是面對協議復雜場景多樣的工業互聯網，要具備與行業企業進行介面的能力。由此，華為邊緣計算物聯網( EC-IoT)解決方案的核心就在於：在與最末端的現場設備連接後，要使後台擁有通訊能力;其次還需要有一個大的雲平台，在其之上進行各種行業性應用開發。

「華為能做到的是提供這樣一個平台，在平台架構之上，面向各行各業提供專有的行業化的應用級的能力。這個能力，必須是依靠我們生態系統中的生態夥伴提供。對於華為而言，我們在各行各業的生態領域裡面擁有許多領先的公司作為生態夥伴，他們將結合自己的行業應用，在行業市場掌控力上達到領先，並與華為一起合作進行邊緣計算物聯網方案的提升，從而使我們的方案具有全球領先的水平。」王少森說道。

而談及威派格與華為在智慧水務方面的合作，楊峰說道：「華為是一個全方位的公司，除了傳統的ICT能力，華為還具備雲端的能力、邊緣能力，以及最近NB-IoT的創建、視頻處理的數據能力等。這些都將會是在未來的工業物聯網領域所需要的，因此未來威派格與華為的合作空間，也將會越走越廣。」據了解，隨著未來行業數字化轉型的深入，華為-威派格聯合方案還將全面提升傳統供水系統的數字化、信息化、智能化以及高可靠程度。

前景光明 邊緣計算讓生活更美好

而 EC-IoT的應用也不僅僅只是在智慧水務領域。據王少森介紹，自去年以來， 在經歷了一年多產品的研發拓展和應用階段後，目前華為邊緣計算物聯網( EC-IoT)解決方案已在多個行業實現了落地生根。

而由華為等公司聯於去年發起成立的邊緣計算產業聯盟(ECC)，在歷經一年的發展之後，現已擁有154家成員單位，其中包括來自智能製造、智慧城市、能源電力和ICT行業的領軍企業，以及相關領域研究院所和大專院校。據了解，截至目前，邊緣計算產業聯盟(ECC)已完成21個測試床方案。

在當天簽約儀式的最後，王少森向與會嘉賓及記者表示：「通過多年的積累所得到的知識和技術，使得我們如今在IoT領域中，具備了對各行各業進行數字化改造的能力。而在邊緣需要計算能力的時候，我們又擁有了邊緣計算平台，從而更使得我們能夠針對各種不同場景進行做特殊化的優化。從整體來看，未來物聯網的發展是充滿光明的，邊緣計算將助力各行各業進入智能時代，我們會讓數字改造生活，讓生活更美好，這也是我們所秉承的理念。」

6. 邊緣計算是什麼，和雲計算的區別是什麼

邊緣計算指在靠近物或數據源頭的網路邊緣側，融合網路、計算、存儲、應用核心能力的開放平台，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。（易邁雲 推出企業0元購買雲伺服器的永久性活動 )霧計算和雲計算一樣，十分形象。雲在天空飄浮，高高在上，遙不可及，刻意抽象;而霧卻現實可及，貼近地面，就在你我身邊。霧計算並非由性能強大的伺服器組成，而是由性能較弱、更為分散的各類功能計算機組成，滲入工廠、汽車、電器、街燈及人們物質生活中的各類用品。
雲計算的核心思想是"中心化"，設想以後的終端自身不再需要高性能的CPU 、GPU、與存儲空間，所有的終端都接入雲端，每一面鏡子、每一部手機都是雲的入口，它們自身沒有（不需要）計算處理數據，全部交給雲端的計算中心來處理。接入端只是輸入與輸出。 這種設想是非常好，但是在未來很長的一段時間還是非常遙遠的目標。

而現階段最實用最落地的方案會是邊緣計算（前後端混合運算）、去中心化的分布式計算、霧計算，所有的終端都可以成為分布式的計算節點，一個區鏈中的所有終端擁有平行的許可權。目前這種設計思想在雲桌面的開發中已經在應用。

7. 邊緣計算是什麼意思

邊緣計算是一種使計算機數據存儲更接近需要的位置的分布式計算模式。計算主要或完全在分布式設備節點上執行。邊緣計算將促進應用程序、數據和計算能力更靠近用戶，而不是更靠近集中點。由於行業、技術背景等不同，邊緣計算在不同人眼中是有一定差異的。根據數據顯示，浪潮邊緣計算伺服器以32%的市場佔有率，位居中國第一。思騰合力和浪潮之間好像也有合作關系，也是專注於人工智慧領域，提供深度學習、GPU高性能計算、虛擬化、分布式存儲、集群管理等產品和整 體解決方案的供應商。

8. 邊緣計算有什麼特點

【邊緣計算六大特點】

1、去中心化：

邊緣計算從行業的本質和定義上來看，就是讓網路、計算、存儲、應用從「中心」向邊緣分發，以就近提供智能邊緣服務。

2、非寡頭化：

邊緣計算是互聯網、移動互聯網、物聯網、工業互聯網、電子、AI、IT、雲計算、硬體設備、運營商等諸多領域的「十字入口」，一方面參與的各類廠商眾多，另一方面「去中心化」在產品邏輯底層，就一定程度上通向了「非寡頭化」。

3、萬物邊緣化：

邊緣計算和早年的IT、互聯網，如今的雲計算、移動互聯網，以及未來的人工智慧一樣，具備普遍性和普適性。

4、安全化：

在邊緣計算出現之前，用戶的大部分數據都要上傳至數據中心，在這一上傳的過程中，用戶的數據尤其是隱私數據，比如個體標簽數據、銀行賬戶密碼、電商平台消費數據、搜索記錄、甚至智能攝像頭等等，就存在著泄露的風險。

而邊緣計算因為很多情況下，不要再把數據上傳到數據中心，而是在邊緣近端就可以處理，因此也從源頭有效解除了類似的風險。

5、實時化：

隨著工業互聯網、自動駕駛、智能家居、智能交通、智慧城市等各種場景的日益普及，這些場景下的應用對計算、網路傳輸、用戶交互等的速度和效率要求也越來越高。

6、綠色化：

數據是在近端處理，因此在網路傳輸、中心運算、中心存儲、回傳等各個環節，都能節省大量的伺服器、帶寬、電量乃至物理空間等諸多成本，從而實現低成本化、綠色化。

꧁꧂

邊緣計算：

「邊緣計算」是指在靠近物或數據源頭的一側，採用網路、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網路服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

邊緣計算處於物理實體和工業連接之間，或處於物理實體的頂端。而雲端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

簡單來說，邊緣計算，就是用網路邊緣對數據進行分類，將部分數據放在邊緣處理，減少延遲，從而實現實時和更高效的數據處理，以達到對雲計算的有力補充。

9. 邊緣計算有哪些特點

（1）超低時延。海量的數據不再需要上傳至雲端進行處理，大大降低了網路時延，使得反饋更加迅速，同時也改善了用戶體驗，降低了網路在其他部分中可能發生的擁塞。
（2）高帶寬。由於邊緣數據中心靠近信息源，可以在本地進行簡單的數據處理，不必將所有數據都上傳至雲端，這就使得核心網傳輸壓力下降，減少網路堵塞，網路傳輸速率也會因此大大增加。
（3）高實時性計算能力。邊緣數據中心是數據的第一入口，可承擔海量、異構、多樣性數據接入，負責簡單業務處理，應具備對海量接入數據的實時分析處理能力。
（4）高安全可靠性。邊緣數據中心在接收到數據之後，可以對數據加密後再進行傳輸，提升了數據的安全性。邊緣數據中心處理及傳輸可靠性對實時性業務至關重要，對用戶體驗影響直接、明顯。
宏橋智慧「雲盒」具備強大算力，可以打造智慧燈桿的邊緣計算能力。具備邊緣計算的智慧燈桿，可以理解成遍布城市各個角落的特殊的「機器人」。

10. 邊緣計算是什麼,和雲計算的區別是什麼

邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的網路邊緣側，融合了網路、計算、存儲以及應用處理能力的分布式平台，就近提供智能服務。和雲計算的區別是：作用的不同。

邊緣計算是雲計算的一個逆操作，雲計算強調的是計算和存儲等能力從邊緣端或桌面端集中過來，而邊緣計算則是將這種計算和存儲等能力重新下沉到邊緣。

邊緣計算和雲計算兩者實際上都是處理大數據的計算運行的一種方式。邊緣計算是對雲計算的一種補充和優化，雲計算把握整體，而邊緣計算更專注局部。

雲計算（cloud computing）是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。

雲計算的核心概念就是以互聯網為中心，在網站上提供快速且安全的雲計算服務與數據存儲，讓每一個使用互聯網的人都可以使用網路上的龐大計算資源與數據中心。