對物聯(lián)網(wǎng)IoT技術(shù)感興趣的朋友在這兩年一定經(jīng)?？梢钥吹健斑吘売嬎恪边@個名詞，但是總感覺不明白到底什么是“邊緣計算”，不明覺厲的感覺。 讓我們看看業(yè)界泰斗Intel是如何解釋邊緣計算的：

圖1：圖片取自Intel官網(wǎng)頁面 從圖1Intel官網(wǎng)這段話中，我們可以總結(jié)出Intel對邊緣計算的定義：

1. 相對于云計算的集中式計算，邊緣計算屬于分布式計算。

2. 相對于云計算系統(tǒng)需要上傳大量的待計算數(shù)據(jù)，邊緣計算可以大幅減少需要上傳的數(shù)據(jù)量。

3. 相對于云計算系統(tǒng)，邊緣計算實時性更好。

看到這里相信大家都明白了，“邊緣計算”是與“云計算”相對應(yīng)的一種技術(shù)，“邊緣”的意思就是現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集這一端?！斑吘売嬎恪本褪恰霸跀?shù)據(jù)采集現(xiàn)場處理數(shù)據(jù)”。

如果還不明白我就再舉一個例子，這次在抗擊新冠病毒中立了大功的阿里云AI診斷技術(shù)，通過分析醫(yī)院上傳的CT影像資料，20秒就能確診新冠肺炎，準(zhǔn)確率高達(dá)96%。這就是典型的云計算。如果將阿里云AI診斷系統(tǒng)運(yùn)行于醫(yī)院的服務(wù)器，本地?zé)o法識別的圖像再上傳到云做進(jìn)一步分析，就可以避免向云端傳輸所有CT影像數(shù)據(jù)，只需要傳輸本地?zé)o法識別的圖像。后者就屬于邊緣計算系統(tǒng)。

圖2：云計算診斷

圖3：邊緣計算診斷 從邊緣計算的定義來看，最典型的邊緣計算莫過于汽車無人駕駛系統(tǒng)。各種傳感器數(shù)據(jù)（攝像頭，激光雷達(dá)，毫米波雷達(dá)，定位信號）都在本地進(jìn)行處理。還有就是海量數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，海量數(shù)據(jù)的采集過程中，往往包含了大量的無效數(shù)據(jù)，如果采用邊緣計算，將“生”數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的預(yù)處理，挑選出有效數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳，將大大提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率。 從以上內(nèi)容，我們不難總結(jié)出邊緣計算的硬件架構(gòu)。

有傳感器/數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，用來生成數(shù)據(jù)。

有較強(qiáng)計算能力的MCU/MPU/CPU，可以本地化處理數(shù)據(jù)。

有存儲系統(tǒng)，可以本地化存儲管理數(shù)據(jù)。

具有網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)，適用于IOT應(yīng)用。

針對邊緣計算市場，貿(mào)澤也針對性的進(jìn)行了備貨，比如專門用于人臉識別應(yīng)用的MCU NXP i.MX RT106F。

i.MX RT106F交叉處理器是i.MX RT1060系列處理器面向EdgeReady解決方案的特定版本。EdgeReady是NXP針對邊緣計算推出的一系列完整的，包括軟件在內(nèi)的解決方案。

通過集成相應(yīng)的面部識別軟件，i.MX RT106F可以為各種產(chǎn)品添加上人臉識別功能，而且無需Linux/Android系統(tǒng)支持，整個算法可以在小型RTOS上運(yùn)行，攝像頭獲取的數(shù)據(jù)也無需上傳云去做識別處理，從而也保護(hù)了隱私和數(shù)據(jù)安全。

這樣一個具有人臉識別功能的邊緣計算MCU內(nèi)部資源是怎樣的呢？請看圖5。

圖5：i.MX RT106F內(nèi)部架構(gòu) 作為邊緣計算MCU，其計算能力體現(xiàn)為ARM-CortexM7內(nèi)核，最高頻率可達(dá)600MHz，采用了Cache、TCM技術(shù)并且具有浮點(diǎn)運(yùn)算單元，具有優(yōu)秀的實時處理能力和數(shù)學(xué)計算能力(3020 CoreMark@600MHz)。 因為是針對人臉識別而推出的產(chǎn)品，其帶有并行的Camera接口和LCD顯示控制器，支持WXGA 1366x768。在網(wǎng)絡(luò)連接方面，其具有以太網(wǎng)接口；存儲接口有eMMC和SD3.0。

邊緣計算作為近年新出現(xiàn)的技術(shù)，其應(yīng)用必將越來越多。