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邊緣計算在智慧城市中的好處

賀服竅 ? 來源:華為開發(fā)技術(shù) ? 作者:華為開發(fā)技術(shù) ? 2022-07-26 15:50 ? 次閱讀
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我們正處于實現(xiàn)智慧城市革命的風(fēng)口浪尖。技術(shù)進(jìn)步對部署智慧城市應(yīng)用和服務(wù)產(chǎn)生了重大影響,以提高健康、智能交通、教育、能源的績效,為市民提供更高水平的舒適度。

根據(jù)聯(lián)合國經(jīng)社部的數(shù)據(jù),預(yù)計到 2050 年,生活在城市地區(qū)的世界人口將從目前的 55% 增加 68%。在印度的智慧城市使命下,100 多個城市著力發(fā)展成為“智慧”,發(fā)現(xiàn)了 5000 多個價值 300 億美元的項目,其中 1809 個價值 40 億美元的項目已經(jīng)完成。

近年來,用于智慧城市應(yīng)用的計算密集型平臺顯著升級。這些應(yīng)用程序生成大量數(shù)據(jù),需要低延遲處理能力。

解決這一挑戰(zhàn)的一種方法是使用具有足夠計算和存儲容量的專用硬件,引入云計算,以經(jīng)濟(jì)高效的方式提供按需存儲和處理能力。然而,云計算對其實時使用構(gòu)成限制,而另一方面,邊緣計算將云的力量帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣,在將其發(fā)送到集中式服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步分析之前獲得對邊緣的洞察。因此,邊緣計算成為智能環(huán)境的可行解決方案。

邊緣計算的好處

減少延遲:將計算帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣,而不是將數(shù)據(jù)上傳到集中式服務(wù)器或云,減少延遲

提高安全性和隱私性:在本地分析所有數(shù)據(jù)時,減少將易受攻擊的數(shù)據(jù)發(fā)送到公共云的需要

減少開支:隨著大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,帶寬和存儲成本增加。使用邊緣計算和本地數(shù)據(jù)處理可以減少發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)量。

可擴(kuò)展性:邊緣計算允許公司通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展其計算能力。

多功能平臺:邊緣計算的可擴(kuò)展性也使其具有高度的通用性,通過與本地邊緣數(shù)據(jù)中心合作,公司可以輕松瞄準(zhǔn)多元化市場,而無需投資昂貴的基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展。

智能城市的邊緣人工智能硬件

為了滿足智能設(shè)備在邊緣實時處理海量數(shù)據(jù)的需求,并帶動邊緣人工智能硬件平臺的興起,智慧城市需要特殊的硬件,可以在不同的環(huán)境中部署邊緣人工智能計算。iWave Systems 推出了Corazon AI,這是一個基于高度自適應(yīng) Zynq Ultrascale+ MPSoC 器件的邊緣 AI 平臺,并集成了 Vitis AI 堆棧,以釋放 FPGA 上 AI 的全部潛力。Vitis AI 由優(yōu)化的工具、IP 內(nèi)核、庫、模型和示例設(shè)計組成,可輕松開發(fā)深度學(xué)習(xí)推理應(yīng)用程序。它包括來自主流框架(如 Tensor-flow、Caffe、Darknet、Keras 和計算機(jī)視覺庫)的高級預(yù)優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型。

Corazon AI 在邊緣部署時可產(chǎn)生更高的計算性能并降低功耗。它采用 Pico ITX 外形設(shè)計,具有廣泛的工作范圍,并且支持多個工業(yè) I/O 以滿足不同的應(yīng)用,并提供同時連接多個攝像頭的功能。

Corazon AI平臺在源頭處理數(shù)據(jù),減少延遲或等待數(shù)據(jù)發(fā)送到云端或核心數(shù)據(jù)中心進(jìn)行進(jìn)一步處理的需要。提供可靠、靈活、實時的洞察。在邊緣部署 AI 可能具有挑戰(zhàn)性,但使用 Corazon-AI,它變得簡單而靈活。

此外,預(yù)計 5G 網(wǎng)絡(luò)等新興技術(shù)的增長速度將比 4G 快 10 倍,增加支持 AI 的智能服務(wù),進(jìn)一步加速邊緣計算。

邊緣計算的潛力是無限的。深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步加上本地處理可以卸載到網(wǎng)絡(luò)邊緣的事實使得邊緣計算的論點非常強(qiáng)大。網(wǎng)絡(luò)邊緣的智能減少了處理和決策延遲。這種強(qiáng)大的技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展,具有學(xué)習(xí)、預(yù)測和處方的能力。簡而言之,邊緣計算已成為使城市變得智能的關(guān)鍵因素。

審核編輯:湯梓紅

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