企业视频展播，请点击播放视频作者：北京速***子科技有限公司边缘计算的兴起从那时起，边缘计算能力一直在提高。2017年，移动边缘计算设备，为了扩展低性能的计算设备，Movidius***计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了EdgeTPUUnits，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是***网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，网关边缘计算设备，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，谷歌的EdgeTPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达JetsonNano配备了128个英伟达CUDA。瑞芯微发布的RK3399Pro——带有***网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达JetsonNano）。物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，青海边缘计算设备，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。边缘设备智能化的基本要求将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度***网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸究竟什么是“边缘”？缘基本上意味着“非云”，因为组成边缘的内容可能因应用程序而异。为了解释，让我们看一个例子。在***需要知道所有资产（例如，静脉输液泵、心电图机等）的位置，并使用蓝牙室内跟踪物联网解决方案。这个解决方案有蓝牙标签，你可以把它附加到你想要的资产上（例如，静脉***泵）。你还拥有蓝牙集线器，每个房间一个，用于来自标签的信号，智能边缘计算设备，以确定每个标签所在的房间（以及资产所在的房间）。在这种情况下，标签和集线器都可以被视为“边缘”，标签可以执行一些简单的计算，只有在感官数据发生较大变化时才会将数据发送到集线器。如果一个标签从一个不同的标签移动到一个不同的数据中心，就可以计算出一个不同的标签。上述两种方法可以结合使用，或者两者都不能使用，标签可以将所有原始数据发送到集线器，集线器可以将所有原始数据发送到云端。青海边缘计算设备-网关边缘计算设备-速***子(推荐商家)由北京速***子科技有限公司提供。北京速***子科技有限公司位于北京市海淀区安宁庄路26号楼8层802房1号。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前速***子在仪器仪表中享有良好的声誉。速***子取得全网商盟认证，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。速***子全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。)