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您正在開發(fā)云計(jì)算項(xiàng)目嗎?如果是的話,您的流程可能很快就要改變了。再過十年,邊緣計(jì)算可望成為主流計(jì)算模式

2017-12-01 15:43:00 · CSDN 閱讀:492
您正在開發(fā)云計(jì)算項(xiàng)目嗎?如果是的話,您的流程可能很快就要改變了。再過十年,邊緣計(jì)算可望成為主流計(jì)算模式
您正在開發(fā)云計(jì)算項(xiàng)目嗎?如果是的話,您的流程可能很快就要改變了。再過十年,邊緣計(jì)算可望成為主流計(jì)算模式。AndreessenHorowitz公司的PeterLevine大膽預(yù)測,云計(jì)算即將接近尾聲,因?yàn)殚_發(fā)者和公司看到了從集中式計(jì)算流程轉(zhuǎn)向分散式計(jì)算流程的好處。

    幸運(yùn)的是,使用艾睿電子推出的DragonBoard?410c和其他嵌入式硬件的開發(fā)者已經(jīng)擁有了作出轉(zhuǎn)變所需的很多工具。通過添加像AWSGreengrass這樣的前沿框架,開發(fā)者可以開始嘗試開發(fā)邊緣計(jì)算應(yīng)用。下面讓我們來了解一下這種新流程。

投身邊緣計(jì)算正當(dāng)時

    何謂邊緣?

    邊緣計(jì)算模型是管理云計(jì)算系統(tǒng)的更新方式,數(shù)據(jù)處理在更接近于數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)“邊緣”完成。使用本地處理器和存儲作為應(yīng)用的主要計(jì)算設(shè)備,減少了從中央遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心來回傳遞所有信息的時間。

    隨著計(jì)算越來越復(fù)雜并且需要處理更多數(shù)據(jù),使用本地計(jì)算能力可以幫助降低延遲。例如,人工智能(AI)程序中,算法可以在一秒內(nèi)作出數(shù)百個決策。在工業(yè)生產(chǎn)中,多個處理器同時接收輸入并協(xié)調(diào)響應(yīng)。在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)系統(tǒng)中,程序?qū)崟r合成高清圖形和地理空間數(shù)據(jù)。云計(jì)算模型造成的延遲對于此類應(yīng)用來說效率低下,而且,隨著本地設(shè)備處理能力的增強(qiáng),這種低效率更為明顯。

    話雖如此,云計(jì)算并未過時。云端通知邊緣,授權(quán)其處理重要的數(shù)據(jù)和指令。不論是通過經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型通知本地設(shè)備,還是提供有關(guān)應(yīng)用的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)(如自動駕駛車輛特征映射),云計(jì)算仍然寶刀未老。

    “下注”邊緣

    當(dāng)然,這些預(yù)測也可能完全不對,但是我們確信邊緣是未來計(jì)算的方向。在Qualcomm?Technologies,我們很多年前就開始認(rèn)識到邊緣的重要性了。我們看到了近期技術(shù)發(fā)展趨勢的要求如何推動向邊緣計(jì)算的轉(zhuǎn)變,特別是在以下關(guān)鍵領(lǐng)域:

    IoT,邊緣計(jì)算的代名詞

    自主系統(tǒng),包括汽車、無人機(jī)、機(jī)器人、醫(yī)療或工業(yè)機(jī)器,將擁有邊緣系統(tǒng)

    可能影響我們許多日常生活體驗(yàn)的AI將由邊緣系統(tǒng)計(jì)算組成

    使VR和AR系統(tǒng)栩栩如生的廣泛計(jì)算也將基于邊緣計(jì)算

    我們不是唯一有此感受的人:投資有風(fēng)險(xiǎn)。Andreessen-Horowitz公司的PeterLevine更為激進(jìn),認(rèn)為邊緣計(jì)算正在取代云計(jì)算。

    “目前的云計(jì)算模式慢如蝸牛。無人駕駛飛機(jī)或汽車刷新機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的時間上的微小差異可能是生與死的區(qū)別。計(jì)算將遷移到邊緣。同樣需要更新模型的無人

    駕駛飛機(jī)、汽車和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將形成一個對等網(wǎng)絡(luò),分配時間敏感型任務(wù)...云服務(wù)器[將]仍然存在...負(fù)責(zé)離線計(jì)算大數(shù)據(jù)集”。

    獲取競爭優(yōu)勢

    由于邊緣計(jì)算仍處于早期階段,現(xiàn)在是開發(fā)者著手的好時機(jī)。有一個工具可以幫助您現(xiàn)在就可以開始,那就是DragonBoard410c。此開發(fā)板擁有數(shù)個關(guān)鍵特性,并且有成熟的傳感器和工具生態(tài)系統(tǒng),是極好的入門工具。不過,處理較高邊緣計(jì)算負(fù)載的開發(fā)者可能需要考慮使用QualcommSnapdragon?移動平臺,通過它利用更多工具,如Qualcomm驍龍神經(jīng)處理引擎。

    進(jìn)行邊緣計(jì)算開發(fā)的話,我們推薦AWSGreengrass?;谝韵聨c(diǎn),我們認(rèn)為它是一款功能特別強(qiáng)大的框架:

    在本地提供與云端相同的編程模型,簡化開發(fā)流程

    獨(dú)立連接,意味著數(shù)據(jù)和計(jì)算本地運(yùn)行,并在網(wǎng)絡(luò)可用時與云端同步

    兼容多款Qualcomm開發(fā)者網(wǎng)絡(luò)工具,包括:Mesh、Wi-Fi和蜂窩網(wǎng)絡(luò)連接工具、驍龍NPE、驍龍Profiler、異構(gòu)計(jì)算庫和實(shí)用程序

    準(zhǔn)備好開始了嗎?

    準(zhǔn)備好開始進(jìn)入邊緣計(jì)算了嗎?我們在QDN上提供了一個AWSGreengrassonDragonBoard410c項(xiàng)目,里面有設(shè)置指南,可幫助您馬上就能上手。我們希望您喜歡在最前沿進(jìn)行開發(fā)。

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