FPGA边缘计算 北京速核电子公司 FPGA边缘计算

边缘计算的应用

智慧城市是利用先进的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行。2016 年阿里云提出了“城市大脑”的概念，实质是利用城市的数据资源来更好地管理城市。然而，智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构性的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，FPGA边缘计算系统，因此应用边缘计算模型，FPGA边缘计算产品，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。

究竟什么是“边缘”？

缘基本上意味着“非云”，FPGA边缘计算，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。

在医院需要知道所有资产（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，静脉注射泵）。你还拥有蓝牙集线器，每个房间一个，用于来自标签的信号，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。

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而各种深度神经网络(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

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