移動邊緣計算(MobileEdgeComputing,MEC)可利用無線接入網(wǎng)絡(luò)就近提供電信用戶IT所需服務(wù)和云端計算功能，而創(chuàng)造出一個具備高性能、低延遲與高帶寬的電信級服務(wù)環(huán)境，加速網(wǎng)絡(luò)中各項內(nèi)容、服務(wù)及應(yīng)用的快速下載，讓消費者享有不間斷的高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)體驗。根據(jù)Gartner的報告，到2020年全球連接到網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備將達到約208億臺，移動端應(yīng)用將迫切需要一個更有競爭力、可擴展，同時又安全和智能的接入網(wǎng)。移動邊緣計算將會提供一個強大的平臺解決未來網(wǎng)絡(luò)的延遲、擁塞和容量等問題。除此之外，根據(jù)各大設(shè)備廠商、運營商較近發(fā)布的報告，5G將會是一個聚集了計算和通信技術(shù)的平臺，而移動邊緣計算將是其中不可缺少的一個重要環(huán)節(jié)。在5G時代，MEC的應(yīng)用將伸展至交通運輸系統(tǒng)、智能駕駛、實時觸覺控制、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域。編程模型需要利用邊緣節(jié)點支持任務(wù)和數(shù)據(jù)的并行，并且同時在多個層級的硬件上執(zhí)行計算。山西輕便邊緣計算VR
隨著物聯(lián)網(wǎng)越來越火，同時伴隨著物聯(lián)網(wǎng)而來的，就是各種概念和各種技術(shù)，其中一個就是邊緣計算，當(dāng)然還有霧計算。其實邊緣計算和霧計算都差不多，霧計算只是和云計算是相對的。使用邊緣計算的優(yōu)勢在哪里呢：讓計算變得更為靈活和可控。前面說到，接入設(shè)備的服務(wù)器比較難做到統(tǒng)一的計算分析標準，因為物聯(lián)網(wǎng)可是一個萬物接入的網(wǎng)絡(luò)，每一個設(shè)備采集的數(shù)據(jù)不一樣。如果使用了邊緣計算，就可以單獨針對每一個設(shè)備進行相應(yīng)的計算和分析。當(dāng)然，如果相同的設(shè)備或者相同參數(shù)的，可以進行復(fù)制使用同一套計算標準或算法。如果將計算腳本開放出來給用戶，用戶就可以自定義去添加自己的計算公式和行為。云南AI邊緣計算智慧校園若想更好的在邊緣節(jié)點上部署應(yīng)用程序的工作負載，需要考慮的方面：連接策略。
邊緣計算正在改變?nèi)驍?shù)百萬臺設(shè)備處理和傳輸數(shù)據(jù)的方式?；ヂ?lián)網(wǎng)連接設(shè)備（IoT）的爆裂性增長，以及需要實時計算能力的新應(yīng)用，繼續(xù)推動著邊緣計算系統(tǒng)的發(fā)展。更快的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如5G無線，使邊緣計算系統(tǒng)能夠加速創(chuàng)建或支持實時應(yīng)用，例如視頻處理和分析、自動駕駛汽車、人工智能和機器人等。從根本上講，邊緣計算使計算和數(shù)據(jù)存儲更靠近收集數(shù)據(jù)的設(shè)備，而不是依賴于可能遠在數(shù)千英里之外的中心位置。這樣做是為了使數(shù)據(jù)（尤其是實時數(shù)據(jù)）不會遇到可能影響應(yīng)用程序性能的延遲問題。此外，公司可以通過在本地完成處理來節(jié)省資金，從而減少需要在集中式或基于云的位置處理的數(shù)據(jù)量。
邊緣計算的AI芯片：作為邊緣計算的中心基礎(chǔ)，邊緣AI芯片有著重要地位，邊緣AI芯片廠商作為產(chǎn)業(yè)鏈上游參與方投入大量資源進行技術(shù)研發(fā)，從供給方面為邊緣智能的實現(xiàn)打下堅實牢固基礎(chǔ)。AI根據(jù)參考文獻的分類包括三類，1、經(jīng)過軟硬件優(yōu)化可以高效支持AI應(yīng)用的通用芯片（GPU）；2、側(cè)重加速機器學(xué)習(xí)（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)）算法的芯片；3、受生物腦啟發(fā)設(shè)計的神經(jīng)形態(tài)計算芯片。在邊緣計算和AI芯片里，涌現(xiàn)出不少的創(chuàng)業(yè)公司（在中國的中國芯片初創(chuàng)公司有15家以上），如前面所說的幾家。按部署的位置來分，AI芯片可以部署在數(shù)據(jù)中心，和手機，安防攝像頭，汽車等終端上。編程語言需要考慮工作流中硬件的異構(gòu)性和各種資源的計算能力。
邊緣計算處理數(shù)據(jù)中心明顯的優(yōu)勢有以下幾點：1、邊緣計算可以實時或更快的進行數(shù)據(jù)處理和分析，讓數(shù)據(jù)處理更靠近源，而不是外部數(shù)據(jù)中心或者云，可以縮短延遲時間。2、在成本預(yù)算上可以較大減輕經(jīng)費預(yù)算。企業(yè)在本地設(shè)備上的數(shù)據(jù)管理解決方案所花費的成本較大低于云和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。3、減少網(wǎng)絡(luò)流量。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)生成繼續(xù)以創(chuàng)紀錄的速度增長。結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)帶寬變得更加有限，壓倒了云，導(dǎo)致更大的數(shù)據(jù)瓶頸。4、提高應(yīng)用程序效率。通過降低延遲級別，應(yīng)用程序可以更高效、更快速地運行。5、個性化：通過邊緣計算，可以持續(xù)學(xué)習(xí)，根據(jù)個人的需求調(diào)整模型，帶來個性化互動體驗。邊緣運算將原本完全由中心節(jié)點處理大型服務(wù)加以分解。山東高性能邊緣計算
邊緣計算仍處于起步階段，有可能為更高效的分布式計算鋪平道路。山西輕便邊緣計算VR
邊緣計算的大數(shù)據(jù)計算體系規(guī)模龐大．結(jié)點失效率高，因此還需要完成一定的自適應(yīng)管理功能。系統(tǒng)必須能夠根據(jù)數(shù)據(jù)量和計算的工作量估算所需要的結(jié)點個數(shù)，并動態(tài)地將數(shù)據(jù)在結(jié)點間遷移。以實現(xiàn)負載均衡；同時．結(jié)點失效時，數(shù)據(jù)必須可以通過副本等機制進行恢復(fù)，不能對上層應(yīng)用產(chǎn)生影響。
計算層級內(nèi)的優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建計算系統(tǒng)時．需要基于成本和性能來考慮，因此計算系統(tǒng)通常采用多層不同性價比的計算器件組成計算層次結(jié)構(gòu)。邊緣計算的計算規(guī)模是比較龐大的。 山西輕便邊緣計算VR