虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括:1、实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。2、较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。3、网络流量较少:随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，湖北轻便边缘计算推理终端，湖北轻便边缘计算推理终端，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。4、更高的应用程序运行效率:随着滞后减少，湖北轻便边缘计算推理终端，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。湖北轻便边缘计算推理终端

如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的--许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。湖北轻便边缘计算推理终端利用边缘节点来实现分区计算不光光带来了有效分割计算任务的挑战。

边缘计算（edgecomputing）是指一种在网络边缘进行计算的新型计算模式，其对数据的处理主要包括两部分：其一是下行的云服务，其二是上行的万物互联服务。其中，边缘计算当中的“边缘”是一个相对的概念，主要是指从数据源到云计算中心路径之间的任意计算、存储以及网络相关资源。我们可以将这条路径上的资源看作是一个连续统一体。在从数据源的一端到云服务中心的一端，在此路径上根据应用的具体需求和实际应用场景，边缘（edge）可以是此条路径之上的一个或多个资源节点。边缘计算当中的边缘资源有：计算机网络站点公共存储区无线访问点交换机路由器基站等等。边缘计算和云服务中心以及大数据处理中心之间可连接应用的场景：智慧城市车联网智能工厂智能社区智能家居灾难搜救等等。

边缘计算的优势：1、接近实时的数据处理：因为数据是在边缘结点进行分析，降低了延迟，提升应用的响应速度。2、减少数据传输：数据不需要推送到遥远的云端，减少智能设备和数据中心传输的数据量，节省带宽成本，同时还能减小中心网络的拥堵。比如facebook等社交软件的用户上传的照片在边缘调整到合适的分辨率再上传到云端。3、数据安全：一些比较敏感的数据直接在边缘进行分析，不用当心数据泄漏。4、提高可用性：分担（offload）了中心服务器的计算任务，一定程度上消除了主要的瓶颈，并且降低了出现单点故障的可能。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。

移动边缘计算MEC把无线网络和互联网两者技术有效融合在一起，并在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能，构建了开放式平台以植入应用，并通过无线API开放无线网络与业务服务器之间的信息交互，对无线网络与业务进行融合，将传统的无线基站升级为智能化基站。面向业务层面(物联网、视频、医疗、零售等)，移动边缘计算可向行业提供定制化、差异化服务，进而提升网络利用效率和增值价值。同时移动边缘计算的部署策略(尤其是地理位置)可以实现低延迟、高带宽的优势。MEC也可以实时获取无线网络信息和更精确的位置信息来提供更加精确的服务。边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。重庆无风扇边缘计算智慧校园

边缘计算的一个好处是能够实时检测设备故障。湖北轻便边缘计算推理终端

边缘计算的AI芯片：作为边缘计算的中心基础，边缘AI芯片有着重要地位，边缘AI芯片厂商作为产业链上游参与方投入大量资源进行技术研发，从供给方面为边缘智能的实现打下坚实牢固基础。AI根据参考文献的分类包括三类，1、经过软硬件优化可以高效支持AI应用的通用芯片（GPU）；2、侧重加速机器学习（尤其是神经网络、深度学习）算法的芯片；3、受生物脑启发设计的神经形态计算芯片。在边缘计算和AI芯片里，涌现出不少的创业公司（在中国的中国芯片初创公司有15家以上），如前面所说的几家。按部署的位置来分，AI芯片可以部署在数据中心，和手机，安防摄像头，汽车等终端上。湖北轻便边缘计算推理终端

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