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英特爾:撥開云霧,邊緣計(jì)算浪潮已來

英特爾
2018-03-09 17:14 6949
英特爾認(rèn)為邊緣計(jì)算,如:邊緣協(xié)同、負(fù)載整合、人工智能,之間的角逐正悄然展開。

北京2018年3月9日電 /美通社/ -- 在云計(jì)算席卷行業(yè),霧計(jì)算緊隨其后的同時,英特爾認(rèn)為真正的角逐正在邊緣悄然展開。

撥開云霧,邊緣計(jì)算浪潮已來
撥開云霧,邊緣計(jì)算浪潮已來

帶寬、及時、隱私:邊緣浪潮背后的推力

IDC預(yù)測,到2020年全世界將有多達(dá)500億的智能設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng),未來40%以上數(shù)據(jù)需要在邊緣進(jìn)行分析、處理和存儲。這些智能設(shè)備包括,智能手機(jī)、個人穿戴設(shè)備、汽車、核磁共振儀、智能路燈、蒸汽發(fā)電機(jī)、飛機(jī)發(fā)動機(jī)等各式各樣的智能設(shè)備。通訊技術(shù)正在從4G走向5G,但是網(wǎng)絡(luò)帶寬的增長速度正在被數(shù)據(jù)增速窮追不舍。IDC預(yù)計(jì)到2018年有40%的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需要在邊緣進(jìn)行存儲處理和分析,那么將有50%的物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)會面臨著帶寬的問題。面對數(shù)據(jù)量的爆炸式增長和帶寬的挑戰(zhàn),英特爾認(rèn)識到,要讓更多計(jì)算在邊緣進(jìn)行。

其次,物聯(lián)網(wǎng)時代引發(fā)的智能設(shè)備數(shù)量激增已經(jīng)成為共識,幾乎所有的行業(yè)都對數(shù)據(jù)處理的響應(yīng)速度提出了更高的要求,各類應(yīng)用場景均無法容忍網(wǎng)絡(luò)的延遲和計(jì)算延遲。以英特爾正在著力發(fā)展的自動駕駛為例,如果攝像頭識別到正有行人從車前方走過,攝像頭識別圖象,然后對圖象進(jìn)行壓縮,再通過網(wǎng)絡(luò)傳到數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分析并做出相應(yīng)判斷,這還遠(yuǎn)未結(jié)束,判斷結(jié)果需要再次通過網(wǎng)絡(luò)傳回給前端車輛,采取相應(yīng)的制動操作。如果按照這樣的閉環(huán),當(dāng)汽車做出最終決策的時候,可能已經(jīng)造成了不可避免的損失。

另外,數(shù)據(jù)擁有者對數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的意識也逐漸提升,他們不希望將數(shù)據(jù)上傳至云端,再通過第三方進(jìn)行分享,而希望這些數(shù)據(jù)在本地就得到處理。因此,在一些對隱私保護(hù)要求相對比較高的應(yīng)用場景則需要數(shù)據(jù)在邊緣進(jìn)行處理。

邊緣協(xié)同、負(fù)載整合、人工智能:英特爾的邊緣計(jì)算未來觀

當(dāng)前,很多計(jì)算處理都發(fā)生在后端的數(shù)據(jù)中心,英特爾認(rèn)為,物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用一定需要端到端的能力,會有越來越多的應(yīng)用被推送到前端進(jìn)行處理。那么,邊緣計(jì)算就可以憑借緩解帶寬壓力、及時響應(yīng)和保護(hù)隱私等獨(dú)特優(yōu)勢,發(fā)揮出至關(guān)重要的作用。

但是,這并不代表英特爾認(rèn)為邊緣計(jì)算會取代云計(jì)算,二者將呈現(xiàn)出相輔相成、協(xié)同發(fā)展的狀態(tài):一方面,隨著數(shù)據(jù)量的攀升,云計(jì)算的負(fù)荷不斷加重,若想持久發(fā)展就需要邊緣層“伸出援手”來做數(shù)據(jù)的預(yù)處理;另一方面,在很多的應(yīng)用場景中云計(jì)算則可以站在高處,把數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總從而實(shí)現(xiàn)綜合應(yīng)用。例如,在交通行業(yè),攝像頭能捕捉到的車輛運(yùn)行軌跡是有限的,只能觀察到一個路口或一個區(qū)域,若想完整查賬一輛車的軌跡,則必須要在云端通過不同攝像頭相連,匯總成更加全景式的記錄。

除此之外,英特爾也洞察到了邊緣計(jì)算的另一大發(fā)展方向,隨著人工智能對邊緣計(jì)算提出了更高的要求,工作負(fù)載整合將成為大勢所趨。工作負(fù)載整合就是把小型邊緣計(jì)算集成到中央服務(wù)器,從而降低服務(wù)成本,提升計(jì)算效率。邊緣側(cè)經(jīng)過負(fù)載整合,可以匯總成數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),同時也是控制中心??梢哉f,人工智能在其中同樣也擔(dān)當(dāng)了受益與反哺的角色。一方面,人工智能的發(fā)展離不開海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,邊緣計(jì)算的很多應(yīng)用場景都是人工智能很好的落腳點(diǎn)。反過來,人工智能也可以充分發(fā)揮其優(yōu)勢,不斷挖掘數(shù)據(jù)潛力、釋放數(shù)據(jù)價值,進(jìn)一步推動邊緣計(jì)算向前發(fā)展。

數(shù)據(jù)洪流的趨勢下,邊緣計(jì)算的興起加速物聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)程。如何更有效推動邊緣計(jì)算,英特爾敏銳捕捉到邊緣協(xié)同及負(fù)載整合這兩大發(fā)展方向。同時英特爾把人工智能帶到邊緣側(cè),釋放數(shù)據(jù)價值,也給邊緣計(jì)算帶來全新的發(fā)展機(jī)遇。技術(shù)是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的基石,合作是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的立身之本,英特爾一直致力協(xié)同產(chǎn)業(yè)合作伙伴,構(gòu)建蓬勃的邊緣計(jì)算生態(tài)圈,將邊緣計(jì)算帶來的發(fā)展機(jī)遇轉(zhuǎn)化為企業(yè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展動力。

消息來源:英特爾
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