边缘计算的兴起
从那时起，边缘计算能力一直在提高。
2017年，为了扩展低性能的计算设备，Movidius***计算棒以低于100美元的价格，仅需0.5W的电量便能进行每秒一千亿次浮点计算。
2018年，华为推出了麒麟980处理器，在0.1W的电量下可以完成每秒五千亿次的浮点计算。其他供应商紧随其后。谷歌发布了Edge TPU Units，瑞芯微（Rockchip）公布了RK3399。这两个约每秒能够处理3万亿次浮点计算，成本在100美元左右。
2019年，带有人工智能技术硬件加速的器（特别是***网络）的特定微型计算机得到普遍使用。所有关键的硬件厂商都陆续发布了AI软件栈的边缘优化版本，这进一步提高了性能。目前，一般使用的AI板有，网关边缘计算价格，谷歌的Edge TPU——使用专门的ASIC芯片制作而成用以处理AI的预测推理功能。价格低于100美元的英伟达Jetson Nano 配备了128个英伟达CUDA。瑞芯微发布的 RK3399 Pro——带有***网络处理器的开发板（其性能甚至略优于英伟达Jetson Nano）。
物联网技术的大幅提高让我们得以发展nBox——这款边缘计算设备不仅能够借助多达12个通道记录高质量音频，并且还可以通过边缘计算实现人工智能。所谓边缘计算，是指大多数处理过程将通过本地设备实现而无需交由云端完成。
边缘计算相对于5G，优势何在？
也许你会问为什么这么多的硬件厂家如此大费周章？为什么不坐等5G网络或者利用丰富的云计算能力和基础设施？
●想象一下，你正坐在一辆自动驾驶汽车里，汽车突然断开了5G网络。这时，新基建边缘计算价格，汽车不仅会“失明”，而且会丧失决策能力。当高带宽和低延迟通信所需的计算能力实际上与一个额外的***处理单元的成本相同时，为什么要冒这个风险呢？此外，它的总体耗能还会比利用特定硬件实现人工智能预测来的要高。
●移动互联网提供商希望将***换现用于开发和部署5G网络。尽管在技术上可能实现大容量数据计划，但它们并不会很快投入商业使用。例如，nBox有12个声学传感器，每个月可以产生多达1 TB的音频数据。按照LTE目前每GB的价格，将这么多数据传输到云计算将花费一大笔钱。
●网络覆盖将主要建立在城市，FPGA边缘计算价格，这意味着其他很多地方接受不到5G信号。与此相反，边缘计算设备可以随即部署到任何需要的地方，只需要一次性的成本投入，并且这通常不会显著增加物联网解决方案的成本。
边缘计算与人工智能相结合使得在本地处理大量数据成为可能。
边缘计算的概念
边缘计算是一种分散式运算的架构，广东边缘计算价格，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。
边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。边缘计算是在靠近数据的地方提供智能分析处理服务，减少时延，提升效率，提高安全隐私保护。
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