速核电子(图)-移动边缘计算卡-北京边缘计算卡

MEC的生态和愿景

毫无疑问，MEC是实现5G愿景的重大利器。一种新兴技术和生态的诞生与兴起，需要背后商业模式的强有力支撑。面向未来，业界对边缘业务平台的各种应用场景有着很好的憧憬与期待。美好的愿望要变成现实，也需要整个产业链的共同努力。

虽然目前边缘计算的商业模式还在探索过程中，但在产业链的共同推进努力下，后续不仅会涌现大量“节流”型的边缘应用，也会有海量的“开源”型业务诞生，北京边缘计算卡，实现设备商、运营商、业务商三赢的格局。

什么是边缘计算（MEC）？

为避免技术的枯燥，我举个例子，自然界有种非常聪明的动物——章鱼。

它是无脊椎动物里面智商很高的，无论是逃生还是捕食，又多又长的触角运用得收放自如。

科学家研究发现，章鱼的触角里布满了神经元，可以独立处理许多动作，智能边缘计算卡，章鱼的大脑只占40%的处理，移动边缘计算卡，其它的处理能力分布在其8条触角上，这样便大大增强了其应变处理能力。

如果说人体是大脑中央集中处理的方式，99%的能力需要大脑做出反应的话，章鱼就是一个分布式处理系统，60%依靠的是其分布在触角的“小大脑”处理。

没错，这就是边缘计算的原理。

将计算和处理能力下沉到很接近业务的边缘来完成，大部分不需要与网络交互，少数与网络互通完成，这就是边缘计算。

边缘计算的兴起

从那时起，边缘计算能力一直在提高。

2017年，网关边缘计算卡，为了扩展低性能的计算设备，Movidius神经计算棒以低于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（特别是神经网络）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，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——带有神经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。