什么是边缘计算？
大家知道，云计算解决了算力需求与硬件成本之间的矛盾，让人们能轻松实现各类数字化应用。
随着运用普及，云计算也会面临新问题。试想一下，如果大家都在玩一个很火的手游，而它的服务器只部署在A城市这一个中心数据节点。那就会出现以下情况：一是距离较远的B城市的游戏的玩家玩起来延迟特别高，因为服务器离用户太远了，传输时延随之增加。二是中心节点不堪重负，由于数据高度集中，访问流量都汇聚到A城市节点，带宽或者性能一旦跟不上，FPGA边缘计算价格，就容易出现拥塞。这些会导致云端响应慢，延迟高，玩游戏卡成了看幻灯片，这种用户体验谁也受不了。
为应对这些新挑战，边缘计算应运而生。人们对云计算的集中化结构进行了拆分，把需要快速响应的服务能力部署到网络边缘，也就是尽可能靠近用户的地方。这样既缩短了服务器到用户的距离，又通过分布式结构有效缓解了中心节点的压力。简单的说，FPGA边缘计算系统，把云计算延伸到网络边缘，在靠近用户的地方提供服务，FPGA边缘计算，就是边缘计算。
如果用快递来打个比方，或许你就能更好理解“边缘计算”节点的概念。买家在网购下单后，到货速度当然越快越好，但如果从北京发货到重庆，再快也不可能当日达。于是，网购平台在重庆建了个“本地仓”，这样不仅重庆用户可以当天就收货，而且还节约了邮费。你把快递包裹想象成数据，物流想象成网络，那么“本地仓”就是边缘计算节点。
边缘计算为什么重要？
边缘计算之所以存在，是因为它承担了与云计算不同的功能。
在制造现场，产生的数据多样而繁杂，然而并非所有数据都需要上传到云端进行分析、处理。一方面带来流量、带宽的需求，背后是使用云服务的费用问题；此外，公司对上传所有数据到云端也存在数据安全的担忧。
更重要的在于数据如何进行利用。现场的数据，有的是无效信息，譬如设备在生产间隔期间的数据，往往就不需要全部上传，而是需要经过截取处理；有的数据需要立刻处理，譬如一些硬件产品的实时检测预警信息反馈要求在毫秒级，而上传到云端进行处理再反馈到现场的时延可能达到秒级，全部通过云端来分析就会大大延缓现场的生产效率，这就需要靠近数据源的边缘设备来进行处理。
边缘设备智能化的基本要求
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，FPGA边缘计算报价，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种深度***网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
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