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    邊緣計算參考架構(gòu)3.0-邊緣AI需求爆發(fā),邊緣計算網(wǎng)關(guān)亟待革新

    發(fā)布時間:2024-07-30 09:43:29 作者:蘇州穩(wěn)聯(lián) 瀏覽:

    依據(jù)《全球與中國邊緣人工智能芯片行業(yè)競爭提案及發(fā)展調(diào)查報告2024-2030》,2023年全球邊緣人工智能芯片市場容量約為2563.6百萬美元,預(yù)計未來6年CAGR復(fù)合增長率為17.4%,到2030年做到8004.3百萬美元。如果把范圍擴(kuò)大到全部邊緣人工智能市場,依據(jù)英特爾副總裁、網(wǎng)絡(luò)與邊緣事業(yè)部經(jīng)理Sachin, Katti在分享中指出,2030年全球邊緣AI市場將達(dá)到4450億美金。

    人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,邊緣計算已成為推動產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵動能。尤其是在邊緣人工智能要求的背景下,邊緣計算網(wǎng)關(guān)的突破至關(guān)重要。本文將探討邊緣計算網(wǎng)關(guān)的突破方位,即邊緣計算參照架構(gòu)3.0及其在邊緣人工智能要求中的邊緣計算網(wǎng)關(guān)。


    邊緣計算參考架構(gòu)3.0-邊緣AI需求爆發(fā),邊緣計算網(wǎng)關(guān)亟待革新


    邊緣計算參考架構(gòu)3.0的核心要素


    1.分層架構(gòu)


    設(shè)備層:包括各種感應(yīng)器、執(zhí)行器和邊緣設(shè)備。此設(shè)備擔(dān)負(fù)數(shù)據(jù)采集和基本解決方法。

    邊緣層:邊緣計算網(wǎng)關(guān)位于此層,擔(dān)負(fù)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理、過濾和本地存儲。他們還能夠運作邊緣人工智能模型去完成智能決策。

    云:擔(dān)負(fù)集中文檔存儲、繁雜數(shù)據(jù)分析與人工智能模型培訓(xùn)。云還提供全球視圖和先進(jìn)的管理作用。


    2.數(shù)據(jù)處理與管理


    當(dāng)?shù)財?shù)據(jù)解決:邊緣計算網(wǎng)關(guān)在當(dāng)?shù)亟鉀Q數(shù)據(jù),減少了傳送數(shù)據(jù)的延遲和帶寬規(guī)定。

    分布式數(shù)據(jù)管理:依據(jù)分布式架構(gòu)完成數(shù)據(jù)的靈活管理和高效傳送,確保數(shù)據(jù)的安全性一致性。


    3.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)


    邊緣人工智能模型布署:邊緣計算網(wǎng)關(guān)易操作人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,實現(xiàn)實時智能決策。

    模型升級及管理:通過云不斷更新及管理邊緣人工智能模型,確保模型準(zhǔn)確性和實時性。


    4.安全與隱私


    數(shù)據(jù)加密:加密技術(shù)用以邊緣層和云間的數(shù)據(jù)傳送,以保證數(shù)據(jù)的安全。

    密鑰管理:嚴(yán)苛訪問控制策略,保證僅有授權(quán)設(shè)備及管理才能瀏覽隱秘數(shù)據(jù)。


    邊緣人工智能必須爆發(fā)的驅(qū)動因素


    邊緣計算參考架構(gòu)3.0-邊緣AI需求爆發(fā),邊緣計算網(wǎng)關(guān)亟待革新


    1.即時數(shù)據(jù)解決規(guī)定


    隨著工業(yè)控制自動化、智能制造和智能城市發(fā)展,對即時數(shù)據(jù)解決的需求不斷增加。邊緣人工智能可以在ms內(nèi)作出決策,顯著提升綜合回應(yīng)速度和效率。


    2.帶寬和延遲測試

    物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的崛起造成了數(shù)據(jù)量的猛增,傳統(tǒng)的云計算模式不能有效地解決帶寬和延遲難題。邊緣計算結(jié)合當(dāng)?shù)亟鉀Q數(shù)據(jù)解決了這一缺陷。


    3.數(shù)據(jù)隱私和安全

    在醫(yī)療、金融等對數(shù)據(jù)隱私要求高的領(lǐng)域,邊緣計算網(wǎng)關(guān)結(jié)合當(dāng)?shù)財?shù)據(jù)解決方法,有效降低了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。


    邊緣計算網(wǎng)關(guān)急缺創(chuàng)新方位


    硬件升級

    高性能處理器:為了實現(xiàn)邊緣人工智能的需求,邊緣計算網(wǎng)關(guān)需要配備更高性能的Cpu和更多的內(nèi)存。

    專用AI芯片:集成專用AI芯片,如GPU、TPU等,提升AI模型的使用率。

    軟件優(yōu)化

    輕量人工智能架構(gòu):開發(fā)和優(yōu)化適用邊緣機(jī)器的輕量人工智能架構(gòu),保證模型在資源有限的環(huán)境里高效運行。

    邊緣人工智能管理系統(tǒng):提供統(tǒng)一的邊緣人工智能管理系統(tǒng),完成模型的快速部署、更新和監(jiān)管。

    安全提升

    多層面安全防護(hù):從硬件、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用等層面提供全面的安全防護(hù)措施。

    隱私保護(hù)技術(shù):挑選差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù),維護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

    生態(tài)體系建設(shè)

    規(guī)范化協(xié)議:制訂與推廣邊緣計算和邊緣人工智能規(guī)范化協(xié)議,確保系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分享。

    開放式平臺:構(gòu)建敞開式邊緣計算平臺,吸引開發(fā)商和合作伙伴參加生態(tài)體系建設(shè)。


    結(jié)論


    邊緣計算參照架構(gòu)3.0為以后邊緣人工智能的使用提供了強有力的技術(shù)支撐。在邊緣人工智能要求暴發(fā)的背景下,邊緣計算網(wǎng)關(guān)急需解決依據(jù)硬件升級、軟件優(yōu)化、安全改進(jìn)和生態(tài)體系建設(shè)進(jìn)行優(yōu)化。要不斷創(chuàng)新和發(fā)展,靈活運用邊緣計算的潛力,促進(jìn)各行業(yè)邁向智能化、數(shù)字化的將來。

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