导读：边缘计算虽然可以被看作云计算的延伸，但它的重要意义却远不止于此。...不同于云计算将所有的数据集中汇聚到云计算中心，在边缘计算中，用户数据仅直接上传至边缘服务器。...不仅如此，各类隐私保护的计算方法也因为边缘计算较低的延迟得以具有更广阔的应用前景。...而在边缘计算当中，由于边缘服务器与用户之间的延迟极低，使得这类隐私保护的机器学习算法能够支持更广泛的应用和服务场景。 关于作者：赵志为，电子科技大学计算机学院副教授、博士生导师。...主要研究方向为低功耗物联网与边缘计算。
现在主要的难点是如何将这种能力转移到边缘，解决如今普遍存在的隐私、安全、带宽和延迟问题，Arm 机器学习处理器朝这个方向迈出了一大步。...计算能力和内存的进一步优化大大提高了它们在不同网络中的性能。 其架构包括用于执行卷积层的固定功能引擎以及用于执行非卷积层和实现选定原语和算子的可编程层引擎。...Arm 机器学习处理器架构 为应对多个市场带来的挑战，满足不同的性能需求，从物联网的每秒几 GOP 到服务器的每秒数十 TOP，机器学习处理器采用了全新的可扩展架构。...随着机器学习的工作负载不断增大，计算需求将呈现出多种形式。Arm 已经开始采用拥有不同性能和效率等级的增强型 CPU 和 GPU，运行多种机器学习用例。...我们推出 Arm 机器学习平台的目的在于扩大选择范围，提供异构环境，满足每种用例的选择和灵活性需求，开发出边缘智能系统。 推荐阅读： 移动和嵌入式设备上也能直接玩机器学习？ 一窥ARM的AI处理器
有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。几年前，机器学习在边缘领域似乎是一个“白日梦”，而设备的技术创新使它们能够处理计算密集型任务。...然而，它确实说明了云端的机器学习可以处理巨大基础设施和经济需求。边缘的机器学习可以通过减少对基于云计算的机器学习所需的云计算服务和支持基础设施的依赖来减轻这些负担。...开发人员希望机器学习处于边缘 开发人员的需求最适合边缘的机器学习处理。机器学习正在改变开发人员编写算法的方式。...虽然仍然很重要，但边缘的机器学习并不一定是所有基于机器学习的任务的“一刀切”解决方案。所有参与机器学习处理的团队(从开发人员到原始设备制造商)都需要确定设备上的哪些任务能从边缘的机器学习中获益。...边缘的机器学习是未来的需求 利用各种基于机器学习的任务和应用程序的移动设备已经被全世界数十亿人使用。大多数情况下，需要设备上的实时响应，而边缘的机器学习将提供这种响应。
边缘计算是指在接近生成位置的地方处理信息。在现代移动通信中，这样做的原因包括延迟约束、带宽减少和节能。我们将介绍三种特别适合现代gpu边缘计算的机器学习方法，并展示它们之间的相互关系。...将基于内核的在线学习方法、用于快速数据理解的人工神经网络、用于预测的增强学习和硬件加速的射线跟踪结合在一个平台上，是5G gpu上高效、可扩展的边缘计算解决方案的基础。
边缘计算是被高估还是终极武器？ 这些在AI领域时刻被探讨的话题，在今天的2019中国（深圳）IT领袖峰会上，有了一些不一样的答案。...边缘计算：应对海量数据挑战 5G概念的火热，也引发了新一轮对边缘计算的关注和讨论，一直专注于自动驾驶处理架构的地平线，也带来了他们对边缘计算的新思考。...地平线机器人联合创始人、算法副总裁兼研究院院长黄畅分享了《计算为王、共创AI“芯”时代》的演讲。 当前，全球的数据量快速增长，如果全部回传到云端处理，显然不大现实。...黄畅强调边缘计算是应对海量数据挑战的关键，它可以减少反应延迟、满足隐私要求、节省存储运输成本。...去中心化、走向边缘侧的呼声也是此起彼伏。
虽然这种中央控制似乎与边缘计算的概念相悖，但它们拥有这种控制有充分理由。 虽然边缘计算意味着在边缘存在独立的处理，但实际情况是向边缘移动处理并不总是一个好主意。...一个典型的例子是处理器和I/ o密集型的深度分析服务;它不可能发生在墙上的恒温器上，不可能发生在工厂地板上的机器人上，甚至不可能发生在你自己的汽车上。...因此，数据是集中的，处理也是集中的，结果返回到边缘。在这种情况下，在哪里进行处理实际上并不重要。 另外，请记住，您需要维护这些流程的虚拟化，无论是在边缘还是在中央。...所以，事情在哪里处理应该无关紧要，只要有技术可以跟踪在哪里做什么和做什么。将跟踪技术放在本质上集中的公有云平台上更有意义。...边缘计算的能力实际上不在于数据和处理驻留在哪里，而是在需要时可以将处理分离并集中管理。我不信奉宗教，我认为你也不应该这样做。
然而，人们所面临的一个巨大挑战是，所有这些数据将在哪里处理和存储? 袭击数据中心的数据海啸 计算设备的快速增长并不是导致中央云计算模式面临数据爆炸挑战的唯一驱动因素。...在机器应用中，也有类似的趋势。边缘设备配备了许多嵌入式传感器，还有产生大量数据的摄像机。...将边缘处生成的所有数据传输到中央云端，在远程数据中心的服务器上处理并分析数据，然后将其传输回边缘设备(无论智能手机，冰箱，汽车还是机器人)，这些都是不可行的，并且规模越来越大。...互联网时代最初始于服务器架构这个集中的客户端，后来成为当前的中央云计算模式。问题是，下一步要去哪里? 人们显然需要一种模式转变，将数以百亿计的设备面临的挑战转变为机遇，将计算设备的力量释放到边缘。...但是，中央云(数据中心中的服务器)应该被视为与所有边缘设备一起工作的计算节点，以构建分布式边缘云架构。
他对许多行业的边缘计算应用感兴趣，特别是自动驾驶汽车。 他说，边缘计算是指在网络边缘执行计算的技术：既可以进入云存储，也可以不进入云存储。...边缘是一个连续体，包含任何计算和网络资源——数据源和云数据中心之间的路径。 ? 但边缘在哪里——这是最棘手的问题。Shi认为，你不能轻易说边缘在哪里？边缘的位置取决于应用程序。...现在很多此类操作都是手动执行，由“人”决定哪个部分在哪里运行。在理想情况下，系统应该能够自动适应。 我认为第五个挑战是垂直应用领域。例如，如果您正在从事车联网行业，则需要与该领域专家合作。...另一个相关的应用是协作边缘。目前，许多医院都有大量数据的系统。例如，亨利福特健康系统公司在底特律地铁区有六家医院，每家医院都有数据存储。我的一位学生正在医学图像上使用机器学习来检测前列腺癌。...然后，您可以使用协作机器学习（有时称为联合机器学习）来使用多个站点上的所有相关数据。 我认为最后一个与健康有关的应用是实时紧急医疗服务（EMS）。
很多厂商都在提边缘计算，但很重要的一个问题是，首先得搞清大家说的边缘在哪里？我们在哪里做边缘计算？...而云的环境主要是做中心化、计算密集型的负载。 以机器学习为例，李文涛认为，机器学习并不是一个靠边缘可以百分百解决的问题。...机器学习有两部分，第一部分是构建机器学习模型，这个模型需要在云端、在超大型的数据中心里构建。它是一个高度计算密集型的负载。...总而言之，机器学习建模是在云端，因为需要中心化、计算密集型的计算；机器学习推理可以部署在边缘，因为需要靠近用户去做服务。因此，李文涛认为，未来边缘和云将是互补的关系，各有分工、各有专长。...“边缘计算是一个非常大的市场，厂商一定要讲清楚自己是做什么样的边缘计算、在哪里做边缘计算。避免泛泛地谈边缘计算。
加强学习等机器学习技术不依赖于训练大数据集的大型模型，与其相反，可以直接由汽车的计算机自行进行处理，这实质上是边缘计算。 “其数据并不在云端，也不在数据中心进行处理，而是在汽车的计算机中进行处理。...2.工业自动化 Bittman说，边缘计算可以帮助创建能够感知、检测和学习东西的机器，而无需编程。例如，如果阳光透过窗户照射到机器上，机器最终将能够判断出其温度变化会不会产生问题。...“它必须扫描服务所在世界的物理状态，并保留一个内部模型，说明你在哪里以及你在正在查看的内容。”Hughes说，“你可以把它推向云端，但是能够做到这一点是非常本地化的事情。...通过边缘计算，它们可以近乎实时地发生。 6.预测性维护 Hughes说，边缘计算可以帮助检测具有危险的机器，并在它们发生危险之前找到正确的解决方案。...10.雾计算 Hughes说，雾计算是一种使用边缘设备连接到分布式计算模型的架构。他补充说，分布式计算系统能够利用边缘计算不足和循环的连续性。
通常在机器学习面试中，问完常见基础知识的技术问题之后会有具体的项目问题的讨论，所以这里准备了一些项目相关的话题，以可以帮助你准备和通过计算机视觉相关的面试。...计算机视觉的主要任务 分类：模型学习图片包含了什么物体 目标检测：模型查找对象位置，并且它周围画一个包围框 目标跟踪：模型定位对象并查看对象下一步的去向 人脸识别：模型知道图像中的人是谁 边缘检测：模型知道物体边缘的位置...机器学习模型常用的评价指标(不仅仅是图像)是:准确率，精度和召回率，F1分数，对于分类来说，与一般的机器学习模型时相同的，但是对于目标检测则有一些特殊的指标: IoU (Intersection over...高斯滤波器模糊图像并再次锐化它，中值滤波器用周围像素的平均值替换图像中的每个像素 6、如何检测图像中物体的边缘? 为了知道边缘在哪里，必须寻找亮度不连续性或图像梯度。...边缘检测操作可以通过计算来实现: 基于高斯的(Canny边缘检测器，高斯拉普拉斯算子) 基于梯度的(Sobel算子，Prewitt算子，Robert算子) 在这些算法中，Canny边缘检测算子可能是最流行也是最有效的一种
哪里有海量数据，哪里就有机器学习。因此，边缘设备和边缘计算与机器学习有着密切的关系。例如，一个监视摄像头不断地生成它所覆盖的区域的图像。...自动驾驶汽车需要根据从传感器和摄像机接收到的数据来计算其下一个动作，所有这些因素都必须通过机器学习模型进行适当的推理。一个有趣的用例是Chang等人关于使用机器学习进行网络边缘缓存的工作。...三、边缘计算与机器学习的复杂性 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。...在这种情况下，有几种边缘计算的方案可供选择： 方案一：将训练好的模型放在边缘设备 模型在远程机器中训练并部署到边缘设备上，这样，智能手机等移动设备具有足够的计算能力和内存来执行模型和推理。...因此，建立一定的约束条件，机器学习可以很好的集成到边缘计算中，以获得更快、更低成本的推理能力。
作者：Mike Calizo（Red Hat） 笔者看好边缘计算，它使“计算和数据存储更接近提高响应时间和节省带宽所需的位置”。...这就是为什么笔者认为KubeEdge是使用边缘计算从移动技术产生的数据中获益的完美解决方案。 KubeEdge架构允许在边缘计算层实现自治，从而解决了网络延迟和速度问题。...类似的原理也适用于需要持久性的边缘设备。 KubeEdge处理机器对机器（M2M）通信的方式与其他边缘平台解决方案不同。...KubeEdge 要去哪里？ KubeEdge还处于采用的早期阶段，但由于其灵活的方法使边缘计算通信安全、可靠和自治，而不受网络延迟的影响，它正变得越来越流行。...KubeEdge是一个灵活的、供应商中立的、轻量级的、异构的边缘计算平台。这使得它能够支持诸如数据分析、视频分析、机器学习等用例。因为它是供应商中立的，KubeEdge允许大型云厂商使用它。
边缘AI趋势已现 随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高，目前业界对边缘计算的价值已经被证明。...数据在哪里，计算就应该在哪里，人工智能也正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。...边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法面临无法收敛、效果差等问题。 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。...如何发挥边缘计算的实时性和数据安全性，结合中心云的海量算力优势，实现AI的边云协同，就成了解决上述挑战的关键课题。...KubeEdge Sedna子项目 作为时下最活跃的云原生边缘计算社区，KubeEdge吸引了全球多个领域用户和开发者落地和参与，并于2020年下半年成立了AI SIG（Special Interest
在当前的IT转型过程中，边缘计算占据了一个非常重要的位置。与AI、机器学习、物联网和机器人自动化一起，边缘计算已成为全球CIO和IT领导者中讨论最多的话题。...弱边缘与“真”边缘 弱(或假)边缘解决方案缺乏在受限的计算环境中对实时流数据优化运行分析和机器学习模型的能力，这是实时获得可操作洞察力的关键要求。...事实上，在接下来的一年里，边缘计算的领导者将继续努力进化和完善对以下问题的答案：边缘位于哪里？边缘计算是什么？为什么边缘很重要？...组织将经历从仅云计算到云—边缘混合策略的转变，以实现边缘AI和迭代机器学习建模，并持续改进结果 通过实时运行ML模型的“边缘化”版本，组织可以对实时事件做出更快的响应，并能够在源头上对感兴趣的事件采取行动...这些边缘驱动的IIoT项目将提取日常机器操作的真实视图，并朝着新的可预测性水平努力，这将极大地改变我们所知的行业格局。
惠普最新的平台提供了突破性的性能和可扩展性，提供最强大、最全面的机器学习边缘计算解决方案。...随着机器学习算法的发展和数据集的增长，机器学习开发的首选平台就是网络边缘的本地处理。一个功能强大的工作站可以比云计算更具成本效益，可用于创建数据复杂的模型。...另外，边缘处的机器学习为ML开发人员提供了更多的控制，更好的性能和更高的安全性，从而带来更快的结果。...从地球科学到游戏行业，各行各业的公司都在利用机器学习边缘计算解决方案的力量。 80多年来，尖端地球科学领域的领导者CGG一直致力于地球地下成像，帮助客户定位自然资源。...CGG处理TB级的地震数据，帮助客户找到在哪里钻探，发现关键地质特征，比如基岩断层。 CGG地震解释软件团队负责人Steve Dominguez说：“CGG正在利用AI为地球科学开发突破性的解决方案。
边缘计算是炒作？ Alexander Benlian: 没有。边缘计算正在到来, 尽管速度缓慢, 但肯定会留下。目前确实有一些炒作的主题, 比如区块链。但，边缘计算不是。 为什么？...Alexander Benlian：简单地说，在未来，大量的数据将直接进入终端设备，即网络边缘：通过设备和机器中的传感器，通过VR眼镜等。...许多边缘计算机器至少在一定程度上必须将它们的数据发送到一个集中的云中，以便对其他跨边界问题进行评估，而不是通过边缘分析来解决这些问题。 听起来像是到处都是边缘数据中心。...-例如，我的机器上需要什么样的传感器才能提供前瞻性的维护？ -什么处理能力？ 只有当你这么想的时候，应用程序才会被计算出来。...现在也有一些供应商承诺为客户建造和运行边缘云，例如在5G校园网络的框架内。 Alexander Benlian：每个用户都必须扪心自问：我的公司有多少专业知识，在哪里需要外部支持？
在谈边缘计算时，不可避免地听到雾计算。有人说这些术语是可以互换的，而另一些人则认为边缘是雾的一部分。...Deloitte Digital的物联网首席技术专家Robert Schmid将此边缘定义为机器旁边的计算能力，而不是由其他人管理某些地方。他认为雾远离机器本身，可能是在网关或者其他管理区。...“这不是与你竞争在哪里赚钱，”他说。“你可以通过“-ities”赚钱——可管理性、安全性、可用性和连通性。但你不能从中间的管道中赚钱，这就是为什么我们试图通过事实上的开放标准来使之标准化。”...在另一个例子中，Schmid描述了一个制造工厂，在工厂的机器和传感器上收集的大量物联网数据需要额外的计算能力才能传输到云端进行分析，然后根据分析结果生成机器学习模型，最后将结果推回原处。...我们可以将机器学习和更复杂的边缘计算模型等内容构建到这些设备中。” 物联网边缘计算的杀手级应用 ? 当然，边缘计算也是有其商业价值的，即使它还没有得到充分的充实。
在谈到制造和物流行业中的边缘计算时，指的是数据和电源被推送到使用它的位置。边缘计算对于制造和物流行业如此重要的原因是因为需要快速决策和灵活的操作。...施耐德电气的机器制造商和系统集成商市场部门负责人Paolo Colombo表示，在处理大量数据时需要解决这些问题：“当工业4.0机器系统相互通信时，它们正在产生大量数据，其挑战在于人们在哪里分析数据以避免安全性和延迟等问题...解决方案是边缘计算。” 对物联网数据的需求意味着灵活性、运营效率和提高生产力 在谈到制造和物流行业中的边缘计算时，指的是数据和电源被推送到使用它的位置。...Colombo说，“实时响应是如此重要，而这正是工业边缘计算对企业来说都是必不可少的原因。访问这些数据可以提高运营效率，并提高生产率，尤其是在与机器学习相结合时。...Colombo继续解释说，“工业边缘计算将生产空间内的不同层次结合在一起，如物联网设备、机器协议，以及从概念到交付的整个生产线。
，什么是云计算？，怎样才算云原生？ | 云计算是技术驱动的商业模式 数据库圈对08年Oracle Founder & CEO Larry Ellsion 采访中的观点 "云计算是什么鬼？...再看资源分配，以传统的数据库或者云数据库为例，如不提前购买好服务器，很可能双十一这样的峰值期过了还在复制搬迁数据，扩容过程中还有闪断和停机的风险。...得益于“日志即数据库”的技术架构，卸载了计算层的本地IO，实现了计算节点的无状态，可以秒级横向和纵向扩展，秒级HA，拉起即服务。...|Serverless是云计算进化的产物 20年，推出了国内首个计算和存储全Serverless架构的数据库服务CynosDB Serverless，支持计算的自动驾驶和按使用计费的特性。...我们相信Serverless数据库服务非常适合 开发，测试环境等低频使用场景 小程序云开发，中小企业建站等SaaS应用场景 IoT，边缘计算等不确定负载场景 目前CynosDB Serverless服务已与云开发
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