嵌入式的下一个发展方向,边缘计算

本文深入探讨了边缘计算的概念,对比云计算,强调了其在处理数据实时性和减少网络拥堵方面的优势。并详细分析了边缘计算在工业、车联网和医疗领域的应用潜力及面临的技术挑战。

什么是【边缘计算】,这个概念还得从【云计算】说起。

云计算

云计算 (cloud computing)指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。通过这项技术,可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。

来源:网络

通俗点讲,好比一个项目,以前都是一个人在做。但是随着项目越来越大,对一个人来说要1000个小时才能完成,时间长不说,对个人来说压力也太大。所以老板直接雇了1000个人过来,把活分配一下,协同工作,只要1个小时就能完成。好处显而易见,时间短不说,对个人来说压力也不会太大。这个例子我们就可以理解成【云计算】,多台计算机一起工作,效率高、压力小。

边缘计算

然而,【云计算】虽然是一种高效的解决方案,但是由于物联网【IoT】设备的爆发式增长以及设备计算能力的不断增强,庞大的数据量依然会造成网络的拥堵。并且随着5G时代的到来,我们对数据的实时性也提出了更高的要求。于是,就有人提出 可不可以把数据直接放在本地处理,【边缘计算】就是这么一种模式。

来源:网络

所谓【边缘计算】,就是在网络的边缘完成数据的分析和处理,而不是像以前一样,什么数据都发送到服务端处理。好比一个有1000人的公司,不可能公司每个人的请假申请都由总经理审批,正常员工的请假申请部门经理就能处理掉。【网络边缘】主要包括基站、网关以及我们更常见的终端设备。所以你也可以理解成凡是靠近【用户】的地

### 嵌入式人工智能与边缘计算的研究方向 #### 一、技术融合趋势 嵌入式AI边缘计算是近年来快速发展的技术方向,它将人工智能算法尤其是机器学习模型部署到嵌入式设备的边缘端,使智能处理能力下沉至数据产生的源头,从而实现数据的本地化处理、实时响应以及隐私保护[^1]。这种技术融合不仅提升了系统的效率和安全性,还为多个行业的智能化转型提供了新的路径。 #### 二、应用领域拓展 在物联网(IoT)、智能家居、工业自动化等领域,嵌入式边缘计算的应用潜力巨大。通过结合嵌入式系统的高效性和边缘计算的实时性、智能化特性,可以实现更加快速的数据处理、更低的延迟以及更高的可靠性,进而推动这些领域的创新和发展[^2]。 #### 三、轻量化框架开发 TinyML作为一个轻量级的嵌入式机器学习框架,通过精巧的设计和技术手段,在微小且节能的嵌入式设备中实现了高效的机器学习能力。这标志着嵌入式AI边缘计算一个重要进展,特别是在资源受限环境下仍能保持高性能的表现[^3]。 #### 四、平台支持与优化 为了更好地服务于移动及嵌入式设备,TensorFlow Lite不断改进其核心功能并加强对于这类硬件的支持力度。该框架致力于简化模型转换过程,提高推理速度,并减少内存占用率,使得更多类型的终端能够运行复杂的神经网络模型。 ```python import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model') tflite_model = converter.convert() with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) ``` 上述Python代码展示了如何利用TensorFlow Lite工具链来完成从训练好的模型文件向适合于嵌入式环境使用的Lite版本转化的过程。
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