边缘计算是什么，和云计算的区别是什么？
在数字时代飞速发展的今天，我们对计算能力的需求如同海浪般不断涌来。从智能家居的传感器到自动驾驶汽车的摄像头，再到工业生产线上的监控设备，海量的数据正在以前所未有的速度产生。传统上，这些数据会被源源不断地传送到遥远的“云端”进行处理，然后将结果传回。这种模式虽然强大，但在某些场景下却显露出其局限性，而“边缘计算”正是为了应对这些挑战应运而生。
那么，究竟什么是边缘计算？简单来说，边缘计算（Edge Computing）是一种将计算和数据存储能力推向数据源附近，也就是“网络边缘”的一种分布式计算范式。 这里的“边缘”可以理解为任何介于数据产生端和传统数据中心（即云）之间的节点。它可以是你的智能手机、家里的路由器、工厂里的服务器、基站、甚至物联网设备本身。
想象一下，你在观看一场精彩的足球比赛直播。如果视频流处理和分析都发生在遥远的云端，当你在手机上按下“录制精彩瞬间”的按钮时，从按下到视频被捕捉并保存，中间需要经过网络传输、云端处理，再传输回来。这个过程中的延迟，可能就会让你错失那个精彩的射门瞬间。
边缘计算的出现，就是为了解决这种“远水救不了近火”的问题。它将部分计算能力和数据存储能力“下沉”到更靠近数据产生的地方，比如你观看比赛的那个网络边缘。这样一来，一些对延迟敏感的应用，例如实时视频分析、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）体验、工业自动化控制、自动驾驶车辆的决策制定等等，就可以获得更快的响应速度。
边缘计算与云计算：一场“近”与“远”的对话
为了更深入地理解边缘计算，我们将其与我们更为熟悉的云计算进行一番对比，你会发现它们并非“二选一”的对立关系，而是相辅相成的伙伴。
1. 数据处理的“地理位置”
云计算： 顾名思义，云计算的计算和存储主要集中在大型、集中的数据中心。数据需要经过漫长的网络传输才能到达云端进行处理。
边缘计算： 将计算能力和存储能力分布在网络边缘，更靠近数据产生和消耗的地点。这使得数据能够就近处理，大大缩短了传输和响应的时间。
2. 延迟（Latency）
云计算： 由于数据需要长距离传输，并且可能需要经过多层网络设备，因此延迟相对较高。这对于需要实时响应的应用场景是不利的。
边缘计算： 通过将计算能力部署在离用户或设备更近的地方，显著降低了延迟。这对于需要毫秒级响应的应用至关重要，比如自动驾驶汽车的紧急避障，或者工业机器人对指令的快速响应。
3. 带宽（Bandwidth）
云计算： 海量数据的传输需要巨大的网络带宽。如果所有数据都上传到云端，会给网络带来巨大的压力，并可能导致拥堵和成本增加。
边缘计算： 边缘设备可以在本地对数据进行初步处理、过滤和分析，只将有价值的、聚合后的数据上传到云端。这大大减少了对网络带宽的需求，也降低了流量成本。
4. 安全性与隐私
云计算： 数据集中存储在云端，一旦云端发生安全事件，可能会波及大量用户数据。虽然云服务商投入了大量资源保障安全，但数据传输过程中的风险依然存在。
边缘计算： 部分敏感数据可以在本地进行处理和加密，减少了数据在公共网络上传输的风险，从而增强了数据安全性和隐私保护。例如，在医疗场景中，患者的个人健康数据可以在医院内部的边缘设备上进行分析，无需上传到外部云端。
5. 可靠性与可用性
云计算： 依赖于互联网连接。如果网络中断，云端服务将无法访问。
边缘计算： 即使云端服务暂时不可用，边缘设备仍然可以在本地继续运行和处理数据，提高了系统的整体可靠性和可用性。例如，在偏远地区的工厂，如果网络连接不稳定，边缘计算设备可以确保生产流程的连续性。
6. 成本
云计算： 基础设施集中，规模效应带来的单位计算成本可能较低。但随着数据量的激增，数据传输和存储的长期成本也可能很高。
边缘计算： 初期部署边缘设备可能需要一定的硬件投入，但通过减少数据传输量和优化网络使用，长期来看可能降低整体运营成本。
它们之间的关系：并非替代，而是协同
需要强调的是，边缘计算并非要取代云计算，而是与其形成一种协同关系。
边缘计算负责“就近处理”： 完成对实时性要求高的任务，进行数据预处理、过滤、分析和本地决策。
云计算则扮演“中央大脑”和“海量存储”的角色： 负责对边缘设备传输过来的聚合数据进行更深层次的分析、模型训练、长期存储、全局协调和策略更新。
就好比我们的大脑（云计算）需要接收来自全身各处的神经信号（边缘计算），然后做出更复杂的决策。而我们身体上的各个器官（边缘设备）则能独立完成一些基本的功能，并及时将重要信息反馈给大脑。
边缘计算的应用场景
边缘计算的价值在众多行业中正日益凸显：
智能制造/工业4.0： 实时监控生产线设备状态，预测性维护，优化生产流程，实现工业自动化控制。
自动驾驶： 车辆在本地实时处理传感器数据，进行障碍物识别、路径规划和紧急制动，毫秒级的响应速度是生命线。
智慧城市： 交通信号灯的智能调度，公共安全视频的实时分析，环境监测数据的本地处理。
远程医疗： 医疗设备在本地对患者生理数据进行实时分析和预警，减少对不稳定网络的依赖。
智能零售： 商店内的视频分析，用户行为追踪，实现个性化推荐和库存管理。
物联网（IoT）： 大量物联网设备在本地处理传感器数据，减少对云端的依赖，降低功耗和网络负担。
游戏和娱乐： 云游戏、AR/VR应用可以提供更流畅、更沉浸式的体验，减少画面卡顿。
总结
总而言之，边缘计算是将计算能力“下沉”到离数据更近的网络边缘，以解决云计算在延迟、带宽、安全和可靠性等方面的局限性。它并非要取代云计算，而是与云计算形成互补，共同构建一个更高效、更智能、更分布式的计算架构。随着物联网设备的爆炸式增长和对实时智能需求的日益迫切，边缘计算的重要性将越来越突出，它正在让智能触手可及，深刻地改变着我们生活的方方面面。
网友意见
提到边缘计算，有一个非常有名的“章鱼论”。
章鱼这种生物比较奇怪，章鱼有8条腿，但是章鱼的某些决策不是都要放到大脑中来计算，而是在腿中就进行计算。
这个章鱼腿相比于章鱼大脑（云端），就是边缘端！
这个比喻非常有趣，以至于经常被边缘计算的场景来引用。
例如，自动驾驶或者ADAS （智能驾驶辅助系统），需要在本地就把整个决策及设计完成。
有很多在需要大数据量计算但是实时性比较高，不需要绕一圈到云中心来计算的场景
例如智能驾驶，智能工厂，与安防结合交通管理等等。
相对于终端AI芯片很多消费级的场景，边缘AI芯片更多的是工业领域的应用。
边缘AI基本上将应用局限在某个范围内，可以是一辆汽车，一列火车，一个工厂，一个商店。
在这个范围内，有一些实时的AI决策及处理需求需要被满足。
相应的我们会把AI赋能称之为，自动驾驶，智能制造，智慧零售等等。
其核心目的主要强调在数据来源侧来解决问题。
举个例子，现在疫情下，很多场所都有人流的限制（本场所限流100人！）。
小到一个商店，大到一个街区。适时获取人流就是一个典型的任务。
通过人像识别，获取一个区域内的人流的密度，实时决定对区域内人流进行管控。
如果是终端的AI的MCU，很难有很大的算力，也不同时接受多路视频的输入。
那边缘端AI芯片就有了用武之地。
这就是边缘AI芯片存在的需求。
需求存在，但是需求却不同。
2：边缘AI芯片特征
那么边缘AI芯片都有什么特征？
1：算力强：边缘AI的算力要比终端要算力更强，通常都是独立解决问题。但是性能要比小区的人脸识别或者智能音箱这种语音识别的基于某种应用的端侧AI芯片的处理能力要强1-2个数量级。
2：外设丰富：边缘AI基本上强调信息的可获得性，例如多路摄像头的输入的需求，对于类似MIPI的接口的数量会有很大的需求，例如可以同时支持多路摄像头等视频音频的输入。
3：可编程性：边缘AI芯片通常用面向工业用户，需要AI赋能用户，换言之：AI要和用户应用场景相结合，通常根据不同工业用户不同的场景需要进行编程，用于适配不同的模型和场景。也不局限于某种应用。
一个良好的可编程的架构是解决问题的关键。边缘AI芯片不是直接给工业客户用，而是要根据工业客户的需求进行客户需求AI赋能，这个是边缘AI芯片核心特征。
3：边缘AI芯片架构
那么边缘AI芯片的架构是什么样子的？
举个例子，边缘AI计算平台，JESTON 应该算是一个。
其最新一代发布的是JESTON AGX Orin 。
JETSON作为英伟达边缘的AI计算平台，其名气没有英伟达的GPGPU大。
但是，JESTON同时继承了Ampere的架构的GPGPU和 ARM Cortex-A78，在边缘侧AI芯片中，既可以做推理也可以做训练。
作为一个边缘AI产品，其有200Tops的处理性能（INT8）。
我们以JESTON AGX Orin为例，探索下其芯片内部架构是怎样的。
这个芯片的计算部分主要是三大件：CPU，GPU，DSA（NVDLA+PVA）
CPU：
JESTON其内部有3组4核的A78，频率可以到2Ghz。也就是说，这个芯片内部有12核的A78的处理器，不同于手机的处理器，3个cluster的A78是对称的，不是手机处理器的大小核设计，其主要是面向计算服务，而不是手机应用中不同负载的低功耗。在一些标量的运算中，多核A78的计算能力也是非常强悍。
GPU：
GPU是英伟达最新的安培架构，拥有2048个CUDA核，以及64个Tensor内核。这些都可以可编程的。安培架构是最新一代的GPGPU架构，前面几代分别是：Kepler，Maxwell，Pascal， Volta等。最新一代的安培架构升级了tensor core。用了安培GPU以后，与其他边缘AI芯片不同的是，可以支持推理和训练。
最重要的是，这个AI芯片可以用cuda来编程了，而可编程性则是边缘AI芯片的核心需求了。
DSA：
作为AI加速单元，JESTON本身也有另外还有2个NVDLA 的硬核，以及VISION加速器 PVA；
NVDLA主要用于推理。内核核心还是一个大的矩阵卷积运算。
其中NVDLA已经开源，有兴趣的小伙伴可以在GITHUB上下载并运行这些源码。详见：nvdla· GitHub
这个可以可看到工业界的实际在用的成果开源，也对业界有很大的促进作用。
实话说：这种直接用于工业产品的开源项目一般不多见，NVDLA这个开源项目值得去AI芯片开发人员研究一下。
下图是NVDLA的架构框图：
NVDLA 硬件主要由以下几个模块组成：
- 卷积核心（Convolution Core）：即一种最优化的高性能卷积引擎。
- 一维数据处理器（Single Data Processor）：激活函数的奇点检索引擎。
- 二维数据处理器（Planar Data Processor）：用于池化的平面均值引擎。
- 通道数据处理器（Channel Data Processor）：高级归一化函数的多通道均值引擎。
- 专用内存与数据形状重塑引擎（Dedicated Memory and Data Reshape Engines）：张量形状重塑和复制操作的内存到内存转换加速。
PVA用了VPU的架构，使用VLIW的架构，VLIW是超长指令字结构，其并行度比较好，VIEW架构设计简化了硬件结构，其二，VLIW的大位宽执行并不会以牺牲性能和频率为代价。但是同时将问题交给了软件来运行。
在这个芯片中，CPU，GPU，NVDLA加速核，VLIW核，真是众核云集。这个架构还是有特点的。
CPU的标量处理能力，支持CUDA编程的GPU，专门用于推理加速的NVDLA，还有可编程的VPU。就是一个浓缩的异构计算中心。
IO资源：
除了计算资源，IO资源也比较丰富，毕竟边缘AI侧，就需要的丰富的输入，支持6个摄像头以及16组通道的MIPI接口。
这个则是和云端AI芯片完全不同的部分了，云端AI芯片本身并不需要的这么多IO资源。（云端AI芯片最典型就是支持PCIe接口插在服务器上）
如果边缘AI芯片选一个重要的接口，那肯定是MIPI了，毕竟，边缘AI芯片，除了算力之外，还缺少不了的就是MIPI接口。
MIPI就是边缘AI芯片的眼睛，（用于连接摄像头）。毕竟和人不同，需要很多双眼睛，毕竟边缘AI芯片需要“眼观六路，耳听八方”。
只有大脑，没有耳朵和眼睛，边缘AI芯片是不能工作的。
同样还有USB接口，也可以支持一些USB摄像头。
同样可以支持PCIe。RC和EP都支持，也就是说，可以同时作为加速卡插在别的主机上，也可以作为主设备插别的加速卡。
同时在网络方面，支持4路10G口，可以实现高速互联，如果有需要可以实现高速网络传输，或者几个JESTON AGX的互联。
根据这些参数，芯片面积小不了，我觉得这颗芯片可能是7nm的制程。才能在面积和功耗上比较平衡一下。
其典型功耗大约在15W，30W，45W几个不同的量级上。
4：边缘AI芯片编程
作为一个方案商，不但要有一个非常强劲的AI引擎，其次要有很多的视频输入源。
最后要通过一个非常强悍的AI框架（SDK）将这些硬件运行起来。
也就是说边缘AI需要根据用户对于AI的需求二次开发。
刚才提到，边缘AI其中一个重要的特征就是，根据工业场景进行AI+场景的再开发。
很多AI芯片纸面性能很强，但是如何将这些算力转换成用户感知的提升，这个里面就有很多内功可做。
因此工业用户需要的是一个开放AI平台，而不是一个只有算力的芯片，更重要的是要根据用户需求进行AI业务开发。
有句古话“干活不由东，累死也无功”。
只有硬件，没有软件，或者软件不好用，就好比武功只有一身招式，没有内功心法一样。
AI芯片算力虽强，没有软件（SDK）也发挥不出来。
软硬兼修是永远不过时的选择。
如何将AI算力转换成用户生产力。
在这个方面，Jeston AGX Orin提供了jetpack 5.0，支持了cuda11和最新版本的cuDNN和tensorRT。
通过这些软件工作，特别是CUDA，这些利于用户开发的工具将JESTON平台上强悍的算力和丰富IO结合起来。
最终完成边缘计算赋予AI芯片的“使命任务”。
边缘AI芯片的本质就是用户定义的AI芯片。
而编程就是连接二者的桥梁。
实现AI需求的落地！
身体比大脑更懂边缘计算
你最近一次被烫到手是什么时候，还记得当时发生了什么吗？
我刚就因为走神，抓了一下装满热水的水杯。
在我察觉到这个水杯很烫之前，就一下子松开了杯子，
然后意识到手被烫着了，赶紧去用凉水冲洗开始发红的手指。
在我们初中和高中的生物课本上就有类似的知识点。遇到热的东西迅速收手的“缩手反射”，它有一个很有意思的特点，那就是缩手的动作要早于大脑意识到烫手的时刻，为什么会这样呢，让我们回顾一下知识点：
缩手反射是低级反射，其反射中心在脊髓；
产生烫的这种感觉的神经中枢位于大脑皮层的躯体感觉中枢；
在这个反射中我们先缩手而后产生感觉（因为产生感觉的反射弧路线比较长）。
为啥要提这个例子，是因为它非常类似云计算与边缘计算进行边云协同的场景：
感受器和效应器相当于用户终端，脊髓相当于边缘端，而大脑自然就是云端了；
它们一起合作，面对潜在危险和挑战，既能及时快速反应，又能总结经验教训。
在工业制造业场景中，比如自动驾驶，直播游戏等场景，因为场景对时延等条件有很高的要求，我们往往不能等待数据传输到云计算中心，然后处理后再下载下来的长流程（会带来极大的时延，不能满足即时反馈，同时影响体验）；
那么这时候就需要在靠近终端的地方设置一些边缘设备，将用户终端的预处理和云平台的集中处理任务下沉到边缘上，这样就能在海量运算和即时反应中取得一个较好的折中点。
边缘计算到底是什么
我们通常可以将从数据源到云计算中心路径之间的任意计算和网络资源称做边缘。正如前文所述，它是一种分布式计算的架构，将应用程序、数据资料与服务的计算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理；边缘节点更接近于用户终端设备，可以加快资料的处理与发送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据来源，因此更适合处理高并发、对低时延有要求的数据。
受物理条件限制，边缘侧不可能有几百台服务器，通过云计算，可以在数据中心或通过公有云服务提供海量计算、存储管理和网络资源。云中心负责统筹调度、分层次的数据管理、算法训练，然后再把优化的模型放到边端去。
“云边协同”究竟能为产业界带来什么实质性的提高呢？
过去十年，是云计算突飞猛进的十年。
《云边协同关键技术态势研究报告》指出，未来云计算仍将迎来下一个黄金十年，进入普惠发展期；同时，边缘计算也愈加备受关注，“云边协同”成为重要趋势。
“云边协同”，通过统一调度和管理，每一层服务、处理逻辑和职责不同，层与层之间分工协作，来满足各种场景的需求，从而最大化体现云计算与边缘计算的应用价值。
我的研究方向正是边缘智能，希望在云边端协作的前提下，部署计算机视觉算法帮助人们完成任务。制造业中有很多相关场景，比如：瑕疵检测、异物检测、精密加工、产能预测、园区管理等。
我们不妨通过一个企业案例来分析：利用机器视觉进行缺陷检测，是智能制造的重要方向之一。
但传统机器视觉方案面临着诸多问题：
- 一方面，复杂的生产环境带来大量非标准化特征识别需求，定制化方案开发周期长、成本高；
- 另ー方面，检测内容多样化也造成参数标定繁琐，工人使用困难；
- 传统方案往往需要机部件配合定位，因此占用产线空间大，对工艺流程有影响。
此前的传统检测方式是通过电学或光学设备对产品进行测试比对来判断是否与初始设计相符，但这只能对缺陷进行定位，要获知缺陷严重程度、引发原因以及是否可修复，则仍需人工干预。
- 因为需要人的参与，那么人工检测流程也会有人带来的不足：
- 人力成本高，培训一名熟练的检测工程师需要数月时间；
- 人很容易疲劳，即便精通全部工艺流程的工程师，每天面对上万张的复杂图像，检测准确率也会大打折扣；
- 人类的眼睛是有局限性的，工艺飞速发展，缺陷类型越来越多，许多已经很难用肉眼发现，一旦关键缺陷未被检出，就会造成整体不良率的上升。
正因如此，美的集团尝试为智能制造增添“眼”和“脑”的能力。
以消费电器、暖通空调等产品知名的美的集团，在2017年收购了机器人巨头德国库卡集团之后，采用了英特尔® 架构服务器集群、英特尔® 酷睿™ 处理器等一系列软硬件技术方案，部署了基于云服务和人工智能的工业视觉检测系统，令识别率高达99.8%。
美的通过与英特尔持续深入的技术合作，双方团队根据实际的生产状况，还提出了多种基于边缘计算的部署模式：
- 一种方案是，在前端部署基于英特尔® 架构的边缘计算服务器，就近执行算法处理，提升平台的反应速度；
- 另一种方案是，在前端摄像头或工业相机植入以英特尔® Movidius Myriad X为代表的视频处理单元（VPU），将大量算法处理工作直接放在图像采集的第一线，降低系统负载，获取更快捷、灵敏的处理能力，并进一步降低系统的运行成本。
同时，基于英特尔 Analytics Zoo的AI处理流程优化也在云平台中有条不紊地继续进行，双方正计划逐步扩大美的工业视觉检测云平台的应用范围。例如，在下一步，将难度更高的划痕检测、焊接缺陷检测纳入其中，进一步提高出场良品率。
不难看出，“云边协同”的方式，将成为提高业界智能化生产的下一波技术热潮。像英特尔这样的技术公司近年也已经“盯”上云边协同，为企业提供一系列包括英特尔® 至强® 可扩展处理器、OpenVINO™ 等在内的全面产品组合，满足边云构建、扩展及转型需求；软硬加速方案，通用参考设计，实现云边平台的快速部署和落地。
如果说云计算的产生始于计算机网络的一次革命，那么“云边协同”称得上是学术界与产业界的一次革新了。时代的发展，需要这样新鲜的力量，带动所有，一起向着更快更强迈进。
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