【科普】边缘计算和云计算及边缘AI应用

边缘计算和云计算是两种不同的计算模型,它们在处理数据和执行计算任务方面有着各自的特点和优势。

云计算

  1. 集中式处理:云计算依赖于远程服务器来存储、管理和处理数据,而不是本地服务器或个人计算机。
  2. 可扩展性:用户可以根据需要动态扩展计算资源,如存储空间和处理能力。
  3. 成本效益:用户只需为使用的资源付费,无需投资昂贵的硬件。
  4. 维护和更新:服务提供商负责数据中心的维护和软件更新。
  5. 访问性:用户可以通过互联网从任何地方访问云服务。
  6. 安全性:云服务提供商通常提供高级的安全措施来保护数据。

边缘计算

  1. 分布式处理:边缘计算将数据处理和分析更接近数据源的地方进行,通常是在网络的边缘,比如在物联网(IoT)设备或本地服务器上。
  2. 低延迟:由于数据处理更接近数据源,因此可以减少数据传输的延迟。
  3. 带宽节省:通过在边缘处理数据,可以减少需要传输到云端的数据量,从而节省带宽。
  4. 实时处理:适合需要快速响应的应用,如自动驾驶汽车和工业自动化。
  5. 离线能力:即使在网络连接不稳定或不可用的情况下,边缘设备也可以继续工作。
  6. 数据隐私:通过在本地处理数据,可以减少数据泄露的风险。

总的来说,云计算适合处理大规模数据和需要集中管理的场景,而边缘计算则适合需要快速响应和处理大量实时数据的应用。在实际应用中,边缘计算和云计算往往可以结合使用,以发挥各自的优势。例如,边缘设备可以处理实时数据并做出快速决策,而将非实时数据发送到云端进行长期存储和深入分析。这种结合使用的方式有时被称为"雾计算"。

还得是NV啊看看这个就很清晰了。

什么是边缘 AI,其运作方式是什么? | NVIDIA 英伟达博客

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