边缘服务器

随着AI算法突飞猛进的发展，越来越多的模型训练需要巨量的算力支撑才能快速有效地实施，算力是未来人工智能应用取得突破的决定性因素。IDC预计，中国人工智能基础设施将保持高速增长，并将在2024年达到78.0亿美元。

在进行边缘计算的时候，大概可以分为以下几个过程：首先由各种类型的传感器将各类型的物理信息转换成数字信息，再由边缘计算网关采集这些数字信息，并将这些信息传送到边缘服务器或云服务器，最后再由边缘服务器在本地进行计算，执行相应动作。

涨知识了！云计算又多了个兄弟 雾计算来袭和云计算相比，雾计算相对低调得多，且雾计算推出的稍晚些，雾计算介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型。和云计算相比，雾计算更接地气。绝大部分的中小型数据中心部署云计算是非常困难的，而部署雾计算却很容易。

边缘计算可以成为云计算的首选，因为它可以确保更低的管理成本。在短距离内发送重要的数据可以节省大量的网络和计算资源。

企业采用的技术范围如今有了很大的飞跃。“在更短的时间内取得更大的成就”一直是全球企业所遵循的座右铭。近年来，提高边缘处理能力已经成为一种流行趋势，为自主系统提供了技术基础。因此，企业可以提高效率和产量，员工可以专注于更高价值的工作。

边缘计算是指将IT资源（计算、存储等）从传统的云数据中心向用户侧迁移，拉近用户和IT资源的物理距离，实现更低的数据交互时延、节省网络流量，从而为用户提供低延时、高稳定性的IT解决方案。边缘计算依赖边缘数据中心来完成。

2019年开启了倒计时，回首云计算市场，充满了变化与挑战。2019年是5G商用元年，也是云计算提速发展的关键之年，从云计算到5G+云计算，再到5G+AI+云，变的只是技术的优化升级，不变的是云计算将始终作为基础设施赋能各行各业的初心。

近日，深圳市工业和信息化局印发了《深圳市算力基础设施高质量发展行动计划(2024-2025)》(以下简称《行动计划》)。 《行动计划》从总体布局、技术体系、绿色发展三个方面，明确了…

在自动驾驶汽车数据的有效存储和管理方面，全球自动驾驶行业的领先企业AutoX已经抢先一步，通过搭建“超级数据工厂”并携手希捷打造涵盖“端-边-云”的数据管理架构，不断提升数据驾驭能力，进而推进自动驾驶的平民化。

为了避免不必要的非关键数据移动，AI正在向边缘设备返回计算能力，从而影响开发人员利用人工智能和数据分析技术。

新冠疫情和不断发展的IT基础设施推动了对数据的需求呈指数性增长。2021年8月，印度统一支付接口(UPI)交易量高达35亿笔。这些数字正在以更快的速度增长，因此以低延迟处理这些数据的需求需要采用更高效的数据中心。

边缘计算的分散处理能力需要一个无限复杂的聚合框架才能完全实现。