刘云新作者

智能边缘计算:计算模式的再次轮回

智能边缘计算的兴起

近年来,边缘计算(Edge Computing)在学术界和工业界都成为了一个热门话题。事实上,边缘计算是相对于云计算(Cloud Computing)而言的。在云计算中,所有的计算和存储资源都集中在云上,也就是数据中心(Datacenter)里;在终端设备上产生的数据通过网络传输到云上,计算任务和数据处理都在云上进行。而在边缘计算中,计算和存储资源被部署到边缘上(边缘服务器或者终端设备),可以就近对本地的数据进行处理,无需把数据传输到远端的云上,从而避免网络传输带来的延迟

虽然边缘计算成为广受关注的热门话题的时间并不久,但边缘计算的概念并不新。早在2008年,微软研究院的 Victor Bahl 博士邀请了学术界和工业界的知名学者,包括卡内基·梅隆大学的 Mahadev Satyanarayanan 教授、AT&T 实验室的 Ramón Cáceres博士、兰卡斯特大学(Lancaster University, U.K.)的Nigel Davies教授、英特尔研究院(Intel Research)的 Roy Want 博士等,一起探讨云计算的未来时 [1],就提出了基于 Cloudlet 的边缘计算的概念;并于次年在 IEEE Pervasive Computing 期刊上发表了广为人知的名为 “The Case for VM-based Cloudlets in Mobile Computing”的文章 [2]。

此后,越来越多的研究人员开始关注边缘计算。值得一提的是,2016年,首届专注于边缘计算的学术会议 The First IEEE/ACM Symposium on Edge Computing 在美国华盛顿特区召开 [3]。目前,边缘计算已成为相关顶级学术会议(比如MobiCom)的重要专题之一。在工业界,2017年微软公司 CEO 萨提亚·纳德拉就将边缘计算和云计算并列成为全公司的战略之一。之后,各大云计算公司和运营商都纷纷推出了自己的边缘计算服务;边缘计算相关的创业公司更是不断涌现。

在人工智能时代,边缘计算不仅仅只是计算,更是智能+计算,我们称之为智能边缘计算(Intelligent Edge Computing)

计算模式的轮回:

在集中式和分布式之间的摇摆

唯物辩证法指出,事物的发展总是曲折、循环往复,并在波浪中不断前进的。计算模式(Computing Paradigm)也不例外。如图1所示,如果我们回顾计算模式的发展历史,就会发现一个简单的规律:计算模式是在集中式计算和分布式计算之间不断摇摆,往复式发展前进的。

图1:计算模式的发展历史在大型机(Mainframe)时代,计算资源稀缺,很多人共享一台主机,计算是集中式的;到了个人计算(Personal Computing)时代,硬件变得小型化,价格低廉,人们可以拥有自己的个人设备,计算成为了分布式的;在云计算时代,通过高速网络,人们可以共享云上的海量的计算和存储资源,计算模式又回到集中式的。此时,人工智能蓬勃发展,云上提供的众多智能服务带来了智能云计算。而随着边缘计算的出现,计算模式再一次成为分布式的。现在,我们不仅有智能云,还有智能边缘。

智能边缘计算的出现当然不仅仅是满足表面上的简单规律,背后有其必然性和强大的驱动力,是计算机软硬件和新应用新需求不断发展的必然结果。

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理论边缘计算
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相关数据
微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面,智能多媒体,大数据与知识挖掘,人工智能,云和边缘计算,计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的研究,助力微软实现长远发展战略。通过与微软产品部门紧密合作,微软亚洲研究院将众多创新技术转移到了微软的核心产品中,如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能产品。

https://www.msra.cn/
英特尔机构

英特尔是计算创新领域的全球领先厂商,致力于拓展科技疆界,让最精彩体验成为可能。英特尔创始于1968年,已拥有近半个世纪产品创新和引领市场的经验。英特尔1971年推出了世界上第一个微处理器,后来又促进了计算机和互联网的革命,改变了整个世界的进程。如今,英特尔正转型成为一家数据公司,制定了清晰的数据战略,凭借云和数据中心、物联网、存储、FPGA以及5G构成的增长良性循环,提供独到价值,驱动日益发展的智能互联世界。英特尔专注于技术创新,同时也积极支持中国的自主创新,与产业伙伴携手推动智能互联的发展。基于明确的数据战略和智能互联全栈实力,英特尔瞄准人工智能、无人驾驶、5G、精准医疗、体育等关键领域,与中国深度合作。面向未来,英特尔致力于做中国高价值合作伙伴,在新科技、新经济、新消费三个方面,着力驱动产业协同创新,为实体经济增值,促进消费升级。

https://www.intel.com/content/www/us/en/company-overview/company-overview.html
相关技术
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
沈向洋人物

微软全球执行副总裁,美国工程院院士。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

剪枝技术

剪枝顾名思义,就是删去一些不重要的节点,来减小计算或搜索的复杂度。剪枝在很多算法中都有很好的应用,如:决策树,神经网络,搜索算法,数据库的设计等。在决策树和神经网络中,剪枝可以有效缓解过拟合问题并减小计算复杂度;在搜索算法中,可以减小搜索范围,提高搜索效率。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

边缘计算技术

边缘运算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘运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装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。

卷积神经网络技术

卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

推理引擎技术

推理机是实施问题求解的核心执行机构,常见于专家系统。它是对知识进行解释的程序,根据知识的语义,对按一定策略找到的知识进行解释执行,并把结果记录到动态库的适当空间中去。

联邦学习技术

如何在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下继续进行机器学习,这部分研究被称为「联邦学习」(Federated Learning)。

5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

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