边缘计算

简而言之：边缘计算是在靠近数据生成位置的地方处理数据，而不是在远端云端处理。它可以降低延迟并节省带宽。

边缘计算会在靠近数据源的位置运行计算。处理发生在本地，而不是中央云端。“边缘”可以是设备、传感器或附近的服务器。这避免了到远程数据中心的往返传输，能够降低延迟并节省带宽。边缘计算是实时 AI 的关键。

边缘计算的工作原理

1. 本地处理：数据在设备上或设备附近进行处理。
2. 选择性上传：只有有用的结果会传输到云端。
3. 本地决策：时间敏感的操作可以即时发生。
4. 云端同步：聚合后的数据会定期同步。

边缘计算为什么重要

1. 低延迟：决策可在毫秒级完成。
2. 节省带宽：传输到云端的原始数据更少。请参阅带宽。
3. 隐私：敏感数据可以保留在设备上。
4. 可靠性：即使连接状况不佳，设备也能继续工作。

边缘计算与 AI

1. 边缘推理：模型直接在设备上运行。请参阅模型推理。
2. 自动驾驶汽车：来自 LiDAR 传感器的瞬时感知。
3. 智能摄像头：设备端计算机视觉。
4. IoT 传感器：对流式传感器数据进行本地分析。

边缘计算 vs 云计算

云端将大规模计算集中在数据中心。边缘则将计算分布到数据源附近。云端负责训练和大型基础模型。边缘负责快速、本地的推理。大多数生产系统会将两者结合使用。

边缘 AI 背后的数据

边缘设备会生成海量实时数据流。但它们运行的模型通常先在云端进行训练。训练需要广泛、真实世界的训练数据。Bright Data 的网页抓取工具和数据集可提供这种 Web 级规模的数据。