边缘计算算法

若关注计算行业，就会发现异构计算和边缘计算是值得看好的两个主要机会点根据最新公布的数据，在边缘计算领域，全球边缘计算服务器市场5年复合增长率远高于核心基础设施增长率随着边缘计算市场的迅速发展，边缘端将出现多种场景化的应用需求边缘计算可快速部署的边缘场景主要有ICT融合场景泛CDN智能网联汽车工业互联网产业AI城市治理智能物联网等七大类基于上述场景，边缘计算推出了边缘微中心边缘云服务器便携AI服务器边缘微服务器四个系列，以满足用户在数字化转型和重塑过程中多样化场景化的应用需求，提供从数据中心到边缘的智慧算力计算力延伸到了边沿，没有一种产品能创造出一种幻想事实上，真正能解决企业痛点的产品和解决方案

针对语音信号的MFCC特征提取，边缘计算提出了一种全新的处理流程首先在模拟域进行相关运算，然后用滤波器提取各频段的信号，再用滤波器进行模数转换与传统方法相比，该算法的功耗降低了972，运算速度提高了64倍因为大量的研究表明，神经网络边缘计算等应用算法具有很强的容错性，因此，近似计算自然也被引入相关研究首先，研究者们设计了许多近似算子，比如近似乘法器，近似加法器等，以实现低功耗的可容错计算引入对数运算，实现高能效率近似乘法，取得了很好的效果另外，很多工作都集中在近似的存储设计上，比如降低位数，减少静态随机存取存储器供电电压等等因为近似计算精度与算法数据分布密切相关，所以一个高效的应用层仿真平台也

边缘计算为工程师们提供了一个全新的计算模式，我们看到了低延迟高可靠性的物联网设备能够将云计算的最优特性与本地处理相结合安全性导引和根源可靠性等硬件安全特性将成为保护设备的关键技术，其中包括AI引擎等，可以让设备在本地完成大部分数据处理然而，尽管边缘计算工程设计者提供了很多安全好处，但它们仍需要仔细考虑其设备如何处理敏感数据如何可能被恶意使用，以及它们如何在一个更加相互关联的未来中为世界舞台作出贡献在设备上本地处理数据本身也意味着延迟大大降低，这对需要快速产生结果的应用程序例如自动驾驶汽车非常有用处理数据的能力也减少了对持续因特网连接的需求，这有助于提高设计的可靠性世界上很多地方仍然受到因特网可