基於邊緣計算的技術特徵，雲計算的學習模型無法滿足其要求。需要大量複雜的演算法重新模擬並訓練學習模型，但此種模型結構比較龐大，由上百萬，甚至上億引數共同組成。在具體執行中需要消耗大量記憶體資源。雖然邊緣計算裝置自身具有強大的計算能力和儲存能力，但還是無法和雲計算伺服器相比。
如何解決深度學習模型執行中的資源受限問題，是目前邊緣計算技術發展及應用中存在的主要問題。傳統的學習模型在壓縮和優化時，比較關注減少模型規模量和降低模型精度。而邊緣計算裝置具有種類繁多、差異化、處理器和記憶體相差明顯的特點。因此，傳統的學習模型，根本無法滿足邊緣計算技術應用的要求，在學習模型設計時，既要滿足邊緣計算技術的要求，又要考慮模型規模體量和精度損失，同時也要考慮邊緣計算裝置執行時的延遲和能耗。
假設有乙個學習模型，滿足邊緣計算技術應用要求，則還要綜合考慮如何提公升模型的執行效率。需要通過模型推理引擎，最大限度提公升邊緣計算系統執行效能。既要從軟體層面上對邊緣計算系統進行優化，也要實
邊緣計算與移動邊緣計算的區別
如果說雲計算是集中式大資料處理，那麼邊緣計算就可以理解為邊緣式大資料處理。何為邊緣？通用術語表示就是，鄰近 接近。放在這句話中就是，臨近計算或接近計算。想象一下，資料每次都要傳到遙遠的雲端，雲端處理完，才能回傳回來，很麻煩吧！邊緣計算則在想，為啥要傳那麼遠呢？資料那麼多，傳來傳去浪費時間不說，還效率...
邊緣計算與霧計算
現在人們常將雲計算 邊緣計算 霧計算放在一起來討論，而雲計算大家都很熟悉了，但是往往很難搞清楚什麼是邊緣計算，什麼是霧計算，而網路上的文章多為長篇大論，又說不清楚，本文將盡量用淺顯明了的方式對其進行介紹及區分。雲計算能夠提供理論上無窮的儲存與計算能力，但是隨著科技的發展，人們不斷提出了更新的需求，比...
雲計算與邊緣計算
在介紹邊緣計算之前，先來介紹一下雲計算 1.傳統雲計算模型 從圖可以直 到 終端使用者只作為乙個資料消費者，負責像雲請求資料，得到返回結果則進行顯示。雲端的資料也是只從資料生產者那裡獲得。簡言之 雲端接收資料提供者提供的資料，然後接收處理來自終端的請求，再將處理結果返回給終端使用者。2.特點 雲計算...