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邊緣計算概述

“邊緣”究竟是什么，根據您的參考框架可能會有很大的不同。邊緣計算可以是簡單的內容交付網絡（CDN），為靜態文件提供服務以降低加載時間；也可以是將應用程序部署在多個區域數據中心；還可以是使用現代無服務器框架和服務將處理轉移到離用戶更近的硬件上，甚至是將功能直接推送到用戶的設備上。

使用邊緣計算的主要原因在于延遲、成本和可靠性之間的權衡。延遲會讓用戶感到沮喪，因此開發人員希望盡可能減少延遲。如果要為現場設備使用蜂窩或衛星數據，帶寬也會很昂貴，因此對于數據量大的任務，盡可能在設備上完成是合理的。

對于可靠性極其重要而網絡連接又無法保證的關鍵應用，邊緣計算可以通過在本地完成工作而不是依賴云中的處理能力來確保設備正常運行。

以下是邊緣計算的幾個常見示例：

·監控攝像頭圖像識別

·自動駕駛汽車

·工業制造異常檢測

·工業監控

國外專業網站最近評審了2023年最適用于邊緣計算項目的7種硬件設備，究竟哪些產品榜上有名呢？現在就讓我們來一起看看：

1.Nvidia Jetson

Nvidia制造的Jetson系列芯片專為需要在邊緣執行人工智能任務而不是依賴數據中心GPU的邊緣計算工作負載而設計。應用案例包括具有人工智能視覺功能的機械臂、可執行流分析的攝像頭以及在收集到的傳感器數據上運行的高級機器學習模型。

Nvidia通過提供各種軟件工具與Jetson硬件配合使用來創建統一的開發堆棧，從而使開發變得更加容易。Jetson提供用于原型或業余項目的開發套件，如果您計劃將所構建的產品商業化，還可以批量購買芯片。

2.Particle

對于無法使用 WiFi或以太網的邊緣或物聯網項目，Particle系列是一個不錯的選擇。Particle提供全球通用的SIM卡，可讓設備使用蜂窩數據傳輸數據。

除硬件外，使用 Particle的另一個好處是，Particle提供了一個完整的物聯網云平臺，這使得將不同系統集成在一起比自行構建要容易得多。Particle還提供大量API、軟件開發工具包（SDK）以及與第三方工具的集成。

3.谷歌 Coral

如果你的項目涉及任何類型的機器學習，谷歌的 Coral芯片是一個不錯的選擇。所有Coral設備都采用了谷歌定制的張量處理單元（TPU），專門用于機器學習工作負載。Coral提供專為快速原型設計的設備和可用于生產的設備，適用于希望將使用原型板創建的內容商業化的情況。

Coral制造的一款很酷的設備是USB加速器，它可以與本視頻提到的其他一些設備結合使用，為它們提供額外的動力，以高效運行機器學習模型。

4.樹莓派

說到開始一個物聯網或邊緣計算類項目，Raspberry Pi可能是最知名的產品。Raspberry Pi的主要賣點在于它對初學者的可用性、生態系統和社區。幾乎任何你想嘗試的任務都可能有指南或教程來幫助你，而且還有許多庫和第三方硬件來加快開發速度。

在過去幾年里，Raspberry Pi真正的缺點是，由于芯片短缺，幾乎找不到Raspberry Pi。據該公司稱，這一問題在2023年下半年得到解決。

5.香橙派

香橙派設備與樹莓派有不少重疊之處。與 Raspberry Pi相比，Orange Pi的主要優點是以相同或更低的價格獲得更好的硬件性能。而Orange Pi最近的產品Orange Pi 5系列以及Orange Pi AIpro更是非常適用于邊緣計算。

Orange Pi雖然沒有樹莓派那么大的社區或第三方生態系統，但這些問題可以通過使用某些型號的Orange Pi設備來緩解，而且這些設備與許多為Raspberry Pi設計的外設兼容。

6.Odroid

Odroid是Hardkernal開發的一系列單板計算機，非常適合邊緣計算。Odroid被認為類似于Raspberry Pi，在某些領域的應用非常合理。與Raspberry Pi相比，使用Odroid的一些好處是可以為某些Odroid型號添加外部RAM，而且一般來說，在處理能力和配置方面有更多選擇。

通常提到的一個缺點是，與Raspberry Pi用戶友好的生態系統相比，Odroid在設置和使用外圍設備時被認為更難操作。