边缘设备智能化的基本要求
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。
诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ML)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。
5而各种深度神经网络(DNN)，每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。
成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手;或在制造设施中进行预测分析。
边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。
对于此类应用，FPGA边缘计算平台，成功实施AI的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
边缘数据处理的刚需
就连接性而言，湖南边缘计算平台，过去十年或多或少地致力于以下三件事：将世界用无线连接起来;提高无线连接的强度和完整性;并确保一切可连(从人到物) 的、都以某种方式连接起来。
本质上讲，这是通过——下一代5G部署(强化基础蜂窝基础架构并开发更新的技术以优化数据吞吐量、容量、覆盖范围和延迟要求)以及物联网革命(其中物理目标配备了感知功能和/或标签)——实现的。
这些技术发展已经产生了深远的社会影响，无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。
从家用电器到复杂的工业机械，使用传感器和执行器进行远程监视、跟踪甚至控制相关对象的能力几乎已成为了基本必须的能力。
但是，新基建边缘计算平台，设备密度的巨大提升也导致了某些非常明显的瓶颈。
MEC基本架构可以划分以下几层
基础设施层，包括各种类型的服务器，如以计算能力为主的计算型服务器、存储为主的存储型服务器以及硬件加速卡之类，满足AI推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。
虚拟化层，为上层各种能力服务以及APP应用提供虚拟化平台资源及管理，包括虚机和容器两种类型，满足不同应用共享统一的基础设施。
网络及业务能力层，网络能力包括本地分流，还有NAT、虚拟防火墙VFW、DNS、业务负载均衡LB等组网基本服务能力，同时还提供无线网络信息服务RNIS、带宽管理、业务路由规则、无线室内定位等服务。
这些服务通过网络能力开放框架，以API接口方式来提供服务。
边缘服务能力层采用微服务化框架设计，随着后续业务需求的变化，可以引入新的能力，如AI能力、大数据能力等来丰富完善MEC的能力层。
MEC管理层，提供MEC服务门户、业务编排管理、业务策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虚拟资源管理等。
应用层，如视频监控、AR/VR视频、园区等各种第三方应用APP
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