對物聯網IoT技術感興趣的朋友在這兩年一定經常可以看到“邊緣計算”這個名詞，但是總感覺不明白到底什么是“邊緣計算”，不明覺厲的感覺。讓我們看看業界泰斗Intel是如何解釋邊緣計算的：

圖1：圖片取自Intel官網頁面從圖1?Intel官網這段話中，我們可以總結出Intel對邊緣計算的定義：

1. 相對于云計算的集中式計算，邊緣計算屬于分布式計算。

2. 相對于云計算系統需要上傳大量的待計算數據，邊緣計算可以大幅減少需要上傳的數據量。

3. 相對于云計算系統，邊緣計算實時性更好。

看到這里相信大家都明白了，“邊緣計算”是與“云計算”相對應的一種技術，“邊緣”的意思就是現場數據采集這一端?！斑吘売嬎恪本褪恰霸跀祿杉F場處理數據”。

如果還不明白我就再舉一個例子，這次在抗擊新冠病毒中立了大功的阿里云AI診斷技術，通過分析醫院上傳的CT影像資料，20秒就能確診新冠肺炎，準確率高達96%。這就是典型的云計算。如果將阿里云AI診斷系統運行于醫院的服務器，本地無法識別的圖像再上傳到云做進一步分析，就可以避免向云端傳輸所有CT影像數據，只需要傳輸本地無法識別的圖像。后者就屬于邊緣計算系統。

圖2：云計算診斷

圖3：邊緣計算診斷從邊緣計算的定義來看，最典型的邊緣計算莫過于汽車無人駕駛系統。各種傳感器數據(攝像頭，激光雷達，毫米波雷達，定位信號)都在本地進行處理。還有就是海量數據采集系統，海量數據的采集過程中，往往包含了大量的無效數據，如果采用邊緣計算，將“生”數據進行簡單的預處理，挑選出有效數據進行上傳，將大大提高系統的運行效率。從以上內容，我們不難總結出邊緣計算的硬件架構。

• 有傳感器/數據采集系統，用來生成數據。
• 有較強計算能力的MCU/MPU/CPU，可以本地化處理數據。
• 有存儲系統，可以本地化存儲管理數據。
• 具有網絡通信系統，適用于IOT應用。

針對邊緣計算市場，貿澤也針對性的進行了備貨，比如專門用于人臉識別應用的MCU NXP i.MX RT106F。

圖4：NXP i.MX RT106F

i.MX RT106F交叉處理器是i.MX RT1060系列處理器面向EdgeReady?解決方案的特定版本。EdgeReady?是NXP針對邊緣計算推出的一系列完整的，包括軟件在內的解決方案。

通過集成相應的面部識別軟件，i.MX RT106F可以為各種產品添加上人臉識別功能，而且無需Linux/Android系統支持，整個算法可以在小型RTOS上運行，攝像頭獲取的數據也無需上傳云去做識別處理，從而也保護了隱私和數據安全。

這樣一個具有人臉識別功能的邊緣計算MCU內部資源是怎樣的呢？請看圖5。

圖5：i.MX RT106F內部架構作為邊緣計算MCU，其計算能力體現為ARM-CortexM7內核，最高頻率可達600MHz，采用了Cache、TCM技術并且具有浮點運算單元，具有優秀的實時處理能力和數學計算能力(3020 CoreMark@600MHz)。因為是針對人臉識別而推出的產品，其帶有并行的Camera接口和LCD顯示控制器，支持WXGA 1366x768。在網絡連接方面，其具有以太網接口；存儲接口有eMMC和SD3.0。

邊緣計算作為近年新出現的技術，其應用必將越來越多。

作者：馬璽

馬璽，多年來深耕半導體產品的技術開發及市場營銷，曾任職于梅特勒-托利多研發工程師、富士通半導體產品工程師、貿澤電子技術營銷產品經理等職位，具有10多年國際知名企業電子半導體相關領域產品研發及技術營銷專業背景，熟悉嵌入式系統、微控制器、存儲器及無線領域相關的市場與技術。

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總結

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