边缘AI（Edge AI）依然是新兴领域，许多人不清楚该为他们的项目选择哪些硬件平台。本文将比较一些当前领先的边缘AI平台。
对于NVIDIA Jetson产品还不太了解的朋友，可以看这一篇：NVIDIA Jetson系列到底是怎样的产品？
由于云计算现在是IT战略的主要组成部分，IT领导者应该明智地随时了解云计算市场内产品和定价策略的变化。本文介绍了CIO们应该知道的关于云计算的最新情况。
根据Gartner的数据，到2025年，大约75％的数据将需要在边缘进行分析和处理，Gartner还认为，到2023年，超过50％的大型企业将部署至少6个边缘计算用例用于物联网或沉浸式体验，而在2019年这一比例还不到1％。有分析人士预测，未来将有超过40％的物联网数据需要在边缘进行处理，这就是各个领域的供应商都在针对边缘的新产品和服务上投入巨资的原因。
深度学习经过多年发展，AI 已经深入人心。在图像、文本、视频、语音等领域，AI 已在各行各业落地应用。我们熟知的自动驾驶、语音助手、智能质检，背后就大量运用了 AI 技术。
因为美国疫情的原因，英伟达和其他科技公司一样，把今年的GPU技术大会（GTC 2020）改成线上举行。
NVIDIA Jetson AGX Orin 自推出以来，收获了许多开发者们的喜爱和支持。这款性能强大、尺寸紧凑且节能的 AI 超级计算机适用于先进的机器人、自主机器以及新一代嵌入式和边缘计算。
无论人们称之为第四次工业革命还是数字化转型，企业IT都在不断地快速发生变化，而边缘计算就是其中的一个。如今，边缘计算的范式正在改变，很多人日益关注边缘计算。
今天边缘计算社区和大家分享一下天风证券对于上市公司中科创达的边缘计算调研分析报告，调研报告题目是《中科创达：志在全球，软件重新定义边缘计算》，看看证券行业如何看待边缘计算这个市场。本文非荐股，投资有风险，大家需谨慎。
随着万物互联，移动直播、短视频、AR及AI等新型互联网服务的兴起，流量迎来海量增长，对现有网络的承载能力带来了严峻的挑战，在5G和物联网时代，CDN作为“互联网网速加速器”也迎来了新的发展机遇。
工业环境非常适合采用边缘计算技术。人们可以了解工业IT领导者实施边缘基础设施和应用程序的一些真实案例。
人工智能、无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施是驱动创新与变革的四大超级力量。近日，在“英特尔AI开发者私享会”现场，英特尔AI 软件布道师武卓分享了在云端和边缘端实现高性能人工智能推理的一些特点与好处。 （英特尔AI 软件布道师武卓线上分享） 云规模开发具有很多的好处：云端能很好的支持多种不同的AI框架和服务，另外在云端可以简化训练开发，比如无需软件下载、无需配置、无需安装，可以直接使用云端所提供的计算资源和服务。在边缘端进行推理也有很多优势：由于数据通常是在边缘端产生和采集的，
在5G和人工智能的技术浪潮如约而至以后，业内人士无不对IoT产业的未来报以极大的期待。以人工智能和家居设备为基础，再加上算力与网络支持，有理由相信未来IoT相关产业必将迎来爆发。然而今年，席卷全球的芯片产能不足问题影响到了各行各业，其对于普通人影响或许是价格，但对于企业而言，其事关生死存亡。尤其是扎根于各类智能设备的企业而言，如何提升芯片效能，提升端侧的智慧能力，这几乎可以被视作2021年IoT产业生存的第一要务。
CDN的全称是ContentDelivery Network，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN的关键技术主要有内容存储和分发技术。
一转眼3年过去了，老黄都发布安培架构了，是时候将您手边Pascial架构的TX2升级到Volta架构的Xavier NX 了。
Nvidia推出了最新版本的Jetson Xavier芯片模块，该模块是一个芯片上的服务器，可为无人机和机器人处理所有的AI进程，成像和其他计算任务。
在开始前，我们可以先观看一下Jetson AGX Orin开发套件开箱视频 本文节选自NVIDIA GTC讲座[S41957]（我们就只整理重点部分）： 让我们开始吧，我们开发jetson 和edge AI 产品已经有一段时间了，我们从2014年3 月开始了这段旅程，我们已经在我们的产品组合中添加了越来越多的产品，jetson 的增长真的很棒成为物联网和边缘应用最成功的平台之一。我们很高兴地说，我们有 100 万开发人员对 jetson 边缘嵌入式系统进行了开发。 在这里，我们展示了jetson模组（
近十年来，随着云计算技术的逐步发展成熟，大批企业都将业务迁移到云端。云计算的大规模应用也让企业看到了抓住未来的希望，从人工智能到设备终端，大事小情先上云再说。可云非万能，过度依赖于云必将物极则反;更何
今天，数据的重要性正带动企业对于数字转型的庞大需求，但大量数据却为既有信息系统架构带来沉重负担。
随着新一代人工智能技术的快速发展和突破，以深度学习计算模式为主的AI算力需求呈指数级增长。
在2024年2月26日的世界移动通信大会上，英特尔发布了全新的平台、解决方案和服务，涵盖网络和边缘AI、英特尔®酷睿™Ultra处理器和AI PC等。
最近，端测的AI推理芯片市场一片火热，英伟达和英特尔正面对垒，初创企业如履寒冰。而云上AI训练市场，已经从早期的GPU一统天下，发展到如今多方势力割据的局面。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想给自己搞个数字人，还得是3A级的那种？ 现在，这个可以有。 而且只要一部手机，几分钟就能搞定！ 瞧，只需要先在手机上挑选一个人物模型： 然后对人物模型的细节做调整，例如眉毛的样式、鼻子的大小高度等等： 就这样简单的点点、划划，一张数十万面建模的高精度虚拟形象就创建出来了！ 当然，若是花上更多时间，从面部的其它细节，到身材的比例，再到发型着装等等，都可以一一调成你想要的样子。 但若是光创建出来却不能用，那这个数字分身也仅仅是个摆设罢了。 别急
“相对于传统电信行业标准化工作的严谨与谨慎，开源社区的工作方式更加开放与灵活。在推动 5G 产业快速成熟方面，二者存在很大的互补性和合作空间。“
犹记2016年，我在汉诺威参加德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会（CEBIT）时，我发现会上充斥着的那些所谓“智能”的东西并不怎么“智能”—— 它们的功能几乎都只是将两个设备链接起来，并且在大多数情况下，仅仅提供单一的用途，用户效益十分有限。
CDN的重要性不仅仅在于CDN的业务本身，更重要的是CDN的基础设施属性，CDN节点是全球分布的，随着5G的正式商用，目前来看，CDN的规模最大、算力最强，将成为布局边缘计算最佳的位置。但是边缘计算不是孤立存在，是必须跟云中心协同的。本文介绍从CDN的角度思考如何打造一个云边端协同的边缘计算平台。
4月22日，恩智浦半导体在苏州召开“2024高管春季媒体沟通会”。恩智浦的高管们分享了恩智浦品牌新Slogan——“Brighter Together”的含义，并介绍了在人工智能（AI）热潮之下，恩智浦在边缘人工智能领域的布局，以及在中国市场的发展战略。
英伟达重注的私有云算力供应商CoreWeave，又又又获得Fidelity等机构投资，估值高达70亿美元。
边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源。这些数据来源包括本地边缘服务器和物联网（IoT）设备。
——聚焦数据 · 改变商业 当初英特尔和微软，搞出来个Wintel，制霸电脑时代很多年。
01 六部门公布 2021 年度国家绿色数据中心名单，阿里巴巴、腾讯等入选 工业和信息化部、国家发展和改革委员会、商务部、国家机关事务管理局、中国银行保险监督管理委员会、国家能源局发布了“2021 年度国家绿色数据中心名单”。公告称，为加快数据中心节能和能效提升，引导数据中心走高效、低碳、集约、循环的绿色发展道路，助力实现碳达峰、碳中和目标，工业和信息化部、国家发展和改革委员会、商务部、国家机关事务管理局、中国银行保险监督管理委员会、国家能源局确定了 44 家 2021 年度国家绿色数据中心，现予公告。 I
从12年前英特尔原CEO保罗·欧德宁对智能手机芯片商业潜力的不屑，而将乔布斯拒之门外，再到游戏显卡市场常年被芯片巨头的战略忽视。边缘化市场于垄断者而言，是提高平均生成成本、拉低利润率的拖后腿业务，人人避而远之。
近年来，机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日俱新，各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷（如图像识别，自动驾驶，语音识别等），机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。但与此同时，新的问题也随之而来，机器学习模型变得更加庞大复杂，因实时性而对算力所产生的需求也远远超乎了我们的想象。这一问题严重阻碍了人工智能（AI）产品及应用融入到人们的日常生活中，因此亟待解决。
在广州腾讯云服务峰会的主题演讲中，马化腾介绍了公司新推出的超级大脑平台以及包含“物联网”，“人联网”和“智联网” 的三网概念。
首先，什么是边缘计算？这是一个广泛的概念，但简单来说，它是在数据源头或靠近数据源头处理数据的方式。它有许多不同的好处或理念。大多数人寻求每秒处理毫秒级的数据，因为他们想要低延迟，同时也想要能够节省带宽。他们不需要将所有原始数据发送到顶层，每个人可能都熟悉云计算，因为这是我们每天工作的术语，云数据中心是全球部署的，平均响应时间，虽然到今天可以做到毫秒级，但绝对不是实时的。有时您实际上需要更多的处理时间，可以是分钟或有时候小时，最后一个是，您通常需要更大的带宽来进行处理，因为所有数据都需要被传输到数据中心的某个地方进行处理和发送回来。因此，这需要大量的资源。所以说。边缘计算具有本地处理、实现低延迟和减少带宽的好处。
后互联网时代，曾经的巨头无不暗中布局，紧锣密鼓地跑马圈地、加筑城墙，为产业物联网大战积蓄能量。
2016年，随着阿尔法狗击败专业人类围棋棋手，已“深度学习”为基础的人工智能技术被大众所熟知。其实“深度学习”技术已经发展了有近30年的历史了。现在的“深度学习”的实现以神经网络技术为主。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的连接，通过多层数字神经网络的了解，来实现深度学习，神经网络最著名的就是卷积神经网络。“深度学习”中的深度就体现在多层的神经网络的连接，因为初代的机器学习技术的学习网络层数都比较浅。
2009年，NVIDIA黄教主发表了影响深远的论断：“NVIDIA是一家软件公司”。这个时期的NVIDIA，已经开始把资源聚焦在GPGPU（GPU是图像加速卡；GPGPU是并行计算平台，既可以做图形加速，还可以做其他并行计算加速），以及支撑GPGPU发展的CUDA之上。随着AI等性能敏感场景的大规模爆发，NVIDIA市值超过了Intel等一众竞争对手，迎来了辉煌的NVIDIA时代。
近日，马化腾第三次参加云+未来峰会，提出了人联网、物联网、智联网的“三网”的概念，腾讯“超级大脑”也正式亮相。马化腾还提出了“一三五七”四个数字，其中“一”指的是一个目标——腾讯要成为各行各业的助手。
这次GTC大会主题很鲜明，AI，一切为了AI！英伟达要把自己的AI算力发挥到极致，赋能千行百业。
人工智能不仅仅与算法有关。一些人认为，接受训练的数据比模型本身更重要，这也是IDC预测到2020年将创造超过44个zettabyte数字数据的原因之一。值得庆幸的是，大数据的兴起有与云存储价格的持续下降相吻合，部分原因在于更便宜的媒体成本，更好的管理工具以及对象存储的创新。
本文介绍了2018年大数据和人工智能的7大趋势：1.基于AI的应用程序正在加速，并且正在渗透到各行各业；2.AI辅助的数据科学正在成为常态；3.深度学习在特定领域和大型数据集上的突破；4.自动化机器学习；5.数据湖和边缘计算；6.跨行业合作；7.量子计算军备竞赛。这些趋势将给企业和行业带来深刻的影响和机遇。
摘要：过去一年，随着人工智能在各个行业的逐步落地，AI芯片的发展路径逐渐明朗。在行业走过野蛮生长，开始加速落地、加速整合的过程中，也有更多的AI芯片公司也开始走出属于自己的差异化路线。
幸运的是，世界各地的每一个行业都可以利用这一趋势，许多行业都已经这样做了。在石油和天然气行业，持续的数据通信是现在保持完整运营过程的必备条件。然而，该行业还是错过了伴随其数据而来的一个重要机会：边缘计算。
目前，在“google scholar”上使用“edge computing”进行搜索可以找到 3,830,000 条记录，可见边缘计算发展之迅猛。本文主要结合近两年来华为边缘云创新Lab在边缘计算的研究和探索过程中对学术界的调研，试图从多个维度上展现学术界对边缘计算研究的全貌。
不管是5G基建、特高压，还是新能源汽车充电桩、工业互联网等，这几大方向都对边缘计算有着极大的需求。
内容来源：2022年11月12日，由边缘计算社区主办的全球边缘计算大会·上海站圆满落幕。我们非常荣幸邀请到了上海矩向科技有限公司CEO黄朝波黄总来分享，黄总发表了主题为《超异构融合：边缘计算腾飞的契机》精彩演讲。
刚刚，商汤科技在其2019人工智能峰会上，一口气发布了11款产品。覆盖智慧城市、教育、医疗、零售、AR等五大领域。
机器智行原创 作者：华卫 武当系列的第一款 7nm 芯片，能支持多少场景？ 大约在 3-4 年前，黑芝麻智能再次审视了战略方向，并在 2 年前启动了新系列产品的研发。如今，这一产品终于得以发布，那就是武当系列的首款芯片产品 ——C1200 智能汽车跨域计算芯片平台。而从这款产品不难看出，黑芝麻智能当年作出的预判就是：智能驾驶成为标配、电子电气架构向集中式演变，以及对性价比愈发严苛的需求。 在 4 月 7 日的发布会上，黑芝麻智能的创始人兼 CEO 单记章宣布，C1200 的发布，标志着该公司的战略定位已从
// 编者按：内容视频化已是当下行业公认的趋势。飞速增长的音视频数据量对计算带来了巨大挑战，而当下云、端算力的局限性，也制约了音视频数据的价值挖掘。本次分享将围绕上述问题，介绍依托5G等基础建设兴起的边缘计算如何为音视频应用松绑，以及网心科技在这一方向上的实践历程。 文/曾伟纪 整理/LiveVideoStack 大家下午好，非常高兴能够再次来到LiveVideoStack和大家进行一个交流。我们借助云端的算力可以让终端得到一个炫酷的体验，这是我认为过去十多年以来技术发展非常重要的一点，今天我的分
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