边缘计算2.0：鲲鹏昇腾同唱时代之歌

文 |魏启扬

来源|智能相对论（aixdlun）

来自Gartner的分析报告认为，未来将有75%的数据会在传统的集中式数据中心或云端之外的位置创建并得到处理。这些地方可能是工厂、医院、银行，抑或商场、公路、城市……

这也意味着边缘计算将从被人忽视的“边缘”逐渐走到舞台的中心。

随着5G网络的渗透，如何更好地拥抱边缘计算，成为这场时代变革中每一个参与者都着重思考的问题。

刚刚结束的2020边缘计算产业峰会上，鲲鹏和昇腾通过自身的落地实践，向行业重新梳理了其对边缘智能的理解和主张，描绘了一幅边缘智能的悠悠长卷。

数字化转型大潮下，

在工业质检领域，华为通过将基于昇腾计算的工控机部署到工业相机上，用AI对服务器、无线、终端等产品的散热器、异物等进行检测，直接将质检效率提升3倍，质检准确率提高到大于99.9%。

在高速收费稽核领域，鲲鹏和昇腾共同构建的ETC门架系统一体化智慧站点，兼具实时稽核与精准计费两项能力，其中智能视频网关和ETC收费识别应用均基于昇腾计算打造，这套系统实现了AI云边协同，为湖南高速每年挽回损失超过2亿元。

在智慧金融领域，为解决客户银行排队时间长，效率低；银行客户经理寻找潜在VIP客户难的痛点，华为以AI推进招商银行深圳分行各银行网点进行智能化升级，通过部署基于昇腾计算的智能小站，在云边协同下实现智能鉴权，使得客户的业务等待时间下降70%，客户经理对VIP客户的识别率提升了60%，客户满意度提升50%，银行的服务也因此变得更有温度。

从上述案例我们可以发现，AI正在我们看得见和看不见的地方发挥着作用，改变着我们的工作、生产与生活，边缘计算则伴随在AI左右如影随形。

会不会感到好奇，案例中提到的鲲鹏和昇腾是如何做到的？

我们先来看看通用场景下的鲲鹏计算。

由鲲鹏920处理和TaiShan边缘型服务器构成了鲲鹏在边缘计算场景下的硬件平台。多核架构的鲲鹏920是高算力的来源，TaiShan边缘型服务器以其短机箱的设计，超宽环温适应性以及易维护的特点，专为边缘场景打造。在软件方面，由openEuler构成了鲲鹏基础软件生态底座。

相比鲲鹏计算，昇腾计算的颗粒度更小，在专门的AI场景下，昇腾具有更强的适应性。

在这里就不得不提以达芬奇架构和CANN异构计算架构为底座所构建的全栈全场景AI体系，为满足AI场景下的边缘计算需求，昇腾还以智能化的数据和存储技术与产品作为支撑，形成结构完整的产业体系。

其中CANN异构计算架构则统一了编程架构，使其在全场景下都具有非常强的伸缩性和可适应性，对于开发者而言，不用再纠结终端是手机还是机器人，也不用关心硬件使用了哪种操作系统，Linux、Android、鸿蒙OS都没有问题。一次编写代码，就能实现端边云全场景复用，以及边云协同。

目前CANN已经进化到3.0，覆盖10+操作系统和14+智能终端设备。

当然，光有计算架构和硬件产品也是无法完成AI计算全场景覆盖的，为此，有专门应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域，支持端边云全场景的开源AI框架MindSpore作为支撑。

在MindSpore之上，昇腾又发布了昇腾应用使能MindX，它包括了深度学习平台MindX DL、智能边缘平台MindX Edge、优选模型库ModelZoo和各种行业SDK。

在这样一个庞大的生态体系之下，鲲鹏和昇腾实现了在千行百业的快速落地，与此同时，华为也通过鲲鹏和昇腾构建了一条环环相扣，紧密相连的智能脉络，这也成为华为在边缘计算2.0时代有别于其他计算企业的独特价值。

边缘计算的时代趋势之下，解锁AI的无限可能

根据Grand View Research的最新报告，到2027年，全球边缘计算市场规模预计将达到154亿美元，预测期内复合年增长率为38.6% 。

中国《新一代人工智能发展规划》也预测，到2030年，人工智能相关产业规模超过10万亿元。如此大的产业规模，所需的算力会远远超过1750亿参数的GPT-3。

巨大的“算力真空”需要被填补，在这样的市场背景之下，跟随着AI进入千行百业的鲲鹏与昇腾迎来了属于自己的时代机遇。

在华为“硬件开放、软件开源、使能合作伙伴”的策略之下，鲲鹏和昇腾解锁的不光是边缘智能的算力需求，更是一套全新的计算产业生态。

在这套生态体系内，千行百业各取所需，鲲鹏和昇腾实现了AI普惠，开发者们也随之共同成长，边缘计算价值充分释放的同时，AI的价值也被赋予了更多可能。

*本文图片均来源于网络

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