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赋能边缘
S. Clinton Hinote 是退役空军中将，也是空军未来计划的首位领导者。在他的整个职业生涯中，他一直处于变革的前沿——开发新战术、修改过时的作战计划、重塑古板的组织、领导复杂的联盟并打破过时的理论。在担任空军副参谋长期间，他领导一个 400 人的组织成为“空军未来计划”，负责未来空军的规划和整合。他的智慧领导力促使人们从根本上重新考虑国防部如何在与中国的竞争中取得成功，将军事力量与政治目标联系起来。这位将军拥有丰富的外交经验，曾担任北约和韩国的指挥官，还曾在美国驻巴格达大使馆的国家团队任职，大使任命他担任大使不在时的副团长。退休后，他转而为政府、商业、金融和非营利部门的国家安全变革型领导者提供建议、指导和鼓励。 Hinote 将军是特别竞争研究项目的高级国防顾问、Dcode 的现场专家和 Pallas Advisors 的负责人。Hinote 将军以全班第一名的成绩毕业于空军学院和空军指挥参谋学院。他拥有哈佛大学肯尼迪学院公共政策硕士学位和空军大学军事战略博士学位。退役少将 Mick Ryan 澳大利亚陆军
什么是5G边缘
边缘计算正在改变我们处理数据和网络效率的方式，尤其是在5G技术中。在奥斯汀的南国会社区，我目睹了技术界正在发展，而边缘计算处于最前沿。最近在技术聚会上进行的对话强调了边缘计算的重要性：“技术中的下一个大事是什么？”有人问，我的朋友回答说：“ 5G网络中的边缘计算”。这引起了我的注意。不仅仅是更快的速度；这是关于重新思考我们如何处理数据。本文将分解边缘计算的概念，其在5G网络中的作用及其带来的好处。我们将探索现实世界的应用程序，并讨论该技术的未来。边缘计算是一个分布式计算范式，它将计算和数据存储更接近所需的位置。它通过在其源附近的网络边缘处理数据来改善响应时间并节省带宽。这会降低潜伏期并提高效率。例如，想象一下从当地商店买杂货，而不是开车去市中心。边缘计算以类似的方式起作用，减少拥堵并使数据处理更快。为什么边缘计算很重要，对实时数据处理的需求正在增加，但是传统的云计算有局限性。随着更多的设备连接，生成的数据量呈指数增长。将所有这些数据发送到中央云可能会导致延迟问题和带宽约束。在5G网络中拥抱边缘计算是一个重大突破。边缘计算通过在本地处理数据，减少中央云上的负载并确保响应时间更快，从而解决了这些挑战。这对于诸如自动驾驶汽车，工业自动化和增强现实等应用尤其重要。5G网络中的5G网络中的边缘计算可以在各个点（例如基站，边缘服务器，甚至设备本身）实现。这种分布式方法可确保将数据尽可能接近其来源处理，从而最大程度地减少延迟并最大化效率。5G中边缘计算的好处是5G网络中边缘计算的集成带来了一些好处：延迟，提高效率和实时应用程序的性能提高。边缘计算是5G网络的关键组成部分，提供了许多好处，包括改进的带宽利用率，增强的可靠性和可扩展性。在各种行业中，例如自动驾驶汽车，工业自动化，增强现实和智能城市，Edge Computing可以实时数据处理，提高安全性，效率和运营性能。AI和ML与Edge Computing的融合具有增强功能的巨大希望。功率的边缘设备可以基于实时数据分析做出自主决策，进一步提高了各种应用程序的效率和有效性。它提供了减少的延迟，提高带宽利用率，可靠性提高和可扩展性，使其非常适合实时应用。无尽可能性的开始，这仅仅是开始，并且可能性是无限的。随着我们的前进，拥抱边缘计算对于释放5G技术的全部潜力至关重要。重新思考数据处理下次您听到5G网络中的边缘计算时，请记住，它不仅仅是更快的速度；这是关于重新思考我们如何处理数据。这是要使计算更接近所需的位置，以确保我们的网络更有效，可靠和响应迅速。边缘计算有可能改变各种行业，例如自动驾驶汽车，工业自动化，增强现实和智能城市。挑战未来，仍然存在挑战。安全问题，缺乏标准化以及管理分布式基础设施的复杂性是需要解决的一些障碍。进一步阅读以获取有关5G网络中边缘计算的更多信息，请参阅《常见问题解答》部分或探索相关文章。
比较边缘到...
分布式系统之间涉及通信的数据传输和涉及的设备的数量增加使其具有挑战性，但要具有高效且可靠的网络中间件。在机器人技术和自主系统中，ROS 2的广泛应用带来了使用各种网络中间Wares与ROS 2中的DDS一起使用的可能性，以更好地在边缘设备之间或边缘设备和云之间进行更好的通信。但是，缺乏将这些网络中间件与ROS 2进行整合的全面沟通性能比较。在这项研究中，我们提供了用于使用多个主机系统中ROS 2中的DDS（包括MQTT和ZenoH）在内的使用网络中间Wares的通信性能的定量分析。为了进行完整可靠的比较，我们通过通过以太网，Wi-Fi和4G（包括以太网，Wi-Fi和4G）发送不同的数据和数据来计算这些中间Wares的潜伏期和吞吐量。将评估扩展到现实世界的应用程序方案，我们评估了这些网络中间Wares引起的漂移误差（位置变化），机器人以相同的方形路径移动。我们的结果表明，在以太网下，Cyclonedds的性能较好，而在Wi-Fi和4g下表现更好。在实际的机器人测试中，通过Zenoh随时间时间（96 s）的机器人移动轨迹漂移误差是最小的。值得注意的是，我们对这些网络中间Wares的CPU利用率以及通过在本文末尾在ROS 2中启用安全功能造成的性能影响进行了讨论。
Blaize：边缘 AI
虽然 NVIDIA 在加速神经网络训练的 AI 专用硅片市场占据主导地位，但许多 AI 初创公司正在开发硅片以加速数据中心和边缘应用的推理处理。CPU 通常是推理处理的选择，但随着神经网络规模呈指数级增长，以及需要多个神经网络来解决复杂问题的应用程序不断涌现，这种情况正在迅速改变。这远远超出了 CPU 的处理能力。推理处理器面临的关键挑战之一是为特定应用选择性能、成本和功耗的正确平衡——一刀切的做法并不适合所有情况。总部位于加州的初创公司 Blaize 也加入了这一行列，宣布推出其第一代可投入生产的平台，该公司声称，该平台为目标边缘应用提供了这种平衡。