边缘计算与深度学习融合：全面调查

"Edge computing-DL survey - 知乎1" 本文是一篇关于边缘计算与深度学习融合的综合调查，探讨了两者如何共同塑造未来的智能服务。随着物联网(IoT)设备的激增，数据产生在边缘，即离数据源更近的地方，而非集中于云端。这导致了计算需求的转移，即从云端到边缘的溢出，以解决效率和延迟问题。 深度学习是人工智能的一个关键领域，它在人脸识别、智能工厂和智慧城市等应用中发挥了重要作用。但云计算的架构存在局限性，尤其是在处理实时性和低延迟要求的场景时。因此，边缘计算应运而生，旨在将计算能力部署到数据产生的地方，以减少延迟，提高效率。 文章介绍了边缘计算与深度学习的融合——边缘智能，其核心是利用边缘计算环境来执行深度学习模型的训练和推理。这使得智能系统能够更快地响应本地数据，无需将数据传输到云端，从而实现更高效、安全的服务。同时，边缘计算还能提供对动态环境的适应性，实现智能边缘维护和管理。 作者讨论了边缘智能和智能边缘的多个应用场景，包括自动驾驶、工业自动化、医疗健康和环境监控等。此外，还涵盖了实现这些应用的具体方法和技术，如计算卸载、定制硬件加速器以及优化的深度学习模型压缩。 论文还深入分析了当前面临的挑战，比如有限的边缘资源、能源效率、安全性和隐私保护。未来的研究趋势可能集中在解决这些挑战，以及开发更智能、自适应的边缘计算框架。关键词涵盖了边缘计算、终端云计算、计算卸载、人工智能和深度学习，表明这篇综述旨在连接这些领域的知识，促进跨学科的研究和讨论。 通过这篇调查，读者不仅可以了解边缘计算与深度学习的最新进展，还可以洞悉未来的技术发展方向，这对于研究者、开发者和决策者来说都是宝贵的资源，有助于他们把握技术脉搏，推动边缘智能和智能边缘的创新。