一．什么是边缘计算
边缘计算(Edge Computing)是相对数据中心提出的概念，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不需要将数据传输到计算资源集中化的数据中心进行处理。边缘计算又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。
二. 为什么需要边缘计算
整个计算产业发展了进半个世纪，从专用的大型机、小型机到走进千家万户的x86通用服务器，服务器推动着整个计算产业发展，如今，随着数字化程度的加速发展，世界逐步走向智能化，计算已经不仅仅局限于数据中心，也不仅仅局限于x86，无论是技术形态还是场景，计算都进入了多元化和智能化。
IDC预测到2025年，年数据总量将达165ZB，其中有50%的数据将在边缘产生，边缘所需的算力需求也会急剧爆发。
根据全球产业展望GIV 2025预测，到2025年，数字化、智能化将进一步向纵深发展，数据利用率将达80%，而AI利用率会高达86%。这就意味着：在过去我们认为价值不大的数据将会被重新计算，通过AI技术和边沿计算发掘数据潜在价值。
数据来源：Gartner
Gartner预计到2020年全世界有多达260亿的智能设备会连接互联网，所产生的数据量相当2015年数据量的5倍多。如果将这些设备产生的数据全部传输到数据中心，对网络带宽、网络流量成本控制、云端存储能力都是一个巨大的挑战。
在计算供应方面，随着摩尔定律失效，算力的年增加量无法满足AI对算的剧增需求。这预示着依赖单一CPU计算架构的时代即将结束，计算需要进入多样性时代，在这个时代没有一个单一的计算架构能够满足所有场景、所有数据类型的处理。
为了应对计算多样化需求，物联网场景中海量数据传输、存储和计算带来的挑战，领先的云计算厂商纷纷推出边缘计算产品。CPU、DSP、GPU、NPU和FPGA等芯片和技术需要通力配合协作，通过多种计算架构共存的异构边沿计算解决方案来更好的满足多业务多样性（智能手机、智慧家庭、IoT物联网、智能驾驶等）、场景的多样性、数据多样性（数字、文本、图片、视频、图像、结构化和非结构化数据等）需求。
三、华为边缘计算服务器和方案
华为基于客户价值不断创新，以鲲鹏处理芯片、智能SSD控制器芯片、智能网卡芯片和昇腾芯片五大系列自研芯片为基石，基于智能管理和智能加速两大智能引擎，突破摩尔定律极限，推出TaiShan服务器和Atlas人工智能计算平台场景智能计算解决方案。而Atlas 500智能小站是华为边缘计算方案。
Atlas 500智能小站基于华为自研Da Vinci架构的昇腾芯片（昇腾310和昇腾910）。Da Vinci架构是一种独特的3D Cube架构，具备高算力、可扩展、高能效三大优势。通过统一架构满足AI的多样化需求。
Atlas 500智能小站(包括带盘和不带盘两种形态）
Atlas500智能小站，机顶盒大小，可实现16路视频实时处理能力，支持JPEG、PNG等图像硬编解码和视频硬编解码。满足多种环境部署要求，数据实时本地处理，且具备边云协同功能，实时更新云端推送的算法，可广泛应用于平安城市、人脸识别、设备巡检、污染检测、智慧交通和智慧零售等场景。
Atlas 500智能小站技术优势：
- 安全可靠：Atlas 500是华为最新推出的边缘计算产品，搭载2核通用计算CPU和2 核AI分析、推理CPU，Atlas 500系统采用双机热备设计，当一个设备出现故障或供电问题，另一个设备可以实施接管业务，保证业务连续性。
- 节能减排：一台Atlas 500智能小站的功耗40W，这样极大的降低供电系统的成本和投入。
- 容器支持：支持Docker等容器技术，在一台Atlas中可以通过容器等技术运行多个应用，实现对不同应用网络、运行环境、文件系统等隔离。
- 运维管理：支持云边协同，实现对设备的统一管理。
- 工作环境：适应-40-70℃室外温度，外壳自然散热，典型功率≤60w。
四、Atlas 500智能小站带来的客户价值
首先，现阶段数据中心、边缘之间的数据无法有效互通、协同，数据中心缺乏边缘节点的数据用于训练、边缘节点无法及时获得数据中心最新的训练模型等。
Atlas 500支持云、边、端协同，通过云端下发训练好的模型到边缘的小站，小站对端侧（摄像头）上传图片和视频的实时分析，并将结构化数据上传云端，实现边缘计算、云端管理的业务场景，解决客户网络带宽和算力匮乏问题。
其次，Atlas 500适用于平安城市、智慧交通、视频监控、智能制造、智能看护，智慧零售等场景，支持室外部署，在严苛的室外环境工作，减低客户机房和空调投入成本。
AI已经是继云计算、微服务之后的当红热词，各个公司在AI技术的积累和能力将决定下一次技术腾飞的起点，AI时代已经到来，但AI技术的学习曲线非常长，门槛高，人才稀缺，在中小型公司搭建一套AI训练和模型环境技术面临不可逾越的技术壁垒。Atlas500智能小站则提供完成的开发环境、训练模型和算子能力，简化AI环境搭建、开发和调试。