作者@@：David Henderson，美光嵌入式业务部门工业市场总监@@
构建边缘策略并非一蹴而就@@，而需要长期努力@@。
人们迫切期望在边缘设备@@上实现更强的智能@@，获取数据@@@@并输出洞察@@。最近一项由微软赞助的研究显示@@，79% 的企业目前已有或@@计划构建某种形式的边缘计算@@策略@@。越来越多的企业正转而采取边缘策略以减轻网@@络压力@@，更好地利用新服务并降低与传统数据@@@@中心连接的成本@@。实际上@@，边缘策略现已广为流行@@。据@@ Gartner 预测@@，到@@ 2025 年@@，超过@@ 50% 的企业托管数据@@@@将在数据@@@@中心或@@云之外创建@@1。
边缘策略已成为了一种趋势@@，各方企业都希望在该领域有所建树@@，并争相制定与其数字化转型一致的策略@@。然而@@边缘策略的定义一直比较模糊@@，因为各类研究机构和组织都试图根据@@自身的市场定位自主定义该概念@@。当前@@，人们对边缘计算@@的期望过高@@，且越来越多的人试图划分或@@定义边缘策略@@，因此它的定义变得更加宽泛@@。
为边缘策略做好准备@@@@
加速构建边缘策略体现出人们迫切需要利用边缘来提高@@运营表现并控制成本@@。然而@@边缘策略的转型需要长期努力@@，不可一蹴而就@@。正如大肆宣传的@@ 5G 等技术@@那样@@，不能只狭隘地关注速度@@、连接密度和低延迟@@，而需关注如何解决网@@络基础设施的发展问题@@，以支持企业引入或@@使用@@以@@ IT 为重点的平台和即服务@@（aaS）业务模式@@。
企业需要重新评估数据@@@@治理@@、信息留存和使用@@政策等关键议题@@。IDC 预测@@，到@@ 2025 年@@，数十亿台物联网@@设备@@将产生@@ 79 ZB 数据@@@@，因此必须提高@@处理和简化激增数据@@@@的能力@@。
内存@@释放边缘数据@@@@的价值@@
能够托管边缘计算@@平台的具有人工智能加速和低延迟特点的内置系统将推动硬件基础设施增长@@。然而@@无论是托管还是聚合数据@@@@流@@，边缘计算@@都要依赖设备@@中的内存@@和存储@@来满足应用程序需求@@，如人工智能@@、预测@@性维护和其他应用等@@。
随着多核@@ CPU 数量的增加@@，满足下一代带宽要求的压力变得更大@@，因此需要更高的内存@@技术@@@@。这些复杂的系统需要更强的算力和自动化决策@@。
然而@@，单个核心的内存@@带宽一直以来是实现更高速计算解决方案@@的瓶颈@@。人们一般通过增加更多动态@@ RAM (DRAM) 来满足计算需求@@。
边缘计算@@系统想要支持机器学习与推理并实现@@ GPU 级别的计算性能@@，就需要高性能@@ DRAM 解决方案@@，不仅能提供每秒百万次传输@@ (MT/s) 的吞吐量@@，还能集合更高效的内存@@块@@ (bank) 使用@@，从而提高@@整体有效带宽@@。例如@@，美光在@@ 3200 MT/s 的等效数据@@@@传输速率下对其@@ DDR4 和最新的@@ DDR5 系统级模拟进行了对比测试@@，结果显示@@ DDR5 的有效带宽性能提高@@了约@@ 1.36 倍@@。而在更高的数据@@@@传输速率下@@，DDR5-4800 的性能提高@@了约@@ 1.87 倍@@，几乎是@@ DDR4-3200 带宽的两倍@@@@。
我们认为边缘策略取得成功的基本要素包括内存@@@@、存储@@和@@ IT 状况@@。因此策略的实施重点不是速度@@，而是稳步推进计划以确保实现目标@@。
1https://www.channelfutures.com/from-the-industry/the-future-of-edge-comp...