边缘AI计算平台创建

边缘安全加速平台

边缘安全加速平台依托全国各地的分布式边缘资源,实现网络底层对性能、安全、算力原子能力编排融入统一网络,实现多终端、多协议(5G/L3/L4/L7等)all-in-one的网络统一接入,满足不同场景需求的性能及安全智能边缘网络。

什么是函数计算

通过简单地配置事件触发条件,只需要很少的配置和代码,函数计算就可以对数据进行实时分析和处理。比如对日志数据进行清洗和处理、对上传对象存储的文件进行解压、校验和转换等。 机器学习和AI推理 部署机器学习模型,借助云上的弹性资源,进行实时预测或批量预测,处理图形、音频、视频等多媒体数据。 物联网(loT)应用 处理来自loT设备的数据,如城市智慧交通中采集的各类传感器读数、执行边缘计算任务等。 定时任务 设置定时触发器,执行定时任务,如报表生成、数据备份等。

AI加速型

AI推理加速增强I型Ai1s 概述 AI推理加速增强I型实例Ai1s是以升腾310(Ascend 310)芯片为加速核心的AI加速型弹性云主机。基于Ascend 310芯片低功耗、高算力特性,实现了能效比的大幅提升,助力AI推理业务的快速普及。通过AI推理加速型实例Ai1s将Ascend 310芯片的计算加速能力在云平台上开放出来,方便用户快速简捷地使用Ascend 310芯片强大的处理能力。 AI推理加速型实例Ai1s基于Altas300I加速卡设计,更多详细信息请参考升腾社区。

创建伸缩带宽策略

-冷却时间冷却时间是指冷却伸缩活动的时间,在每次伸缩活动完成之后,系统开始计算冷却时间。在冷却时间内,会拒绝由告警策略触发的伸缩活动,其他类型的伸缩策略(如定时策略和周期策略)触发的伸缩活动不受限制,但会重新开始计算冷却时间,单位为秒。300秒 表 告警策略监控指标说明 指标名称 解释 入网带宽 该指标用于统计测量对象入云平台的网络速度。 入网流量 该指标用于统计测量对象入云平台的网络流量。 出网带宽 该指标用于统计测量对象出云平台的网络速度。

边缘计算中的AI

存储服务是边缘计算中不可或缺的一部分，用于存储AI模型、训练数据以及推理结果等。边缘节点需要提供足够的存储空间，并确保数据的安全性和可靠性。 2. 可以采用分布式存储系统，将数据分散存储在多个边缘节点上，提高数据的可用性和容错性。 （二）推理加速技术 1. 推理加速引擎 1. 部署自研或开源的推理加速引擎，如TensorRT等，可以优化AI模型的推理性能。这些引擎通常针对特定的硬件平台进行优化，能够充分利用硬件资源，提高推理速度。 2.

AI在边缘计算中的部署

一、引言 随着物联网（IoT）技术的飞速发展和人工智能（AI）技术的日益成熟，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正逐渐受到广泛关注。边缘计算将计算资源和数据处理能力部署到靠近数据源的边缘节点，有效解决了传统云端计算模式面临的数据传输延迟高、网络带宽压力大、隐私安全等问题。AI与边缘计算的结合，使得智能化应用能够推向更广泛的场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。本文将深入探讨AI在边缘计算中的部署策略与优化方法。 二、AI在边缘计算中的部署策略 （一）基础资源准备 1. 计算资源 1.

AI在边缘计算中的优化

一、引言 随着物联网（IoT）技术的飞速发展和人工智能（AI）技术的日益成熟，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正逐渐受到广泛关注。边缘计算将计算资源和数据处理能力部署到靠近数据源的边缘节点，有效解决了传统云端计算模式面临的数据传输延迟高、网络带宽压力大、隐私安全等问题。AI与边缘计算的结合，使得智能化应用能够推向更广泛的场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。本文将深入探讨AI在边缘计算中的部署策略与优化方法。 二、AI在边缘计算中的部署策略 （一）基础资源准备 1. 计算资源 1.

AI在边缘计算中的部署与优化

一、引言 随着物联网（IoT）技术的飞速发展和人工智能（AI）技术的日益成熟，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正逐渐受到广泛关注。边缘计算将计算资源和数据处理能力部署到靠近数据源的边缘节点，有效解决了传统云端计算模式面临的数据传输延迟高、网络带宽压力大、隐私安全等问题。AI与边缘计算的结合，使得智能化应用能够推向更广泛的场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。本文将深入探讨AI在边缘计算中的部署策略与优化方法。 二、AI在边缘计算中的部署策略 （一）基础资源准备 1. 计算资源 1.

天翼云边缘函数、边缘安全项目入选“可信边缘计算推进计划”

天翼云在边缘体系内持续深耕,先后发布了边缘云ECX、边缘一体机iStack、边缘AI盒子iBox、实时云渲染RCR、边缘专用集群ECK、边缘Serverless容器、边缘安全等产品,取得了多项可信云认证及行业大奖,成绩令人瞩目。以此为契机,未来天翼云边缘计算将在深化性能可用性、创新边缘产品、丰富边缘生态等方面进一步深耕,推动边缘技术与行业发展,为产业数字化和数字产业化做出新的贡献。

边缘计算云原生架构解决方案

业务挑战 资源异构 目前,在边缘及业务现场存在大量异构的基础设施资源,通过业务需求驱动边缘计算平台的建设,不仅要整合利用现有基础设施资源,还要将云中心计算能力下沉至边缘及现场,实现大量存量业务运营管控上云 业务创新效率低 云边节点的环境差异不利于应用快速部署。

AI大模型训练智算平台

解决方案场景 大模型训练智算平台 大规模智算中心 AI开发平台 大模型训练等大规模分布式的AI应用场景下对计算、存储、网络性能都具有极高的要求,需求高性能异构算力。

天翼云边缘容器集群ECK入选IDC报告

作为一款面向混合云、多集群、边缘计算等场景的企业级云原生平台,天翼云ECK可以连接并管理任意地域、任意基础设施上的Kubernetes集群,同时也支持通过容器平台创建Kubernetes集群,包含针对边缘计算场景下增强功能,支持通过云边一体化集群管理跨网域的边缘节点。天翼云ECK拥有集群管理、节点管理、节点池管理、应用管理、弹性伸缩、应用商店、算力调度等七大功能。