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边缘计算联系感知系统设计的挑战
形状
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边缘计算联系感知系统的优势是显而易见的,但它也给研究人员和行业带来了许多挑战。

(1)边缘计算联系感知系统功率优化难题。

因为边缘端的端子通常是能量受限的系统,或者只有一个低效的能量收集系统[51-57]。所以,功耗问题成为各种智能应用中最突出的矛盾之一。当摩尔定律显著放缓时,专用芯片和现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray,FPGA)是一种可能的解决方案,但也带来了新的挑战和问题,远未满足持续感知的需要。

(2)定制设计的内在问题和新情况。

边缘计算联系感知系统的定制化设计能显著降低系统整体功耗,但设计难度大、验证周期长,相关软件生态还不完善[62-65]。此外,设计定制化程度与使用灵活性也是一对矛盾,而定制设计的粒度大小在很大程度上决定了其使用灵活性,如何在两者之间取得平衡也有待探索。

(3)边缘勘察设计。

许多情况下,无法在边缘处理所有的任务,其中的一部分需要传输到云上进行后续处理。减少边缘处理、云处理等,在降低边缘计算模块设计上的难度的同时,也增加了通信成本,降低了实时性和安全性。与此相反,嵌入式边缘设备处理的实时性和安全性得到提高,但边缘端计算压力增大,功耗矛盾更加突出。

(4)安全问题。

隐私保护和安全保护是边缘终端的主要设计要求之一。假如把物联网(internetofthings,IoT)设备部署到家中,那么就可以从可感知的数据中获得很多隐私信息。边缘计算,如何防止隐私泄露,是目前还没有得到重视和解决的问题。近年来,英特尔处理器曝光的安全漏洞给硬件系统安全带来了严重挑战。对于这一关系重大的自动驾驶应用来说,任何安全风险都可能导致生命和安全事故。研究者对特斯拉自动驾驶系统的测试表明,这类系统的安全性令人担心。在边缘感知系统中,安全问题将不断激励研究者去探索新的挑战。

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