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【量身打造「合情合理」的 IoT 運算架構】
如何提高物聯網 (IoT) 運作效率？一直是業界關注的議題。除了一股腦兒將龐大資料傳送至雲端、再回饋至終端的原始方式，採用「分散式協作架構」、對後送資料先做預處理的「霧運算」(Fog Computing)，似更能實現即時智能回應。現今攝影鏡頭解析度越來越高、檔案越來越大，若將前端視頻訊號直接全數丟到雲端 (資料中心)，基礎設施的承載量實在太大；且資料源頭可能有成千上萬個，累積而成的資料量恐怕兩、三年也難以消化。
若能賦予攝影機更好的壓縮能力，在看到影像的同時就做智慧萃取，把真正重要的「資訊」傳送到第二站——網路錄影機 (NVR) 主機或閘道器 (Gateway)，進行更深層的運算分析匯整成「知識」後再送至雲端，既能減輕單一主機的負擔，也能提供更好的服務或取得更先進的分析結果。此外，為使效能最大化、極致加速，將 FPGA 作為加速器 (accelerator) 使用，可增加嵌入式應用設計的彈性；善用 FPGA 靈活編程特色，讓開發者依應用情境決定加速器的火力等級。
延伸閱讀：
《Intel：分散式協作「霧運算」更合乎邏輯》
http://compotechasia.com/a/____/2016/1214/34267.html
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