边缘计算场景很多，请问浪潮AI服务器是如何布局的？

近年来，边缘计算场景越来越多，为了适应时代的发展，浪潮推出边缘计算AI服务器NE5250M5。这是专为边缘计算AI场景所打造NE5250M5可以长时间耐受高温、高湿度，防尘抗震等，环境适应性更强，是浪潮专为边缘计算数据中心的特殊环境所设计。另外，浪潮边缘计算AI服务器NE5250M5可以通过不同的配置覆盖不同的边缘AI应用场景，既可满足高性能的AI训练应用，也可以支持高负载的AI推理应用，或者获得训练与推理混合的应用灵活性。

随着中国信息产业自主可控的趋势越来越强，服务器的国产化、安全化成为一个重要的议题，在这样的需求下，边缘计算技术受到了愈加广泛的关注。

边缘计算是指将计算资源放置在更靠近设备或用户的位置，对于数据中心来说，这就是位于网络边缘的系统。通常，系统会连接到距离用户或设备一定距离的云服务。通过将数据处理移到边缘，减少等待时间，大部分数据在用户或设备附近进行处理。实现该功能的主要硬件便是边缘计算服务器，因此边缘计算服务器具有实时性、智能性以及安全性等优点。

实时性

边缘计算服务器能够处理在“边缘”形成的数据。就以现在充满争议的“自动驾驶”为例，其实自动驾驶汽车本身就是一台高性能计算机，它需要通过大量的传感器来收集数据。为了安全可靠地运行，它需要迅速对周围的环境做出反应，处理速度有任何延迟都有可能是致命的。如果只利用传统的云计算，虽然数据处理主要是在云端进行，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间，这对于自动驾驶来说所需时间太长了。而边缘计算服务器能够在“即时计算”的需求下，让自动驾驶汽车在车辆端更快速地处理数据成为可能，不需要在车辆和云端之间来回传输数据。

智能性

利用边缘计算技术，网络里面有大量的功能在边缘节点就可以直接处理掉。传统的架构一些功能都需要回到中央服务器处理，但是现在在边缘就能直接处理并返回对应的结果，这一特性可以满足多种场景的需要，例如：身份验证，日志过滤，数据整合，图像处理和 TLS（HTTPS）会话设置等等。

安全性

边缘计算服务器使终端提取数据无需再传输到云端加工，降低了终端敏感数据隐私泄露的风险，实现了数据的“阅后即焚”，极大保护了用户隐私数据，同时也降低了中央服务器受外界入侵的可能性。

凭借这些独特的优势，边缘计算服务器未来前景广阔，潜在的应用包括自动驾驶汽车、增强现实（AR）、店内个性化营销、人工智能（AI）、大数据分析、制造和IoT设备等。

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