MEC（为什么在_5G_时代变得重要?）

6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，这标志着中国正式进入5G商用元年。

随着5G时代的到来，许多应用场景将被逐一打开，增强移动带宽将是5G发展初期个人消费市场的核心应用场景，如高清文章、VR/AR等。从而得到快速发展；然而，高可靠性和低延迟连接将导致更多的特殊应用，如车联网，工业控制和远程医疗。

由于5G将允许大量应用在网络边缘处理，这将推动移动边缘计算(MEC)的需求爆炸式增长。

简单理解，MEC就是将整个云计算平台的核心网元迁移到靠近终端的边缘。是指IT和云平台的计算能力下沉到靠近终端的地方，整合网络传输、计算、存储、应用的创新能力，提高边际小型计算。

与普通的5G网元不同，MEC自然具有基于IT和服务驱动，所以对边缘的计算能力要求很高。尤其是边缘服务与AI算法结合后，对AI计算能力的需求变得前所未有的稀缺。然后，华为 Atlas人工智能计算平台有效填补了5G时代AI计算能力不足的空白，从云端到终端再到边缘端。

为什么MEC在5G时代变得重要？

与云计算相比，边缘计算自概念诞生以来一直不温不火。为什么在5G时代变得如此重要？

5G时代最大的变化是从人与设备的连接到万物互联。根据IDC s预测，到2020年，将有超过500亿个终端连接到设备，50%的物联网网络将面临网络带宽的限制，40%的数据需要在网络边缘进行分析、处理和存储。随着连接数的增加，产生了大量的数据。如果所有的数据都要回到云端进行分析和终止，不仅浪费带宽，还会增加时延。

这些因素决定了5G服务的端点可以都不在核心网后端的云平台，所以MEC被认为是5G网络建设边缘云的常用模式。

其次，MEC和云有着天然的互补关系。

MEC与云的关系不是替代关系，而是互补关系：云计算把握整体，侧重于非实时、长周期数据的分析，可以在周期性维护等领域发挥其特长，而MEC侧重于局部，侧重于实时、短周期数据的分析，可以更好地支持局部业务的实时智能处理和执行。所以从业务方面来说，两者自然可以互补。

第三，MEC 5G代表了一种新的商业创新模式。

其实早在4G时代，MEC就已经在一些应用场景中表现出很强的适应性，比如VR/AR、CDN、车联网、虚拟专用网、工业互联网、安防监控、室内定位等等。显然，这些应用场景非常接近5G要解决的场景问题。

由于边缘计算可以将高带宽、低延迟、本地化的服务下沉到网络边缘，解决了延迟过长、聚合流量过大等问题，为实时、带宽密集型服务提供了更好的支持。这意味着使用低延迟和高容量的数据来实现最佳效率并增强分析能力，可以最大限度地减少对互联网带宽和非易失性存储等宝贵资源的使用。这些边缘分析技术可以轻松为海上石油钻井平台、深层勘探、制造业、网络物理安全等领域提供动力。

以Atlas 500智能站为例，通过行业领先的AI处理能力和边缘产品的集成，可以实现16路高清文章处理能力与顶壳大小，正在广泛应用于交通、护理、无人零售、智能制造等领域。因此，5G和MEC的结合可以促进的业务创新

第一，大量的数据会在边缘端进行分析处理。例如，在智慧安防的场景下，针对新型犯罪、社会管理等公共安全问题，边缘计算与文章监控技术相结合，可以提高文章监控系统前端摄像头的智能处理能力，从而防范刑事犯罪和恐怖袭击。这会导致文章数据量很大，会在边缘被AI算法学习分析，需要很强的AI计算能力。

华为有Atlas 300 AI加速卡，采用标准的半高半长PCle卡设计，支持多种数据精度。单卡可提供64 TOPS INT8计算性能，比业界同类型产品高3倍，为深度学习和推理提供更强大的计算能力。它可以广泛应用于文章分析、语音识别等广泛领域。

其次，很多创新业务在边缘需要AI计算能力。最具代表性的场景是自动驾驶的场景创新。例如，自动驾驶汽车中的数百个传感器每小时将产生40TB的数据。从安全的角度来看，数据处理必须实时完成，这样车辆才能避免紧急情况带来的突发危险。所以AI算力也在其中扮演了非常重要的角色。华为有Atlas 200 AI加速模块，只有信用卡的一半大小，功耗只有10瓦左右，适合这种终端侧计算能力需求高的场景。

比如智慧金融中的人脸识别、声纹识别，指挥交通中的智能交管系统，都是依靠边缘计算服务器提供足够的AI计算能力。

不过很遗憾，从整个行业来看，边缘端的AI算力还是非常匮乏的。

一方面，获取AI计算能力非常困难。对于创新型企业来说，不仅难以支撑企业大规模部署，而且价值过高使得创新难以为继。另一方面，传统AI计算能力兼容性差，云边缘可以合作，导致部署和开发的各种困难。

一方面是5G和MEC的火焰对AI算力的巨大需求，另一方面是边缘AI算力供需不平衡的海水。为了解决两者之间的差距，华为推出了Atlas人工智能计算平台。

这五个原因说明Atlas是边缘AI计算能力的最佳选择。

在2018年华为CONNECT大会上，华为首次公布了基于华为Ascend系列芯片和业界主流异构计算组件的Atlas人工智能平台。

阿特拉斯 edge AI算力可以从以下五个方面看出来。

首先是产品的独特性。以Atlas 500智能站为例，这是目前业界领先的集成AI处理能力的前沿产品。机顶盒尺寸可实现16路高清文章处理能力，高于行业产品性能4倍。

值得一提的是，面对边缘侧部署的复杂自然环境，Atlas 500智能站可支持零下40至70以上的恶劣部署环境，尤其适用于边缘侧特别艰苦的特殊环境，在无人零售、智能制造等场景中具有广阔的应用空间。

其次，Atlas具备边缘云协作的能力。我们知道，Atlas是一个端到端、面向边缘到云的全场景AI基础设施解决方案，通过模块、板卡、小站、一体机等丰富的产品形态，提供丰富多样的AI计算能力。完全可以满足云边缘协同全场景覆盖，适应恶劣环境部署，提供一体化AI解决方案能力。

以Atlas 500智能站为例。支持云端协同，可以和华为协同的私有云与公有云。通过在云侧推送应用和更新算法，可以统一管理设备，升级软件，实现云侧协同。

第三是华为的核心技术能力芯片级起飞。Atlas不仅搭载了华为的瑞星系列AI芯片，也是基于业界领先的达芬奇3D立方体架构，可以为用户提供

第四，华为已经构建了成熟的Atlas生态系统。在图像和文章识别与分析领域，Atlas已经得到了最早的应用。例如，在智慧城市中，Atlas 500智能站可以通过实时分析车辆和行人的密度，提供更优化的红绿灯方案。华为正在与合作伙伴一起开发更多基于边缘的场景和案例。

五是贵而不贵，促进普惠的落地；惠特尼艾。华为的云IEF服务与智能站相结合，通过在云侧推送应用和更新算法，统一管理设备和升级软件。让企业更容易获得AI计算能力，实现AI的普惠。

综上所述，5G推动了MEC的快速发展，而AI则是两者结合并在行业中应用的催化剂。客观来说，业界还没有一个计算平台能够在云端、末端、边缘提供强大的AI计算能力，这是华为的独特优势人工智能计算平台。毫无疑问，在5G MEC AI的新业务下，Atlas是最根本的动力来源。