上行至云平台，提供数据汇聚和优化分析训练使用。 IoT数据清洗 边缘节点主要负责现场/终端数据的采集，按照规则或数据模型对数据进行初步处理与分析，最终将结果予以上报，极大降低上行数据带宽要求。云平台提供海量数据的存储、分析与价值挖掘。边缘与云的数据协同，支持数据在边缘与云之间可控有序流动。

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有些制造仿真ZDCE的一些这样的场景，它的计算能力的要求是越来越高，从而就出现了GPU和FPGA服务，甚至后续的AISC服务，这里要重点提一下GPU和FPGA，GPU主要是用在一些计算精度要求比较高，单精度、双精度达到64bit 18G的浮点每秒的一些计算。 FPGA相对于GPU

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2层的软件和 APP 来使用第 1 层的设备，软件中做到数据的打通和流动，第 3 层的云提供账号、资源、个人空间，并将家校连接在一起，做到课前、课中、课后打通，形成一个完整的“云+端”、数据打通的完整应用方案。 云市场商品 拓维智慧教育云平台 基于华为云，紧密教育信息化2.0建

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基于 物联网平台 的智慧烟感报警系统 接下来让我们具体了解下基于物联网平台的智慧烟感报警系统的技术架构。 首先，智慧烟感报警器的传感器定期采集数据，并将数据上报至物联网平台。物联网平台接收到数据后，通过推送的方式将数据传递给智慧烟感报警器的管理应用，由应用进行分析和处理；应用的服务端开发

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这种场景要求cpu本身的处理能力是比较强的，而且它要求数据的交换，cpu和网络之间的一些交换，cpu和存储之间的一些交换要求速率都非常高，才能达到迭代的计算，从而减少业务的结算周期。H2实例可以支持100GE IB的高速网络，时延可以小于两微秒。它在存储上可以支持处理Lustre

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物联网与边缘计算的关系 物联网与边缘计算的关系 物联网平台可以提供海量设备的接入和管理能力，能便捷高效的接入各种形态的终端设备，还能在云端进行丰富完备的设备管理。但是云端物联网平台，离终端设备较远，且终端设备本身又不具备强大的计算能力，为了能够快速对物联网传感器和设备生成的数据进行分

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