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隨著物聯網的發展，越來越多的設備具備了聯網功能，而當大量的設備（尤其是攝像頭這 樣傳輸數據量大的設備）接入網絡時，對網絡服務器和云服務器的負載都是巨大的，同時 數據傳輸帶來的延遲也是明顯的。同時，隨著工廠自動化程度的提高，傳感設備數量的增 大，如何有條理的管理傳感器設備，如何高效的處理傳感器上傳的數據并及時做出正確的 反應，是很多自動化工廠都需要解決的問題。解決問題的有效途徑之一，便是賦予近數據 源網關必要的數據處理能力，完成任務劃（分成簡單任務和復雜任務），并處理簡單任 務。簡單任務由網關進行處理，能大大減少數據傳輸帶來的延遲，而網關無法處理的復雜 任務再交由云端處理。阿里云是阿里巴巴集團下的云計算產品，提供卓越的云計算服務與 技術。TIDL 是德州儀器公司的開源深度學習軟件包，受 AM57xx Sitara 設備的支持（本文 使用的是 AM5749），適合處理一維、二維、三維數據，并支持將計算任務從 ARM 核上轉移 到硬件加速器上（EVE 和 C66x DSP），使 ARM 核能夠從深度學習的任務中釋放出來，能夠 繼續執行其他非計算型任務。本文間介紹阿里云和 TIDL 的環境搭建以及如何由阿里云和 TIDL 構建一個云-邊緣聯合計算系統。
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