前言

我们知道了如何在个人电脑上执行训练/使用一个 Deep Learning Model ，更进一步我们知道如果资源许可，我们可以在一台电脑上使用多个 GPU 来加速整个计算，更甚者，我们还可以跨机器训练这种更夸张更快速的方法。但理想很丰满，现实却骨感QQ常常我们把好不容易设计出来的 Model 真的部属到真实应用环境时，我们所能拿到的计算资源却不是这种 Powerful 的 GPU，常常我们可以使用的资源是那些 Embedded 的板子，这种板子不要说有个大型GPU在上面了，我们普通在电脑 GPU 上用来定义 Model 参数的 Float32说不定都不支援XDDDD本章所要介绍的就是一个有趣的领域 : Edge Computing