5G+邊緣計算，對于VR移動電競游戲來說意味著什么？

這是一個5G+邊緣計算意義的問題，其實對VR游戲（特別是電競游戲）這類大流量/低延遲的應用服務來說，大多數人第一時間想到的優點會是高達1Gbps/s的資料傳輸速度，雖然事實確實如此，但并不是全部，

從技術上講，無線傳輸性能的進步能給我們帶來更多深遠的技術影響，比如類似基站這類資訊基礎設施計算結構上的改變，從某種程度上，可以平衡一個簡單計算程序中涉及到的計算資源和儲存資源，把網路，云和設備之間形成一個融合的生態系統（一臺大型虛擬電腦），

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我可以分別從計算架構和通信原理兩個視角給大家舉一些簡單直觀的例子，在最基礎的馮·諾伊曼架構中，計算單元（CPU）和儲存單元（RAM/硬碟）的分離被認為是一個非常關鍵的技術演進，

在這種體系架構下，資料需要在處理器和存盤器之間不停來回傳輸，這些資料傳輸可能會通過片上資料總線，通過SATA等一系列硬體通信協議，為了而提高運算效率，計算機架構領域的科學家想出了很多種「黑科技」，例如光互連、2.5D/3D堆疊實作高帶寬資料通信，或者通過增加快取級數、高密度片上存盤這樣的近資料存盤，來緩解訪存延遲和高功耗，

這些「黑科技」的本質都是通過提高資料傳輸速率，保證CPU的運算性能全部發揮，所以，對于馮·諾伊曼架構，在現在CPU性能過剩的情況下，提高資料傳輸速率可以提高整體的計算性能，

2.

同樣類似的故事發生在通信領域，目前的互聯網可以被認為是一個大型計算機，云資料處理中心是CPU，而通信網路可以認為是總線，資料來源于用戶，這樣，大多資料傳輸服務都可以被抽象為一個由三部分組成的模型，即資料發送（比如從服務器），經過無線或有線傳輸，到達用戶設備（比如手機），

在這個模型里，在最早期的平均通信速率非常低下，而傳輸前的資料壓縮是整體流程中非常重要的一環，原始資料幾乎不可能被直接傳輸，

在自動駕駛汽車里，單車可能會部署12個左右的毫米波雷達，3個左右的激光雷達，至少2個攝像頭，這樣對一個汽車來說，整體的資料產生速度會大于1Gbps，如果不經過資料壓縮，目前的商用無線通信系統并不能直接傳輸原始資料，所以需要先對資料預處理，但是，這種預處理可能會導致一些資訊損失，在用戶使用這些資料的時候存在困難， 在資料發送端，這種情況也同樣存在，

隨著3/4/5G的快速部署，有線和無線傳輸速率都在飛速增長，用戶本身也越來越注重資料體驗，這兩種原因導致目前的資料傳輸模型發生了變化—

既然資料傳輸速率已經足夠支撐用戶發展，那么為什么不把計算單元作為一種基礎資訊設施，放在用戶身邊？

這就是邊緣計算的來源，這也是本題提到的VR電競應用可能在未來得到廣泛發展的根本原因，

3. 什么是邊緣計算？內在驅動力到底是什么？

我們可以把目光放的更加長遠一點，

隨著近些年的物聯網發展趨于成熟，越來越多的傳感器出現在我們周圍，IT網路兩端的資料發送者和使用者都同時產生了角色變化，

從資料規模來看，在以前，以往人類操作的電子終端大多只是在消費資料，比如在手機和電腦出現初期，各種各樣的視頻服務和流媒體服務都只需要放映來自遠端互聯網的內容，設備使用者僅僅保留與這些服務之間有限程度的互動，比如一些翻頁操作，播放，點擊操作等等，這種趨勢隨著內容分發網路（CDN）的蓬勃發展和運營商上下行不對等的網路收費，在前十年里表現得特別明顯，

但是，我們正在邁入或者正處于的物聯網時代，位于網路一端的物聯網設備和功能越來越豐富的用戶設備正在慢慢改變這種資料發送-使用的流程，隨著設備自動化程度越來越高，自動運行的物聯網終端/傳感器的上傳資料量會遠大于資料消費量，

對于用戶來說，現在的資料來源不止于我們的主動獲取，也來源于越來越多系統的主動產生，也就是說，大多數資料需要先處理，再上傳，這里的資料處理，就需要放置在離用戶很近的地方，也就是「邊緣」，

很多人可能被困惑于「邊緣」到底是什么？與完全基于云的傳統模式相比，「邊緣」可以是客戶終端所處的位置，也可以是傳輸網中比較接近的位置，這里概念并不唯一，

我們可能會依靠時延、帶寬、實時分析能力、傳輸資料量，或者是通過配置、云和設備之間的關系，以及業務之間的關聯特性來配置邊緣節點的的位置，舉個例子，家庭網關（或者大家常說的WiFi）是一種家庭網路邊緣設備，基站是另外一種網路邊緣，而城市資料中心和視頻處理中心，是城市級的網路邊緣，

這就是邊緣計算單元的興起，

在這一程序中，從運營商到芯片設計企業，大量計算和通信相關的企業都對此產生了濃厚興趣，包括Intel這類算力提供企業往往希望與軟體服務商和最終用戶展開深度合作，探索在不同行業和領域邊緣計算的廣泛應用，

而其中一個比較重要的，大眾可以感知到的場景是虛擬現實（VR），移動端這個問題就變成了，移動端如何高效的完成虛擬現實應用？

盡管VR技術已經經歷了前后近85年的發展，但真正取得突破性進展，實作理論上商用，還是近幾年才發生的事兒，從2016年至今，現代VR技術進入了爆發階段，并衍生出了三條路徑：移動(手機)VR頭顯、外接式(主機和PC)VR頭顯和一體式VR頭顯，前者以無線連接，外接式以有線連接，一體式VR頭顯不需要連接，

有線會讓玩家本身的移動范圍受到比較大限制，但是單純用手機來進行VR運算，往往不可能滿足大量的視頻運算需求，有互聯網公司在前些年曾對此做出了一次預測，表示他們發現了一些明顯的移動VR的局限性，這也決定了移動VR注定不能作為可行的長期方案，“最明顯的是，讓人們把智能機放到移動頭盔中，在使用的時候無法打開手機上的其他應用，這本身就帶來了沉浸感的沖突”，

所以，手機并不是VR合適的運轉載體，而一臺高性能電腦作為邊緣設備產生VR視頻流，通過無線方式傳遞到VR眼鏡播放，這是比較合適的整體解決方案，

這也就是移動邊緣計算的來源，

4.為什么5G是邊緣計算的一種最主流的實作載體？

對于用戶來說，如果想要擁有比較高的沉浸式體驗，比較好的技術方案就是采用移動邊緣計算，比如可以通過Wi-Fi 6，可以通過5G，也可以通過專用頻段來完成實作邊緣節點和設計相關的概念，

如果我們考慮設備成熟度來說，5G會是一個更加便捷的載體，

如果用戶的接入方式是WiFi網路，那么邊緣服務器最好部署在WiFi的覆寫范圍內，對于超過距離的用戶，就很難接入并獲得更好的體驗，這是5G的優勢是，在有5G接入的地方就可以直接聯網開始游戲，

此外，如果采用Wi-Fi 6，需要考慮更多無線網路的部署方案，而考慮5G，我們不需要對設備本身做更多，例如對場館組網的配置更改，或者大型場館WiFi的重新部署（因為單個地區部署，可能會帶來不必要的干擾或者信號沖突），

這些作業，通信行業普遍稱為資訊基礎設施建設，事實上，如果我們把目光放眼整個行業，邊緣計算的部署，某種程度上也是資訊基礎設施的部署權利之爭，這也是我們之所以說，5G可能會承載最多邊緣計算業務的原因，

對邊緣計算而言，邊緣服務器（也就是計算節點）的部署會影響很多因素，

以一個部署在傳統無線接入網的邊緣計算系統為例，它要具備業務本地化和近距離部署的條件，來提供高帶寬、低時延的傳輸能力，同時通過業務面下沉形成本地化部署，來有效降低對網路回傳帶寬的要求和網路負荷，對于其中的計算單元，需要向用戶提供應用程式編程介面（API），開放基礎網路能力，從而使網路能夠根據業務需求實作按需定制和互動，這部分的作業帶來了無數機會，涉及眾多計算產業的眾多上下游企業，也包含了其中的另一個主角，Intel，

5.邊緣計算涉及到哪幾種主流公司？目前產生了哪些典型應用？

GSMA曾經在去年（2019）做過一次關于邊緣計算的調研，其中近90%的受訪公司認為邊緣計算會成為5G時代的創識訓會，而三分之二的受訪者則希望通過提升現存邊緣計算的運營效率來創造價值、獲取利潤，從而復制云計算對運營商機房業務（IDC）在商業上的巨大成功，

其中，Intel主要關注的重點是，提供以硬體為基礎的解決方案和開發套件，通過加速相關開發者的開發速度，提升開發的便利程度，來擴展整個邊緣計算生態，

從硬體來講，至強系列可擴展處理器，傲騰系列記憶體，和英特爾800系列以太網配接器共同構成了Intel邊緣計算的開發基礎，目前，至強系列可擴展處理器已經更新到第三代，支持8 通道 DDR4記憶體@3200MHz，也同時支持64條PCI EXPRESS 4.0通道，全面增強I/O吞吐量；而英特爾傲騰持久記憶體200 系列可以支持模塊化存盤，系統總記憶體最高可以達到6TB，

單純從硬體來看，Intel在邊緣計算方面已經投入了相當多的精力，并研發出了試用不同場景的產品線，而Intel在配套軟體上的開發，同樣也并不落后，

比如在某生活園區，邊緣計算的部署讓可以完成園區內更快速的人臉識別，商場可以快速識別VIP客戶并提供差異化和個性化的服務，也可以對出入人員進行黑白名單監控，通過優化的人臉搜索可確認人員身份，從而加速商場的反應時間，
而在一些室內定位和商場導航解決方案里，邊緣計算也發揮了巨大價值，把原本通過云端的室內導航和跨樓引導所需要的數秒路徑規劃時間，降低到近乎實時，因此為基礎可以產生巨大的商業價值，比如樓宇內部的實時AR或者VR應用，引導消費者更快速了解商品并完成購買，

此外，我們也始終相信，5G技術下的邊緣計算，對于通信設備商，服務商，云計算廠商，互聯網廠商，甚至芯片和服務器廠商，都是一個巨大的機遇，正如5G+邊緣計算+VR，邊緣計算本身可能會成為通信行業和計算相關行業之間的一大橋梁，通過跨界，給雙方都可以帶來無數創新，也帶來更多新興服務，產業和機遇，

或許，隨著未來相關創新在教育、醫療、交通、工業等等場景的落地，我們的生活會隨之慢慢改變，如同手機一樣，成為我們身邊不可或缺的技術，加速人類的交流，便捷未來的生活，

作者：甜草莓

原文鏈接：

https://www.zhihu.com/question/453480417/answer/1834049040

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