CN111865647A - 使用分解的芯片粒进行边缘计算的模块化i/o配置 - Google Patents

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K·A·杜什
N·M·史密斯
T·维罗尔
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Abstract

描述用于部署和使用可配置边缘计算平台的各种方法。在边缘计算系统中，边缘计算设备包括硬件资源，其可以由芯片粒的配置组成，因为芯片粒被分解，以用于选择性使用和部署(用于计算、加速、存储器、存储或其他资源)。在示例中，执行配置操作以：基于在边缘计算设备处接收到的边缘计算工作负荷，识别使用硬件资源的条件；获得、确定或识别用于硬件资源的配置的可供用芯片粒实现的性质，其中，配置使得硬件资源能够满足使用硬件资源的条件；以及根据配置的性质，将芯片粒组成为配置，以使得能够将硬件资源用于边缘计算工作负荷。

Description

使用分解的芯片粒进行边缘计算的模块化I/O配置
技术领域
本文描述的实施例总体上涉及数据处理、网络通信和计算机架构的实现，具体地说，与涉及在边缘计算网络内的边缘计算节点中部署可配置的分解的(disaggregated)资源的系统布置有关。
背景技术
边缘计算在一般层次上指代为了优化所有权的总成本，减少应用时延，改进服务能力，以及改进针对安全性或数据隐私要求的合规性而转换更靠近端点设备(例如，消费者计算设备、用户设备等)的计算资源和存储资源。在一些情形中，边缘计算可以提供类似云的分布式服务，该服务可以为应用在许多类型的存储资源和计算资源之间提供编排和管理。结果，边缘计算的一些实现方式已经称为“边缘云”或“雾”，因为先前仅在大型远端数据中心中可用的强大计算资源被移动得更靠近端点，并且使得可供网络的“边缘”处的消费者使用。
已经开发出移动网络设置中的边缘计算用例，以用于与多址边缘计算(MEC)方法(也称为“移动边缘计算”)整合。MEC方法被设计为允许应用开发者和内容提供商在网络的边缘处接入动态移动网络设置中的计算功能和信息技术(IT)服务环境。在尝试定义用于MEC系统、平台、主机、服务和应用的操作的公共接口方面，欧洲电信标准协会(ETSI)行业规范小组(ISG)已经开发了有限的标准。
与传统云网络服务和广域网连接相比，边缘计算、MEC和有关技术尝试提供减少的时延、增强的响应性和更多的可用计算功率。然而，将移动性和动态启动的服务整合到某些移动用例和设备处理用例已经对编排、功能协调和资源管理造成限制和担心，尤其是在涉及很多参与者(设备、主机、租户、服务提供商、运营商)的复杂移动性设置中。这种复杂性在服务是以“边缘即服务”(EaaS)系统配置提供的设置中会增加，在这种配置中，提供和管理可缩放边缘计算资源的方式是，将资源作为可供执行工作负荷的协调式“服务”，而不是作为位于一组分布式且分离的节点当中的资源呈现给用户。
各种Edge、EaaS、MEC和雾网络、设备和服务的部署引入了许多发生在网络边缘以及朝向网络边缘的高级用例和分布式计算场景。然而，这些高级用例也引入了与安全性、处理和网络资源、服务可用性和效率以及许多其他问题有关的许多对应的技术挑战。一种这样的挑战涉及使用和部署定制的边缘平台架构，使得在适当位置的适当硬件配置可以执行工作负荷处理。然而，随着边缘计算系统和部署内处理架构和工作负荷数量增加，系统管理的复杂性也增加。
附图说明
在不一定按比例绘制的附图中，类似标号在不同视图中可以描述相似组件。具有不同字母后缀的类似标号可以表示相似组件的不同实例。在附图的各图中，通过示例而非限制的方式示出一些实施例，其中：
图1示出根据示例的用于边缘计算的边缘云配置的概述；
图2示出根据示例的用于在多个边缘节点和多个租户之间操作的边缘计算系统上的虚拟边缘配置的部署和编排；
图3示出根据示例的涉及对边缘计算系统中的应用的移动接入的车辆计算和通信用例。
图4示出根据示例的用于多址边缘计算(MEC)系统架构的框图；
图5示出根据示例的边缘计算环境当中部署的分布式计算的各层的概述；
图6A示出根据示例的计算节点系统处部署的示例组件的概述；
图6B示出根据示例的计算设备内的示例组件的另一概述；
图7示出根据示例的描绘边缘计算硬件配置到网络层中的操作部署和时延的映射的框图；
图8示出根据示例的描绘边缘计算硬件配置的用例和工作负荷到操作部署的映射的框图；
图9示出根据示例的使用模块化I/O组件配置的虚拟边缘器具的框图；
图10示出根据示例的用于基于模块化I/O组件来配置和部署边缘计算系统的处理的流程图；
图11示出根据示例的使用模块化I/O芯片粒配置的边缘计算平台的框图；以及
图12示出根据示例的用于在边缘计算平台内部署和利用可配置芯片粒资源的示例处理的流程图。
具体实施方式
在以下描述中，公开了用于经由各种芯片粒(chiplet)的适配和布置的计算架构和系统部署的方法、配置和有关装置。由不同类型的芯片粒(例如，可以被注册和管理的加速器、计算资源和存储器资源的组合)组成的边缘计算平台或处理电路提供本文所讨论的布置。该配置可以实时发生(一些情形中为纳秒或微秒的量级)，并且因特定边缘工作负荷或边缘计算情形而引起。
以下示例提供对边缘组合节点风格(CNF)的介绍，其中，CNF是处理电路、存储器和互连能力、或平台资源的芯片粒的动态配置的连接，以用于特定位置中，特定工作负荷集下。平台架构通过选择边缘计算工作负荷所需的合适类型和量的资源来建立CNF。平台架构分派计算元素，并使用至各芯片粒的模块化I/O组件来创建正确的总线连接，以实例化提供特定计算、加速或存储能力的“虚拟节点”。
随着边缘云生态系统改变，这些边缘CNF所提供的配置可以随时间而演进，以更好地容纳多样的工作负荷和消费者需求。这使得CNF能够被灵活地映射到多种类型的部署、工作负荷和用例。此外，以EaaS设置或其他方式提供的底层边缘云平台可以根据物理位置、正被映射的工作负荷的类型和待驱动的业务的量，开放不同类型的边缘CNF。
边缘和EaaS分布式计算架构的先前适配或配置遇到了若干密钥管理和端到端保护挑战，这些挑战通过本技术得以解决。从以下示例应理解，目前描述的边缘CNF可以根据吞吐率要求而按比例增加或按比例减小；或者随着新技术显现而更新到新的定义(例如，通过用新版本的深度学习模型替换深度学习模型)；或者随着环境特性改变(例如，随着施加或移除对功率或系统操作的新限制)而更新。
此外，尝试优化边缘计算系统内的I/O和计算处理的先前系统配置典型地基于以下方法之一：(1)在工作负荷或连接的开始时映射数据源的静态解决方案的结果，因为映射很少改变，除非正在重置连接；(2)驻留在集中式位置(例如，基于云中运行的智能来部署源映射的内容或应用交付层)的智能规则的结果；(3)评估特性(例如，UE要求、移动和边缘基础设施)以实现自适应比特率的预测方案的结果。虽然这些方法可以适应一些类型的边缘计算情形，但是这些先前技术并不能在低层级的硬件处实现重配置，并且常常要求大量的硬件资源待命可用，即使可能并不使用。
在示例中，用分解的组件提供对模块化I/O的管理，使得可以动态地连接由多个小芯片粒组成的边缘计算平台、电路或CPU，以将片上系统或片上系统集群动态地产生为特定配置。来自这些芯片粒的动态组成可以在CPU自身内扩展。芯片粒可以包括对特殊化类的工作负荷(例如，内容流送、实时控制、消息传送和社交媒体)而调适的不同功能和物理特性。
如以下示例中进一步详述，软件栈可以用发现接口发现芯片粒。芯片粒和资源的发现包括：获知资源是可用的，并识别通知这些资源做什么的元数据。芯片粒甚至可以是动态添加的或是可热插拔的(例如，通过连接提供对N种新类型的芯片粒的访问的新分立设备)。这些配置和其他配置可以应用在边缘计算架构中的多种硬件配置内。在以下示例内讨论边缘计算和工作负荷类型的其他概述。
示例边缘计算架构
图1是示出用于边缘计算的配置的概述的框图100，其包括在许多当前示例中称为“边缘云”的处理层。可以通过使用本文讨论的安全存储器管理技术以及计算和网络配置来扩展该网络拓扑，该网络拓扑可包括多个常规连网层(包括本文未示出的那些层)。
如所示，边缘云110并置于边缘位置(例如，基站140、本地处理中枢150或中心局120)，并且因此可以包括多个实体、设备和设备实例。边缘云110比云数据中心130更靠近端点(消费者和生产者)数据源160(例如，自主车辆161、用户设备162、商业和工业设备163、视频捕获设备164、无人机165、智慧城市和建筑设备166、传感器和IoT设备167等)。在边缘云110中的边缘处提供的计算、存储器(memory)和存储(storage)资源对于提供端点数据源160所使用的服务和功能的超低时延响应时间以及减少从边缘云110朝向云数据中心130的网络回传业务(由此提升能耗和总体网络使用等益处)是关键的。
计算、存储器和存储是稀缺资源，并且通常取决于边缘位置而降低(例如，可供消费者端点设备处使用的处理资源比基站处或中心局处少)。然而，边缘位置距端点(例如，UE)越近，空间和功率受约束就越多。因此，作为一般设计原则，边缘计算尝试通过分配更多的既在地理上又在网络内接入时间方面更靠近的资源，使网络服务所需的资源量最小化。
以下描述涵盖多个潜在部署并且解决一些网络运营商或服务提供商可能在其自身基础设施中具有的限制(例如，每个虚拟分区用不同密钥保护且隔离)的边缘云架构的方面。这些包括：基于边缘位置的配置的变化(因为基站层级处的边缘例如可能具有更受约束的性能)；基于可供边缘位置、各层位置或各组位置使用的计算、存储器、存储、构造、加速或类似资源的类型的配置；服务、安全性以及管理和编排功能；以及实现终端服务的可用性和性能的有关目标。
边缘计算是一种发展中的范例，在其中，典型地通过使用基站、网关、网络路由器或更靠近生产和消费数据的端点设备的其他设备处所实现的计算平台，在网络的“边缘”处或更靠近网络的“边缘”执行计算。例如，边缘网关服务器可以配备有存储器和存储资源的池，以对于已连接的客户端设备的低时延用例(例如，自主驾驶或视频监控)实时执行计算。或者作为示例，可以用计算和加速资源增强基站，以直接处理已连接的用户设备的服务工作负荷，而无需经由回传网络进一步传递数据。或者作为另一示例，可以用执行虚拟化网络功能并提供用于执行已连接设备的服务和消费者功能的计算资源的计算硬件，替代中心局网络管理硬件。通过使用以下讨论中所提供的动态芯片粒硬件配置，可以增强这些情形和其他情形。
与图1的网络架构相反，传统的端点(例如，UE、车辆到车辆(V2V)、车辆到万物(V2X)等)应用依赖于本地设备或远端云数据存储和处理，以交换和协调信息。云数据布置允许长期的数据收集和存储，但是对于时间变化较大的数据(例如，碰撞、交通信号灯改变等)并非最优的，并且可能无法满足时延挑战。
取决于通信上下文中的实时要求，可以在边缘计算部署中定义数据处理和存储节点的分层结构。例如，这种部署可以包括本地超低时延处理、区域存储和处理以及基于远端云数据中心的存储和处理。可以使用关键性能指标(KPI)来识别传感器数据传送最佳的位置以及处理或存储它的位置。这通常取决于数据的ISO层依赖性。例如，较低层(PHY、MAC、路由等)数据通常快速变化，最好本地处理，以便满足时延要求。较高层数据(例如，应用层数据)通常不是时间关键的，并且可以在远端云数据中心中进行存储和处理。
图2示出用于在多个边缘节点和多个租户之间操作的边缘计算系统上的虚拟边缘配置的部署和编排。具体地说，图2描绘边缘计算系统200中的第一边缘节点222和第二边缘节点224的协调，以履行来自各种虚拟边缘实例的对各种客户端端点210的请求和响应。虚拟边缘实例通过关于对网站、应用、数据库服务器等的较高时延请求而访问云/数据中心240，提供边缘云中的边缘计算能力和处理。因此，边缘云使得能够针对多个租户或实体协调多个云边缘节点之间的处理。
在图2的示例中，这些虚拟边缘实例包括：第一虚拟边缘232(提供给第一租户(Tenant1))，其提供边缘存储、计算和服务的第一组合；和第二虚拟边缘234，其向第二租户(Tenant2)提供边缘存储、计算和服务的第二组合。虚拟边缘实例232、234分布在边缘节点222、224之间，并且可以包括从相同或不同边缘节点履行请求和响应的情形。每个边缘节点222、224以分布但协调的方式进行操作的配置基于边缘配给功能250而发生。边缘节点222、224在多个租户之间为应用和服务提供协调式操作的功能基于编排功能260而发生。
应理解，210中的一些设备是多租户设备，其中，Tenant1可以在Tenant1“切片”内工作，而Tenant2可以在Tenant2切片内工作。可信多租户设备可以还包含租户特定加密密钥，使得密钥和切片的组合可以看作“信任根”(RoT)或租户特定RoT。可以使用安全架构(例如，DICE(设备身份合成引擎)架构，其中，DICE硬件构建块用于构造分层式可信计算基上下文，以用于设备能力(例如，现场可编程门阵列(FPGA))的分层)进一步动态地计算RoT。RoT也可以用于可信计算上下文，以支持各个租户操作等。
边缘计算节点可以对资源(存储器、CPU、GPU、中断控制器、I/O控制器、存储器控制器、总线控制器等)进行分区，其中，每个分区可以包含RoT能力，并且其中，可以进一步将根据DICE模型的扇出(fan-out)和分层应用于边缘节点。可以根据DICE分层和扇出结构对由容器、FaaS(功能即服务)或EaaS(边缘即服务)引擎、小服务程序(servlet)、服务器或其他计算抽象构成的云计算节点进行分区，以对于每个支持RoT上下文。因此，跨越实体210、222和240的各个RoT可以协调分布式可信计算基(DTCB)的建立，使得可以建立端到端地链接所有元素的租户特定虚拟可信安全信道。
此外，边缘计算系统可以被扩展为在多所有者-多租户环境中，通过使用容器(提供代码和所需依赖关系的软件的受约束的可部署的单元)提供多个应用的编排。可以使用多租户编排器来执行密钥管理、信任锚点管理和与图2中的可信“切片”概念的配给和生命周期有关的其他安全功能。编排器可以使用DICE分层和扇出构造来创建租户特定的RoT上下文。因此，编排器所提供的编排功能可以参与作为租户特定编排提供方。
因此，边缘计算系统可以被配置为履行来自多个虚拟边缘实例(以及来自云或远端数据中心(未示出))的对各种客户端端点的请求和响应。这些虚拟边缘实例的使用同时支持多个租户和多个应用(例如，AR/VR、企业应用、内容交付、游戏、计算卸载)。此外，在虚拟边缘实例内可以存在多种类型的应用(例如，普通应用、时延敏感应用、时延关键应用、用户平面应用、连网应用等)。虚拟边缘实例也可以跨越在不同地理位置处的多个所有者的系统。
在其他示例中，边缘计算系统可以在边缘计算系统中部署容器。作为简化的示例，容器管理器适于通过经由计算节点的执行启动容器化的容器集(pod)、功能和功能即服务实例，或者通过经由计算节点的执行分开地执行容器化的虚拟化网络功能。该布置可以适于由以下系统布置中的多个租户使用，其中，在对每个租户特定的虚拟机内启动容器化的容器集、功能和功能即服务实例(除了执行虚拟化网络功能之外)。
在边缘云内，(例如，由第一所有者操作的)第一边缘节点222和(例如，由第二所有者操作的)第二边缘节点224可以操作容器编排器或对容器编排器进行响应，以协调在虚拟边缘实例内为各个租户提供的各种应用的执行。例如，可以基于边缘配给功能250协调边缘节点222、224，而通过编排功能260协调各种应用的操作。
各种系统布置可以提供在应用组成方面同等地对待VM、容器和功能(以及得到的应用是这三种成分的组合)的架构。每种成分可以涉及使用一个或多个加速器(例如，FPGA、ASIC)组件作为本地后端。以此方式，可以跨编排器所协调的多个边缘所有者划分应用。
应理解，本文讨论的边缘计算系统和布置可以可适用于各种解决方案、服务和/或用例。作为示例，图3示出涉及对实现边缘云110的边缘计算系统300中的应用的移动接入的简化车辆计算和通信用例。在该用例下，每个客户端计算节点310可以体现为位于在沿道路行驶期间与边缘网关节点320进行通信的对应车辆中的车载计算系统(例如，车载导航和/或信息娱乐系统)。例如，边缘网关节点320可以位于路侧箱中，路侧箱可以沿着道路放置，放置在道路的十字路口处，或放置在道路附近的其他位置。随着每个车辆沿着道路行驶，其客户端计算节点310与特定边缘网关节点320之间的连接可以传播，使得对于客户端计算节点310维持一致的连接和上下文。每一个边缘网关节点320包括一些处理和存储能力，并且因此，可以在一个或多个边缘网关节点320上执行用于客户端计算节点310的数据的一些处理和/或存储。
每一个边缘网关节点320可以与一个或多个边缘资源节点340(其说明性地体现为位于通信基站342(例如，蜂窝网络的基站)处或其中的计算服务器、器具或组件)进行通信。如上所讨论的，每个边缘网关节点340包括一些处理和存储能力，并且因此，可以在边缘资源节点340上执行用于客户端计算节点310的数据的一些处理和/或存储。例如，对较不紧急或重要的数据的处理可以由边缘资源节点340来执行，而对具有较高紧急性或重要性的数据的处理可以由边缘网关设备或客户端节点自身来执行(取决于例如每个组件的能力)。此外，边缘节点320、边缘资源节点340、核心数据中心350和网络云360之间可以存在各种有线或无线通信链路(例如，光纤有线回传、5G无线链路)。
边缘资源节点340还与核心数据中心350进行通信，核心数据中心350可以包括位于中心位置(例如，蜂窝通信网络的中心局)中的计算服务器、器具和/或其他组件。核心数据中心350可以为边缘资源节点340和边缘网关节点320所形成的边缘云110操作提供至全局网络云360(例如，互联网)的网关。此外，在一些示例中，核心数据中心350可以包括一些处理和存储能力，并且因此，可以在核心数据中心350上执行用于客户端计算设备的数据的一些处理和/或存储(例如，低紧急性或重要性、或者高复杂度的处理)。边缘网关节点320或边缘资源节点340可以提供有状态应用332和地理分布式数据存储334(例如，数据库、数据仓等)的使用。
在其他示例中，随着边缘节点将沿着托管它的平台移动到其他地理位置，图3可以利用各种类型的移动边缘节点(例如，托管在车辆(例如，汽车、卡车、电车、火车等)或其他移动单元中的边缘节点)。通过车辆到车辆的通信，各车辆可以甚至充当用于其他汽车的网络边缘节点(例如，以执行缓存、报告、数据聚合等)。因此，应理解，各种边缘节点中所提供的应用组件可以分布在多种设置中，包括各端点设备或边缘网关节点320处的一些功能或操作、边缘资源节点340处的一些其他功能或操作、以及核心数据中心350或全局网络云360中的其他功能或操作之间的协调。
在其他配置中，边缘计算系统可以通过使用各个可执行应用和功能来实现FaaS或EaaS计算能力。在示例中，开发者编写表示一个或多个计算机功能的功能代码(例如，本文的“计算机代码”)，并且功能代码被上传到例如边缘节点或数据中心所提供的FaaS或EaaS平台。触发(例如，服务用例或边缘处理事件)发起通过FaaS或EaaS平台执行功能代码。
在FaaS或EaaS实现方式的示例中，使用容器来提供执行功能代码的环境。容器可以是任何隔离式执行实体(例如，进程、Docker或Kubernetes容器、虚拟机等)。在边缘计算系统内，各种数据中心、边缘设备和端点设备(包括移动设备)用于“加持(spin up)”按需缩放的功能(例如，激活和/或分配功能动作)。功能代码得以在物理基础设施(例如，边缘计算节点)设备和底层虚拟化容器上执行。最终，响应于执行完成，在基础设施上“减持(spindown)”(例如，停用和/或解除分配)容器。
FaaS或EaaS的其他方面可以使得能够以服务方式部署边缘功能，包括对支持边缘计算作为服务的各个功能的支持。FaaS或EaaS的附加特征可以包括：粒度计费组件，其使得消费者(例如，计算机代码开发者)能够仅当他们的代码得以执行时进行支付；公共数据存储，用于存储数据，以便一个或多个功能重用；各功能之间的编排和管理；功能执行管理、并行性和联合；容器和功能存储器空间的管理；可供功能使用的加速资源的协调；和容器(包括已经部署了或正在操作的“暖”容器与需要部署或配置的“冷”容器)之间的功能的分布。
可以在例如ETSI GS MEC-003“Mobile Edge Computing(MEC)；Framework andReference Architecture”(例如，V2.0.3)中公布的标准和方法以及有关的MEC或连网操作实现方式所提供的MEC环境内实现参照边缘计算所讨论的一些技术和配置。虽然目前讨论的动态芯片粒硬件配置技术和配置的形式可以向MEC架构和系统部署提供显著益处，但是本技术和配置的适用性可以扩展到任何数量的边缘计算、IoT、雾或分布式计算平台。
MEC旨在支持开发边缘计算的移动用例，以允许应用开发者和内容提供商在网络边缘处以动态设置接入计算能力和IT服务环境。MEC使用位于更靠近网络(例如，蜂窝网络)边缘的设备为应用开发者和内容提供商提供云计算能力和IT服务环境。这种环境由超低时延和高带宽以及对应用可以利用的无线网络信息的实时访问来表征。MEC技术允许运营商灵活且快速地朝向移动订户、企业和垂直分段部署创新性应用和服务。
像其他边缘计算部署一样，MEC可以通过更靠近用户(例如，移动设备、用户设备(UE)、站(STA)等)地操作应用、数据功能和发现等，来减少网络拥塞。欧洲电信标准协会(ETSI)已经颁发了应对安全性(例如，用户安全性以及应用完整性二者)、无线电使用等的一些MEC细节(例如，2014年9月1日公布的“Mobile Edge Computing IntroductoryTechnical White Paper”中所描述的)。作为ETSI MEC行业规范组(ISG)的一部分，ETSI正在陆续开发并公布提供关于MEC情形的进一步细节和实现方式用例的一组规范和白皮书。
MEC架构在网络的边缘处为应用开发者和内容提供商提供云计算能力和IT服务环境。这种环境由超低时延和高带宽以及对应用可以利用的无线网络信息的实时访问来表征。因此，MEC技术允许灵活且快速地朝向移动订户、企业和垂直分段部署创新性应用和服务。例如，在汽车设置中，应用(例如，V2X(车辆到万物，基于IEEE 802.11p或基于3GPP LTE-V2X))可以使用MEC技术来交换数据，向聚合点提供数据，并访问数据库中的数据以提供和获得(由各种汽车、路侧单元等)从大量传感器导出的本地情况的概述。
图4描绘用于示例多址边缘计算(MEC)系统架构的框图400。在示例中，可以根据规范、标准或其他定义(例如，根据ETSI ISG MEC-003规范)来定义MEC系统架构。在该示图中，Mp参考点指代MEC平台功能；Mm参考点指代管理；Mx指代至外部实体的连接。本文讨论的服务、应用、编排器和其他实体可以实现于图4中描绘的MEC系统架构的任何数量的实体处，并且用于执行网络操作的通信可以实现于图4中描绘的MEC系统架构的任何数量的接口处。然而，还应理解，可以通过任何数量的边缘栈实现方式(包括不涉及MEC设备或MEC系统布置的实现方式)提供本文讨论的特定芯片粒配置和使用。
例如，在客户端用户设备装置(例如，智能电话)处操作的设备应用402可以访问多址边缘编排器410，因为编排器410协调边缘计算主机的系统配置或特征(包括动态芯片粒硬件配置的使用)，以用于履行服务或应用。此外，特定MEC主机450可以操作经由虚拟边缘器具提供MEC资源或服务的一个或多个MEC应用451、452、453或平台460，如图7和图9中进一步详述的那样。虚拟化基础设施管理器440和MEC平台管理器430提供对主机、平台和资源的使用的管理，并且还可以提供对证明服务或验证器(未示出)的受管理的访问。虚拟化基础设施管理器440和MEC平台管理器430也可以提供对其他MEC主机(例如，主机470)或MEC平台(例如，平台480)的受管理的访问，这也可以涉及本文所描述的证明功能的使用。
示例计算设备
在更一般的层次上，边缘计算系统可以被描述为涵盖在边缘云110中操作的任何数量的部署，其提供来自客户端和分布式计算设备的协调。为了说明的目的，图5提供了在边缘计算环境当中部署的分布式计算的各层的进一步抽象概述。
图5总体上描绘用于向多利益相关者实体提供边缘服务和应用的边缘计算系统，这些实体分布在一个或多个客户端计算节点502、一个或多个边缘网关节点512、一个或多个边缘聚合节点522、一个或多个核心数据中心532和全局网络云542之间，跨网络的各层分布。可以在电信服务提供商(“telco”或“TSP”)、物联网服务提供商、云服务提供商(CSP)、企业实体或任何其他数量的实体处或代表它们提供边缘计算系统的实现。各种形式的有线或无线连接可以被配置为在节点502、512、522、532之间建立连接，包括在这些节点之间的互连(例如，边缘网关节点512之间的连接以及边缘聚合节点522之间的连接)。
边缘计算系统的每个节点或设备位于与层510、520、530、540和550对应的特定层处。例如，客户端计算节点502均位于端点层510处，而每一个边缘网关节点512位于边缘计算系统的边缘设备层520(本地层级)处。此外，每一个边缘聚合节点522(和/或雾设备524，如果与雾连网配置526一起布置或在雾网络配置526当中操作)位于网络接入层530(中间层级)处。雾计算(或“雾化”)通常指代云计算向企业的网络的边缘的扩展(典型地在协调型分布式或多节点网络中)。一些形式的雾计算在终端设备与云计算数据中心(代表云计算位置)之间提供计算服务、存储服务和连网服务的部署。这些形式的雾计算提供与本文讨论的边缘计算一致的操作；本文讨论的许多边缘计算方面适用于雾网络、雾化和雾配置。此外，本文讨论的边缘计算系统的各方面可以被配置为雾，或者雾的各方面可以整合到边缘计算架构中。
核心数据中心532位于核心网层540(例如，地区或地理中央层级)处，而全局网络云542位于云数据中心层550(例如，国家或全局层)处。“核心”的使用被提供作为用于可由多个边缘节点或组件接入的集中式网络位置(网络中的较深处)的术语；然而，“核心”不一定指定网络的“中心”或最深位置。因此，核心数据中心532可以位于边缘云110内、其处或其附近。
虽然在图5中示出说明性数量的客户端计算节点502、边缘网关节点512、边缘聚合节点522、核心数据中心532和全局网络云542，但是应理解，边缘计算系统在每一层处可以包括更多或更少的设备或系统。此外，如图5所示，每个层510、520、530、540和550的组件的数量通常在每个更低层级处(即，当移动得更靠近端点时)增加。因此，一个边缘网关节点512可以服务多个客户端计算节点502，并且一个边缘聚合节点522可以服务多个边缘网关节点512。
根据本文提供的示例，每个客户端计算节点502可以体现为能够作为数据的生产者或消费者进行通信的任何类型的端点组件、设备、器具或“事物”。此外，边缘计算系统500中所使用的标记“节点”或“设备”并不一定表示该节点或设备以客户端或从属角色操作；相反，边缘计算系统500中的任何节点或设备指代包括分离的或连接的硬件或软件配置以促进或使用边缘云110的各个实体、节点或子系统。
因此，边缘云110由分别由层520的边缘网关节点512和层530的边缘聚合节点522操作并且处于其内的网络组件和功能特征形成。边缘云110可以体现为提供与有无线接入网(RAN)能力的端点设备(例如，移动计算设备、IoT设备、智能设备等)(其在图5中示为客户端计算节点502)靠近的边缘计算和/或存储资源的任何类型的网络。换句话说，边缘云110可以设想为连接端点设备和充当进入服务提供商核心网(包括运营商网络(例如全球移动通信系统(GSM)网络、长期演进(LTE)网络、5G网络等))的入口点的传统移动网络接入点，同时还提供存储和/或计算能力的“边缘”。也可以利用其他类型和形式的网络接入(例如，Wi-Fi、远距离无线网络)代替这些3GPP运营商网络或与之组合。
在一些示例中，边缘云110可以形成进入或跨雾连网配置526(例如，雾设备524的网络，未详细示出)的入口点的一部分，或者提供该入口点，雾连网配置526可以体现为分发资源和服务以执行特定功能的系统级水平和分布式架构。例如，雾设备524的协调分布式网络可以在IoT系统布置的上下文中执行计算、存储、控制或连网方面。在云数据中心层550与客户端端点(例如，客户端计算节点502)之间的边缘云110中可以存在其他连网式、聚合式和分布式功能。在以下章节中，在网络功能或服务虚拟化的上下文中讨论其中一些功能，包括使用为多个利益相关者所编排的虚拟边缘和虚拟服务。
边缘网关节点512和边缘聚合节点522合作向客户端计算节点502提供各种边缘服务和安全性。此外，因为每个客户端计算节点502可以是固定的或移动的，所以随着对应客户端计算节点502围绕一区域移动，每个边缘网关节点512可以与其他边缘网关设备合作，以传播当前提供的边缘服务和安全性。为此，边缘网关节点512和/或边缘聚合节点522中的每一个可以支持多个租赁和多个利益相关者配置，在其中，可以跨单个或多个计算设备支持和协调来自(或托管于)多个服务提供商和多个消费者的服务。
在各种示例中，可以在客户端计算节点502之间，在边缘网关节点512或聚合节点522以及边缘云110中操作或利用服务、加速、计算、存储或存储器功能的其他中间节点处，实现动态芯片粒硬件配置的使用，如下面参照7-图12进一步讨论的。
在其他示例中，可以基于图6A和图6B中描绘的组件实现参照本边缘计算系统和环境所讨论的任何计算节点或设备。每个边缘计算节点可以体现为能够与其他边缘组件、连网组件或端点组件进行通信的某种类型的设备、器具、计算机或其他“事物”。例如，边缘计算设备可以体现为智能电话、移动计算设备、智能器具、车载计算系统(例如，导航系统)或能够执行所描述功能的其他设备或系统。
在图6A中描绘的简化示例中，边缘计算节点600包括计算引擎(在本文中也称为“计算电路”)602、输入/输出(I/O)子系统608、数据存储610、通信电路子系统612和可选地一个或多个外围设备614。在其他示例中，每个计算设备可以包括其他或附加组件(例如，个人或服务器计算系统(例如，显示器、外围设备等)中所使用的组件)。此外，在一些示例中，说明性组件中的一个或多个可以合并到另一组件中，或者形成其一部分。
计算节点600可以体现为能够执行各种计算功能的任何类型的引擎、设备或设备集合。在一些示例中，计算节点600可以体现为单个设备(例如，集成电路、嵌入式系统、现场可编程门阵列(FPGA)、片上系统(SOC)或其他集成系统或设备)。在说明性示例中，计算节点600包括或体现为处理器604和存储器606。处理器604可以体现为能够执行本文所描述的功能(例如，执行应用)的任何类型的处理器。例如，处理器604可以体现为多核处理器、微控制器或其他处理器或处理/控制电路。在一些示例中，处理器604可以体现为、包括或耦合到FPGA、专用集成电路(ASIC)、可重配置硬件或硬件电路或者其他专用硬件，以促进本文所描述的功能的执行。
主存储器606可以体现为能够执行本文所描述的功能的任何类型的易失性(例如，动态随机存取存储器(DRAM)等)或非易失性存储器或数据存储。易失性存储器可以是需要电力来维持介质所存储的数据的状态的存储介质。易失性存储器的非限定性示例可以包括各种类型的随机存取存储器(RAM)(例如，DRAM或静态随机存取存储器(SRAM))。可以在存储模块中使用的一种特定类型的DRAM是同步动态随机存取存储器(SDRAM)。
在一个示例中，存储器设备是块可寻址存储器设备(例如，基于NAND或NOR技术的存储器设备)。存储器设备可以还包括三维交叉点存储器设备(例如，Intel 3D XPointTM存储器)或其他字节可寻址就地写入非易失性存储器设备。存储器设备可以指代管芯自身和/或封装的存储器产品。在一些示例中，3D交叉点存储器(例如，Intel 3D XPointTM存储器)可以包括无晶体管可堆叠交叉点架构，在其中，存储器单元位于字线和位线的交点处并且是单独可寻址的，并且，位存储基于体电阻的改变。在一些示例中，主存储器606的全部或部分可以集成到处理器604中。主存储器606可以存储在操作期间使用的各种软件和数据(例如，一个或多个应用、由应用操作的数据、库和驱动程序)。
计算电路602经由I/O子系统608以通信方式耦合到计算节点600的其他组件，I/O子系统608可以体现为用于促进与计算电路602(例如，与处理器604和/或主存储器606)和计算电路602的其他组件的输入/输出操作的电路和/或组件。例如，I/O子系统608可以体现为或包括存储器控制器中枢、输入/输出控制中枢、集成传感器中枢、固件设备、通信链接(例如，点到点链路、总线链路、引线、缆线、光导、印制电路板迹线等)和/或其他组件和子系统，以促进输入/输出操作。在一些示例中，I/O子系统608可以形成片上系统(SoC)的一部分，并且连同计算电路602的处理器604、主存储器606和其他组件中的一个或多个一起合并到计算电路602中。
一个或多个说明性数据存储设备610可以体现为被配置用于短期或长期存储数据的任何类型的设备(例如，存储器设备和电路、存储器卡、硬盘驱动器、固态驱动器或其他数据存储设备)。每个数据存储设备610可以包括系统分区，其存储用于数据存储设备610的数据和固件代码。每个数据存储设备610可以还包括一个或多个操作系统分区，其取决于例如计算节点600的类型而存储用于操作系统的数据文件和可执行文件。
通信电路612可以体现为能够使得通过计算电路602与另一计算设备(例如，边缘计算系统500的边缘网关节点512)之间的网络的通信成为可能的任何通信电路、设备或其集合。通信电路612可以被配置为使用任何一种或多种通信技术(例如，有线或无线通信)和关联的协议(例如，蜂窝连网协议(例如，3GPP 4G或5G标准)、无线局域网协议(例如，IEEE802.11/
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)、无线广域网协议、以太网，
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等)，以实现这种通信。
说明性通信电路612包括网络接口控制器(NIC)620，其也可以称为主机构造接口(HFI)。NIC 620可以体现为一个或多个add-in板、子卡、网络接口卡、控制器芯片、芯片组或计算节点600可以用于与另一计算设备(例如，边缘网关节点512)连接的其他设备。在一些示例中，NIC 620可以体现为包括一个或多个处理器的片上系统(SoC)的一部分，或者包括于也包含一个或多个处理器的多芯片封装上。在一些示例中，NIC 620可以包括均位于NIC620本地的本地处理器(未示出)和/或本地存储器(未示出)。在这些示例中，NIC 620的本地处理器可以能够执行本文描述的计算电路602的一个或多个功能。附加地或替代地，在这些示例中，NIC 620的本地存储器可以在板级、插座级、芯片级和/或其他级集成到客户端计算节点的一个或多个组件中。
此外，在一些示例中，每个计算节点600可以包括一个或多个外围设备614。取决于计算节点600的特定类型，这些外围设备614可以包括计算设备或服务器中找到的任何类型的外围设备(例如，音频输入设备、显示器、其他输入/输出设备、接口设备和/或其他外围设备)。在其他示例中，边缘计算系统中的各个边缘计算节点(例如，客户端计算节点502、边缘网关节点512、边缘聚合节点522)或类似形式的器具、计算机、子系统、电路或其他组件可以体现计算节点600。
在更详细的示例中，图6B示出可以存在于边缘计算节点650中以用于实现本文所描述的技术(例如，操作、处理、方法和方法论)的组件的示例的框图。边缘计算节点650可以包括以上引用的组件的任何组合，并且它可以包括可与边缘通信网络或这些网络的组合一起使用的任何设备。组件可以实现为适于边缘计算节点650中的IC、其部分、分立电子设备或其他模块、逻辑、硬件、软件、固件或其组合，或者实现为合并到更大系统的机架内的组件。
边缘计算节点650可以包括处理器652形式的处理电路，其可以是微处理器、多核处理器、多线程处理器、超低压处理器、嵌入式处理器或其他已知的处理元件。处理器652可以是片上系统(SoC)的一部分，在SoC中，处理器652和其他组件形成为单个集成电路或单个封装(例如，来自Intel Corporation,Santa Clara,California的EdisonTM或GalileoTMSoC板)。作为示例，处理器652可以包括基于
Figure BDA0002426335270000171
Architecture CoreTM的处理器(例如，QuarkTM、AtomTM、i3、i5、i7、i9或MCU类处理器)或从
Figure BDA0002426335270000172
可得的另一这种处理器。然而，可以使用任何其他数量的处理器(例如，从Sunnyvale,California的Advanced MicroDevices,Inc.(AMD)可得的处理器、来自Sunnyvale,California的MIPS Technologies,Inc.的基于MIPS的设计、从ARM Holdings,Ltd.或其消费者或它们的被许可方或采用方许可的基于ARM的设计)。处理器可以包括例如来自
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Inc.的A5-A12处理器、来自
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Technologies Inc.的SnapdragonTM处理器或来自Texas Instruments,Inc.的OMAPTM处理器的单元。
处理器652可以通过互连656(例如，总线)与系统存储器654进行通信。可以使用任何数量的存储器设备来提供给定量的系统存储器。作为示例，存储器可以是根据联合电子器件工程委员会(JEDEC)设计(例如，DDR或移动DDR标准(例如、LPDDR、LPDDR2、LPDDR3或LPDDR4))的随机存取存储器(RAM)。在特定示例中，存储器组件可以符合JEDEC颁布的DRAM标准(例如，关于DDR SDRAM的JESD79F、关于DDR2 SDRAM的JESD79-2F、关于DDR3SDRAM的JESD79-3F、关于DDR4 SDRAM的JESD79-4A、关于低功率DDR(LPDDR)的JESD209、关于LPDDR2的JESD209-2、关于LPDDR3的JESD209-3和关于LPDDR4的JESD209-4)。这些标准(和相似标准)可以称为基于DDR的标准，并且实现这些标准的存储设备的通信接口可以称为基于DDR的接口。在各种实现方式中，各存储器设备可以具有任何数量的不同封装类型(例如，单管芯封装(SDP)、双管芯封装(DDP)或四管芯封装(Q17P))。在一些示例中，这些设备可以直接焊接到主板上，以提供较低轮廓解决方案，而在其他示例中，设备被配置作为一个或多个存储器模块，其进而由给定的连接器耦合到主板。可以使用任何数量的其他存储器实现方式(例如，其他类型的存储器模块(例如，不同种类的双列直插存储器模块(DIMM)，包括但不限于microDIMM或MiniDIMM))。
为了提供信息(例如，数据、应用、操作系统等)的永久存储，存储658也可以经由互连656耦合到处理器652。在示例中，可以经由固态磁盘驱动器(SSDD)实现存储658。可以用于存储658的其他设备包括闪存卡(例如，SD卡、microSD卡、XD图片卡等)和USB闪存驱动器。在示例中，存储器设备可以是或可以包括使用硫属化物玻璃的存储器设备、多阈值级NAND闪存、NOR闪存、单级或多级相变存储器(PCM)、电阻式存储器、纳米引线存储器、铁电晶体管随机存取存储器(FeTRAM)、反铁电存储器、结合忆阻器技术的磁阻随机存取存储器(MRAM)存储器、包括金属氧化物基、氧空位基(oxygen vacancy base)和导电桥随机存取存储器(CB-RAM)的电阻式存储器、或自旋转移扭矩(STT)-MRAM、基于电子自旋磁性结存储器的设备、基于磁性隧道结(MTJ)的设备、基于DW(磁畴壁)和SOT(自旋轨道转移)的设备、基于晶闸管的存储器设备、或任何以上的组合、或其他存储器。
在低功率实现方式中，存储658可以是与处理器652关联的管芯上存储器或寄存器。然而，在一些示例中，可以使用微硬盘驱动器(HDD)来实现存储658。此外，除了或代替所描述的技术，任何数量的新技术(例如，电阻变化存储器、相变存储器、全息存储器或化学存储器等)可以用于存储658。
组件可以通过互连656进行通信。互连656可以包括任何数量的技术，包括工业标准架构(ISA)、扩展ISA(EISA)、外围组件互连(PCI)、外围组件互连扩展(PCIx)、PCI高速(PCIe)或任何数量的其他技术。互连656可以是例如用在基于SoC的系统中的私有总线。可以包括其他总线系统(例如，I2C接口、SPI接口、点到点接口和电力总线等)。
互连656可以将处理器652耦合到收发机666，以用于与已连接边缘设备662的通信。收发机666可以使用任何数量的频率和协议(例如，IEEE 802.15.4标准下的2.4吉赫兹(GHz)传输，使用由
Figure BDA0002426335270000193
特殊兴趣组定义的低功耗
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(BLE)标准或
Figure BDA0002426335270000192
标准等)。被配置用于特定无线通信协议的任何数量的无线电可以用于至已连接边缘设备662的连接。例如，无线局域网(WLAN)单元可以用于根据电气和电子工程师协会(IEEE)802.11标准实现
Figure BDA0002426335270000194
通信。此外，无线广域通信(例如，根据蜂窝或其他无线广域协议)可以经由无线广域网(WWAN)单元发生。
无线网络收发机666(或多个收发机)可以对于处于不同距离的通信使用多个标准或无线电进行通信。例如，边缘计算节点650可以使用基于BLE的本地收发机或另一低功率无线电与靠近设备(例如，在大约10米内)进行通信，以节省功率。可以通过ZigBee或其他中间功率无线电到达更远的已连接边缘设备662(例如，在大约50米内)。这两种通信技术可以按不同的功率水平通过单个无线电发生，或者可以通过分离的收发机(例如，使用BLE的本地收发机和使用ZigBee的单独的Mesh收发机)发生。
可以包括无线网络收发机666(例如，无线电收发机)，以经由局域网或广域网协议与边缘云690中的设备或服务进行通信。无线网络收发机666可以是遵循IEEE 802.15.4或IEEE 802.15.4g标准等的LPWA收发机。边缘计算节点650可以使用Semtech和LoRa联盟开发的LoRaWANTM(远距离广域网)通过广域进行通信。本文描述的技术不限于这些技术，而是可以与实现远距离低带宽通信(例如，Sigfox和其他技术)的任何数量的其他云收发机一起使用。此外，可以使用IEEE 802.15.4e规范中所描述的其他通信技术(例如，时隙式信道跳转)。
如本文所描述的那样，除了关于无线网络收发机666提到的系统之外，还可以使用任何数量的其他无线电通信和协议。例如，收发机666可以包括使用扩频(SPA/SAS)通信实现高速通信的蜂窝收发机。此外，可以使用任何数量的其他协议，例如用于中速通信并且提供网络通信的
Figure BDA0002426335270000201
网络。收发机666可以包括与任何数量的3GPP(第三代合作伙伴项目)规范兼容的无线电(例如，在本公开的结束进一步详细讨论的长期演进(LTE)和第五代(5G)通信系统)。可以包括网络接口控制器(NIC)668，以提供至边缘云690的节点或其他设备(例如(例如，在Mesh中操作的)已连接边缘设备662)的有线通信。有线通信可以提供以太网连接，或者可以基于其他类型的网络(例如，控制器区域网(CAN)、局部互连网络(LIN)、DeviceNet、ControlNet、Data Highway+、PROFIBUS或PROFINET等)。可以包括附加NIC 668，以使得能够连接到第二网络，例如，第一NIC 668通过以太网提供去往云的通信，第二NIC668通过另一类型的网络提供去往其他设备的通信。
考虑到从设备到另一组件或网络的适用通信的类型多种多样，设备所使用的适用通信电路可以包括组件664、666、668或670中的任何一个或多个，或者由其体现。因此，在各种示例中，可以通过该通信电路体现用于通信(例如，接收、发送等)的适用手段。
边缘计算节点650可以包括或耦合到加速电路664、其可以由一个或多个AI加速器、神经计算棒、神经形态硬件、FPGA、GPU布置、一个或多个SoC、一个或多个CPU、一个或多个数字信号处理器、专用ASIC或被设计为完成一个或多个专用任务的其他形式的专用处理器或电路来体现。这些任务可以包括AI处理(包括机器学习、训练、推理和分类操作)、视觉数据处理、网络数据处理、对象检测、规则分析等。因此，在各种示例中，这种加速电路可以体现用于加速的适用手段。
互连656可以将处理器652耦合到用于连接附加设备或子系统的传感器中枢或外部接口670。设备可以包括传感器672(例如，加速度计、水平传感器、流量传感器、光学光传感器、相机传感器、温度传感器、全球定位系统(GPS)传感器、压力传感器、大气压力传感器等)。中枢或接口670还可以用于将边缘计算节点650连接到致动器674(例如，功率开关、阀致动器、听觉声音发生器、视觉警告设备等)。
在一些可选示例中，各种输入/输出(I/O)设备可以存在于边缘计算节点650内或连接到边缘计算节点650。例如，可以包括显示器或其他输出设备684，以显示信息(例如，传感器读数或致动器位置)。可以包括输入设备686(例如，触摸屏或小键盘)，以接受输入。输出设备684可以包括任何数量的形式的音频或视觉显示，包括简单视觉输出(例如，二进制状态指示器(例如，LED)和多字符视觉输出)或更复杂的输出(例如，显示屏(例如，LCD屏幕))，其中，字符、图形、多媒体对象等的输出是从边缘计算节点650的操作生成或产生的。
电池676可以为边缘计算节点650供电，但是在边缘计算节点650安装在固定位置中的示例中，它可以具有耦合到电网的电源。电池676可以是锂离子电池或金属-空气电池(例如，锌-空气电池、铝-空气电池、锂-空气电池等)。
电池监视器/充电器678可以包括于边缘计算节点650中，以跟踪电池676的荷电状态(SoCh)。电池监视器/充电器678可以用于监控电池676的其他参数，以提供故障预测(例如，电池676的健康状态(SoH)和功能状态(SoF))。电池监视器/充电器678可以包括电池监控集成电路(例如，来自Linear Technologies的LTC4020或LTC2990、来自Phoenix,Arizona的ON Semiconductor的ADT7488A、或来自Dallas,TX的Texas Instruments的UCD90xxx族的IC)。电池监视器/充电器678可以通过互连656将关于电池676的信息传递到处理器652。电池监视器/充电器678可以还包括模数(ADC)转换器，其使得处理器652能够直接监控电池676的电压或来自电池676的电流。电池参数可以用于确定边缘计算节点650可以执行的动作(例如，传输频率、Mesh网络操作、感测频率等)。
功率块680或耦合到电网的其他电源可以与电池监视器/充电器678耦合，以对电池676进行充电。在一些示例中，可以用无线功率接收机代替功率块680，以例如通过边缘计算节点650中的环形天线无线地获得功率。无线电池充电电路(例如，来自Milpitas,California的Linear Technologies的LTC4020芯片等)可以包括于电池监视器/充电器678中。可以基于电池676的大小以及因此所需的电流来选择特定充电电路。可以使用Airfuel联盟所颁布的Airfuel标准、无线电力联盟(Wireless Power Consortium)所颁布的Qi无线充电标准或无线电力联盟(Alliance for Wireless Power)所颁布的Rezence充电标准执行充电。
存储658可以包括软件、固件或硬件命令的形式的指令682，以实现本文描述的技术。虽然这些指令682被示为包括于存储器654和存储658中的代码块，但是可以理解，可以用例如内置于专用集成电路(ASIC)中的硬连线电路代替任何代码块。
在示例中，经由存储器654、存储658或处理器652提供的指令682可以体现为包括用于引导处理器652在边缘计算节点650中执行电子操作的代码的非瞬时性机器可读介质660。处理器652可以通过互连656访问非瞬时性机器可读介质660。例如，非瞬时性机器可读介质660可以由关于存储658所描述的设备来体现，或者可以包括特定存储单元(例如，光盘、闪存驱动器或任何数量的其他硬件设备)。非瞬时性机器可读介质660可以包括用于引导处理器652执行例如关于以上描绘的操作和功能的流程图和框图所描述的特定动作序列或流程的指令。如所使用的那样，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”是可互换的。
在其他示例中，机器可读介质还包括能够存储、编码或携带用于机器执行的指令并且使机器执行本公开的任何一种或多种方法的任何有形介质，或者能够存储、编码或携带由这些指令利用或与之关联的数据结构的任何有形介质。“机器可读介质”因此可以包括但不限于固态存储器以及光学和磁性介质。机器可读介质的特定示例包括非易失性存储器，包括但不限于例如半导体存储设备(例如，电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM))和闪存设备；磁盘(例如，内部硬盘和可移除盘)；磁性光盘；以及CD-ROM和DVD-ROM盘。也可以利用多种传输协议中的任何一种(例如，HTTP)，经由网络接口设备使用传输介质通过通信网络进一步发送或接收机器可读介质所体现的指令。
能够以非瞬时性格式托管数据的存储设备或其他装置可以提供机器可读介质。在示例中，机器可读介质上所存储或提供的信息可以表示指令(例如，指令自身或可以从中导出指令的格式)。可以从中导出指令的这种格式可以包括源代码、编码的指令(例如，以压缩或加密的形式)、封装的指令(例如，划分为多个包)等。处理电路可以将表示机器可读介质中的指令的信息处理为指令，以实现本文所讨论的任何操作。例如，从信息中导出指令(例如，由处理电路进行处理)可以包括：将信息(例如，从源代码、目标代码等)编译、解释、加载、组织(例如，动态地或静地链接)、编码、解码、加密、解密、封装、解封或操控成指令。
在示例中，指令的导出可以包括(例如，处理电路进行的)信息的组装、编译或解释，以从机器可读介质所提供的某种中间或预处理的格式创建指令。信息当以多个部分提供时可以被组合、解封和修改，以创建指令。例如，信息可以处于一个或若干远端服务器上的多个压缩的源代码包(或目标代码或二进制可执行代码等)中。源代码包在通过网络运送中时可以被加密，并且在本地机器处解密、解压、组装(例如，链接)(如果需要)以及编译或解释(例如，编译或解释成库、独立可执行文件等)，并由本地机器执行。
图6A和图6B中的每一个框旨在描绘边缘计算节点的设备、子系统或布置的组件的高层次视图。然而，应理解，在其他实现方式中，可以省略所示的一些组件，可以存在附加的组件，并且可以出现所示的组件的不同布置。
边缘平台架构
从边缘平台架构部署角度看，挑战之一是识别能够满足变化的要求(以及潜在地，冲突的要求)的正确平台架构或设计。主要要求之一是由位置提出的：利用(在地理上或网络上)靠近的位置处的边缘平台，以满足对于服务或应用的时延要求。次要要求之一是由工作负荷和用户自身以及工作负荷的类型、工作负荷的内容、用户对于工作负荷的要求等提出的。在该上下文中，边缘平台架构必须能够用适当的计算方案(例如，使用CPU卸载或专用加速)，满足所要求的基于度量的性能(例如，每瓦特性能)，与此同时使用适当量的资源(这可以随时间变化)。
图7示出基于硬件平台730、740、750和760到边缘云的各种层530、540、550及以上(扩展到以上关于图5讨论的操作网络层示例)的映射的边缘计算硬件配置到网络层中的操作部署和时延的映射。例如，在层530处，低功率CPU与多个专用加速器(硬件730)的组合可以提供适合于执行预置(on-premise)服务(例如，要求极低时延(在毫秒之下)的小云(cloudlet)/小边缘(edgelet)/或其他小应用(applet))的(由多个组件701A、701B、701C组成的)第一平台类型702。在层540处，低功率CPU与专用加速器(硬件740)的类似组合可以提供适合于为多种类型的设备(例如，要求在5ms之下的低时延)低功率执行服务的(由多个组件703A、703B组成的)第二平台类型704。在网络的更深处，可以在网络接入或聚合层550处提供服务器类CPU与专用GPU和加速器(硬件750)或存储(硬件760)的组合，以提供第三和第四平台类型(由多个组件705A、705B、705C组成的平台706和由多个组件707A、707B、707C组成的平台708)。最后，在边缘云之外，可以在核心网络层540处提供多核服务器CPU和存储(硬件770)，以使得服务器类(云)处理可用，但具有更高时延的折衷，多核服务器CPU和存储具备第五平台类型(由多个组件709A、709B组成的平台710)。
以下对芯片粒的使用使得能够在无需完全替换现有部署的情况下集成和部署新技术。可以在任何层520、530、540、550、560的节点或设备处部署新芯片粒配置，以便基于在该特定时间在该特定层遇到的特定类型的工作负荷，利用特定平台类型、加速硬件、计算资源、存储资源。
图8示出用例和工作负荷到边缘计算硬件配置的操作部署的另一映射。具体地说，图8示出与边缘云有关的不同的工作负荷(均具有变化的要求、应用和值命题(valueproposition))可以如何与一个或多个服务提供商所提供的不同硬件组合匹配。
如图8所示，基于硬件配置的选择或重配置，各种类型的用例和工作负荷可以被映射到不同平台类型。例如，灵活NFV工作负荷810可以被映射到提供CPU和存储资源的第一平台类型；视频处理或视频分析工作负荷820可以被映射到提供低功率CPU和专用GPU和FPGA处理的第二平台类型；AR/VR和游戏工作负荷830可以被映射到提供CPU和存储资源的第三平台类型；数据缓存和存储网关工作负荷840可以被映射到提供低功率CPU和存储资源的第四平台类型；物联网处理850可以被映射到提供低功率CPU和AI加速资源的第五平台类型；自主车辆工作负荷860和功能即服务工作负荷870可以被映射到提供CPU、存储和专用GPU处理资源的第六和第七平台类型；语音识别工作负荷880可以被映射到具有CPU和存储资源以及专用GPU处理的第N平台类型；等。这些工作负载中的每一个可能具有不同的要求和约束，当解耦合计算资源、加速资源和存储资源时，这些要求和约束得到满足。这些要求在与解耦的资源匹配时促动可合成架构，这些架构是高度灵活且异构的，并且可以部署在不同环境条件下。
因为资源被映射到工作负荷数据并且工作负荷数据实例被映射到资源(包括如本文所讨论的对解耦的资源的使用)，所以在边缘云110上不同位置可以可用于执行服务管理。在高度分布式架构中，可以从基站或其他网络网关位置上的映射服务确定特征。例如，关于功率和空间的平台物理要求可能限制了能够被放置在特定边缘节点中的硬件的量。此外，为了获得更多服务密度，可以利用加速方案(例如，硬件推理加速)。在中心局架构中，根据中心局的能力和服务位置，架构的分布程度较低，但功率和空间约束较少。在此情况下，由于空间和功率约束较少，架构性解决方案可以是更加同构的，代价是牺牲某个程度的性能或服务密度。
应理解，在工作负荷的生命周期期间或工作流的构造中，初始工作负荷映射对于运行时活动可能不是有效的。应当被启用的附加服务是工作负荷评估即服务，其可以提供基于工作负荷的随时间特性，对工作负荷的评估和重新分配。基于此，工作负荷可以被迁移到另一位置或另一硬件或系统配置，以便支持工作负荷需求。因此，不仅各节点可以具有解耦的资源，而且工作负荷处理自身可以以解耦的方式视为工作负荷，并在网络的不同层上利用。
分解的I/O芯片粒配置示例
以下章节提供对用于芯片粒的边缘计算配置的详细讨论。这些芯片粒可以实现为在特定边缘计算设备、节点、系统或其他所组织的实体内提供专用平台、电路、CPU、SoC或这些组件的集群或组。
以下一个方面提供允许基于当前工作负荷映射和物理要求(例如，功率、带宽等)配置给定的边缘位置平台的灵活架构。该灵活架构还允许基于未来要求、用户的按需改变、关于新技术的出现或新工作负荷进行扩展和改变。为了实现该目标，以下架构设计实现用于不同类型的资源的I/O分解(IOD)。
在示例中，IOD应用于位于处理电路(例如，CPU、SoC)内的可配置芯片粒。这种处理电路可以基于位于设备内部的可配置芯片粒而修改为分立布置。处理电路自身内的配置的特定方式以及将这些芯片粒针对边缘计算工作负荷改编成特定风格，将本配置与更常规的硬件资源的标准机架规模设计或分解区分开。
此外，在以下示例中，IOD具体地适于实现计算资源与其他资源的静态解耦。这允许将组件动态地重新组装为硬件虚拟化节点(在以下示例中称为“复合节点”)。复合节点(CN)将离散资源(例如，存储和加速器资源)开放为本地物理元件，尽管它们位于服务器机架或计算系统的不同区域中。离散资源经由总线或其他互连连接，并可以通过按需方式布置、启用或调用。
如以上所建议的那样，许多边缘计算架构不提供高效的硬件支持方案来实现复杂服务链。在许多情形中，应用被实现为服务的链或流水线，这些服务要求CPU充当系统内的主编排元件。因此，CPU或计算资源负责管理托管在多个设备中的属于应用的不同服务之间的所有数据平面和控制平面(在许多情况下，需要从设备到CPU和存储器的成千的数据移动)。例如，对相机视频数据进行分析的应用可以：利用消费从相机接收的数据的网络接口卡(NIC)；将视频帧发送到图形处理单元(GPU)以执行转码；将转码后的原始数据发送到AI加速器以执行推理；将从AI加速器生成的元数据发送到执行分析的FPGA；以及其他类型的操作。
使用分解的I/O和芯片粒，通过提供对分解的设备的满足多个操作准则的高度集成，解决了该情形和其他情形中的限制。以下芯片粒配置和分解的组件的使用可以部署在安全位置中，在硬件中，并可以经安全性验证。与使用新模块化I/O配置的现有方法相比，芯片粒配置和分解的组件的使用还提供更细粒度的计算单元。第三，芯片粒配置和分解的组件的使用允许创建、部署或更新复杂的系统配置和连接。
如本文所讨论的那样，以下类型的I/O分解被设计为与CPU和计算平台架构紧密集成。在物理集成对于在特定位置处提供更高效的每瓦特和形数解决方案可以是相关(例如，如以上参照图7和8所讨论的那样)的边缘架构的上下文中，这种分解是特别相关的。
用于边缘计算处理的芯片粒的部署在当前示例中还使得能够支持复用。例如，每个CPU的数字信号可以针对池化的模拟I/O资源(并视为多节点共享的)或针对池化的数字加速资源被缓冲并复用。可以通过将复用/解复用/切换集成到计算系统的硅中执行任一类型的轮询。
芯片粒的部署在当前示例中还将可变加密/解密和编码/解码能力实现到模块化I/O中。可以通过提供和使用缓冲以支持I/O接口的超低功率操作来协助该类型的操作。芯片粒的部署也可以对于分解的I/O模块实现不同的拓扑。例如，替代具有从核到GPU的直接连接，I/O连接可以看作是多跳转行程，其中，每个跳转使用I/O网络(例如，以点到点路由的形式)穿越特定I/O设备并行进到下一跳转(I/O设备)。
借助支持常见数字信令类型的新CPU接口，可以在系统中互换硬件模块组件，以按需求配置能力。在通信应用中，这将意味着主接口类型将包括原生CPU接口。低成本和低复杂度模块将模拟域转换为CPU接口能够支持的数字格式。也可以使用计算高速链路(CXL)或外围组件互连高速(PCIe)互连添加加速模块。其他形式的连接和接口也可以随以下芯片组方法使用。
先进芯片粒设计也可以容纳分解的I/O模块，使得I/O控制器逻辑驻留在专用芯片粒上，以实现硬件模块性。当芯片粒解决方案未就绪/可用时，FPGA设计可以实现I/O控制器功能，以加速模块化I/O解决方案的交付。模块化I/O块内的各种逻辑特征的使用允许灵活地服务多种边缘计算用例(包括FaaS和EaaS)的多种类型的配置，如以下所讨论的那样。
在示例中，可以实时配置计算平台的模块化I/O，以产生在纳秒或微秒的量级上实现的新配置。例如，通过使用一些FaaS/EaaS实现方式，可以每n毫秒重配置可用的CPU计算资源；或者在其他示例中，重配置可以基于工作负荷的移动或迁移，在分钟或小时的量级上。此外，例如，实时配置可以使得计算平台能够随时间改变，例如虚拟CPU在一个时间(例如，在早晨)开始于n个芯片粒，随着负载增加，向虚拟CPU添加更多芯片粒。随着芯片粒使用率和配置根据需求而弹性地增加或降低，可以得到其他配置。
安全性特征可以用于处理在从具有一个或多个芯片粒的一个或多个CPU组装的虚拟平台上运行的工作负荷。例如，证明和RoT逻辑可以用于验证特定芯片粒(和芯片粒连接)是有效的(包括验证芯片粒的签名)。芯片粒可以(例如，使用DICE)实现硬件RoT，硬件ROT在唯一识别芯片粒并在适用时支持其他安全性特征的熔丝、物理不可克隆函数(PUF)或只读存储器(ROM)门内包含唯一设备密钥(UDS)。
图9示出使用模块化I/O组件配置的虚拟边缘器具910的框图。具体地说，在图9的描绘内，可配置的模块化I/O构造905连接来自较大可用资源池的多个池化加速(922、924、926)、计算(932)、存储(942)和存储器(952)资源。这些资源通过使用构造905建立虚拟边缘器具910而配置，虚拟边缘器具910通过使用特定处理配置的多个加速资源、计算资源、存储资源和存储器资源提供针对工作负荷、功能、应用和服务的虚拟CPU配置。在图9中描绘了资源的不同部分之间的这些功能和服务的使用。
虚拟边缘器具910被描绘为由加速器920、计算资源930、存储资源940和存储器资源950的特定组合组成。应理解，连接到构造905的加速资源、存储资源、计算资源和存储器资源的类型和数量是为了说明的目的而提供的，可以在特定计算系统平台或部署中提供更多或更少的资源(或资源的类型)。
CPU或计算平台内的每一个资源组件(计算、存储器、存储或加速)包括用于连接到模块化构造905的新接口(芯片粒I/O)。每个接口实现负责执行特定资源和特定资源内的芯片粒或其他子组件的注册、管理和连接的逻辑。例如，在图9的布置内，通过使用相应的芯片粒I/O接口(例如：用于分别连接池化加速资源922、924、926的芯片粒I/O接口921、923、925；用于连接池化存储资源942的芯片粒I/O接口941；用于连接计算瓦片资源933、935、936、938的芯片粒I/O接口931、934、937、939；和用于连接池化存储器资源952的芯片粒I/O接口951)将各资源连接到模块化构造905。每一个I/O控件处的特定芯片粒配置用于将各种组件组装到器具910中。
图10示出用于基于模块化I/O芯片粒和类似配置，在计算系统中配置和部署虚拟边缘计算平台的处理的流程图1000。例如，该处理可以用于通过模块化资源(其中，这些资源由可适配的芯片粒组成)的特定组合，建立图9中描绘的虚拟边缘器具910的配置。可以通过使用器具资源和构造的各个位置内的逻辑(例如，通过各I/O接口(例如，921、923、925、931等)处实现的逻辑、通过构造905的特征内实现的逻辑、通过平台编排器、或通过计算平台内或耦合到计算平台的其他组件)，来提供该配置和部署处理。
流程图1000开始于以下操作：(例如，通过使用发现接口或发现逻辑)识别可用的可配置资源和资源性质(操作1010)。然后，可以使用与特定资源或构造关联的注册接口，注册资源的物理性质和逻辑性质(例如，资源处的芯片粒所提供的可用配置)(操作1020)。在一些示例中，资源可以包括(例如，包括一个或多个FPGA的加速资源处的)可配置的或可编程的芯片粒，并且注册可以涉及识别和注册这种配置或编程状态或能力。在运行时期间，芯片粒的特性可能会改变，并且注册的使用可以使得能够通知和跟踪这些改变。
流程图1000继续于以下操作：管理芯片粒和芯片粒I/O组件的硬件分区(操作1030)。集群的不同分区可以对应于动态创建的且与具有特定进程地址ID(PASID)的应用关联的分区。
流程图1000继续于以下操作：执行各个芯片粒或芯片粒配置的安全性验证(操作1040)，并将芯片粒连接到I/O模块化构造(操作1050)。连接可以暗指同意新的不同类型的连接配置。例如，连接配置可以基于定义不同的速度或协议。在这些示例和其他示例中，这些芯片粒可以是本地的或分立芯片粒。
流程图1000结束于：基于服务质量和监控考虑，根据特定芯片粒配置使用资源(操作1060)。这些服务质量和监控特征可以允许对芯片粒配置的重配置或修改，包括基于QoS或其他考虑进行实时重配置。
(例如，结合操作1040)所执行的安全性验证的类型可以包括：轮询内部总线，以确定是否存在瓦片或芯片粒的预期数量、类型和配置。安全性验证可以还包括：在瓦片或芯片粒上重配置、重设定、清除或重新安装固件，以返回到已知的或可接受的状态。
在进一步的示例中，执行这些操作的控制器可以是各个资源922、932……或952(例如，各个IP块所提供的资源)上的RoT。此外，平台可以包括另一IP块(未示出)或重用包含用于根据本文的描述配置虚拟边缘器具的逻辑的现有IP块，因为这种逻辑用于执行物理分区和分配/解除分配操作。例如，控制器或IP块可以包含可用硬件资源(例如瓦片、芯片粒等)的表，该表带有对分派给该节点的一个或多个虚拟边缘器具的分派。此外，可以在处于现有IP块的安全性IP块元件或子元件的独占控制之下的闪存或其他安全(例如，隔离的)存储中保护该表。
图11示出使用模块化I/O芯片粒配置的边缘计算平台(例如，平台1100)的框图。具体地说，该示图示出图9中描绘的平台的扩展，其中，附加地合并逻辑元件以实现模块化I/O和集成架构。
在图11内，识别CPU或平台架构的附加组件以支持I/O模块化构造905内的逻辑操作。在示例中，构造905负责连接所有不同芯片粒，并且其负责发现和协商各种芯片粒I/O到构造的连接特性。I/O模块化构造905也可以实现用于与特定虚拟分区关联的芯片粒集合的端到端服务质量策略。
在图11的一个配置中，构造905包括实现用于以下芯片组特征的逻辑的集成组件(IP块或IP核)；然而，也可以在平台1100中未示出的配置组件或其他核/块的使用内实现逻辑。在又其他示例中，一些以下功能可以由安全性核/块(例如，S3M(安全性和可管理性)或服务器PFR(平台固件弹性)块)来实现。
用于构造905的芯片组逻辑特征可以包括：
发现和注册逻辑1110。在示例中，逻辑1110负责提供与注册和发现有关的功能和对应接口。对于注册，该逻辑使得芯片粒能够注册其功能和特性。适用的注册信息可以包括芯片粒性质(例如，功能的类型(例如，x86、FPGA等)、物理性质(组件所使用的协议、功率等)和服务等级协定(SLA)功能。适用的发现信息可以包括：使得系统软件栈(管理)能够发现信息，以便决定可以进行资源的什么类型的合成。发现信息也可以使得用户软件栈能够发现为与其分区关联的芯片粒所提供的功能。
平台/CPU芯片粒映射逻辑1140。在示例中，芯片粒映射逻辑1140负责开放和实现至系统软件栈的接口，以便(例如，在硬件系统级)创建可以与特定CPU或平台内的一个租户关联的多个芯片粒的虚拟分区。虚拟分区可以包括：与虚拟分区关联的一组分立芯片粒(按每一个芯片粒)；潜在SLA(即：用于存储器的10Gbps的带宽)；硬件配置(功率、频率等)；和按附着到分区的每一个芯片粒的服务等级协定的列表。可以鉴于时延或带宽或二者定义SLA。芯片粒映射逻辑1140被示为至加速组件(包括加速单元1101和1102)的多个分区的映射。
QoS和监控逻辑1130。在示例中，QoS和监控逻辑1130负责监控和实施特定CNF的配置。注意到，在此情况下，当无法实现与特定CNF关联的SLA时，可以仅由硬件实施CNF硬件分配。在其他示例中，QoS和监控逻辑关于特定工作负荷提供与特定SLA关联的虚拟功能。此外，可以按虚拟分区或分区组来分离QoS和监控逻辑1130。例如，租户A可以具有X的SLA预算，同时租户A拥有CNF1和CNF2；可以使得系统能够在两个实例上共享用于X的预算。
QoS和监控功能可以基于输入或进入特定平台/虚拟CPU上运行的服务的工作负荷来调用不同资源。例如，如果进入服务的工作负荷正在处理60帧每秒(fps)视频数据，则可能需要X个资源；如果服务正在需要处理120fps，则可能需要X×2个资源；依此类推。这些功能和类似功能可以内置到QoS和监控逻辑中，以使得对于特定服务的工作负荷，能够通过合成逻辑针对CPU能力而按比例增加和按比例减小QoS(如下所讨论的)。
合成逻辑1150。合成逻辑1150负责配置与分区或CNF关联的每一个芯片粒与芯片粒自身之间的正确连接性。该合成逻辑使用发现和注册逻辑1110的特征，以便理解什么性质与每一个芯片粒关联。
证明和信任根逻辑(ROT)1120。可以实现多种形式的安全性和证明特征，以验证可信硬件的合适操作和使用。在示例中，UDS通过使用资源池化固件生成可证明的身份来遵循DICE架构。在FPGA资源的情况下，可以将比特流设计权衡到DICE密钥生成功能中。芯片粒合作，以向平台验证器证明其身份。根据需要应用或重新应用DICE分层，以适应芯片粒重新分派的动态性。可以测量与CNF一起使用的固件，并将其合并到RoT密钥中。
在可配置计算平台布置的较大上下文内，例如，在使用机架比例设计的情况下，验证器可以是基板管理控制器(BMC)或机架比例设计抽象中的另一控制点。验证器检查每个芯片粒报告其身份，并证明其配置作为硅启动和芯片粒配置的条件。验证器也可以验证对于给定租户存在的池化资源的预期混合。由于使用从合适的芯片粒和DICE层导出的密钥支持可变加密/解密/鉴权，因此租户特定资源分区和隔离可以保留在CNF的上下文内。如果每个芯片粒包含了产生证明密钥的DICE RoT，则每一可能芯片粒配置被肯定性识别并证明给包含描述可接受或不可接受的配置的策略的验证器。这种对安全性的方法以与CNF设计固有的相同程度的灵活性进行缩放。
在其他示例中，平台中的每个块/核(例如，SoC中的每个块)可以具有其自己的DICE RoT。在此情形中，可以由接受证明并(例如，通过本文讨论的安全性验证操作)测试各个驻留DICE RoT的真实性的专用RoT(例如，SoC-RoT)来实现证明和RoT逻辑1120。
虽然平台1100配置建议使用SoC或其他硬件平台，但是其他分立设备可以被配置在同一计算平台上。例如，RoT可以是例如Open Compute Project/Cerberus标准中定义的平台活动RoT(PaRoT)。
图12示出根据示例的用于在边缘计算平台内部署和利用可配置芯片粒资源的示例处理的流程图1200。从包括多个基于可配置芯片粒的资源的边缘计算设备的角度示出以下流程图1200，其中，提供这些资源的配置以托管或履行资源的使用(例如，作为边缘计算服务、工作负荷使用等的一部分)。然而，应理解，也可以由其他实体或代表其他实体，或者在硬件自身的其他组件内实现其他对应操作。
流程图1200开始于硬件平台所执行的操作1210：识别计算平台中的可用资源(或多个资源)。具体地说，作为平台配置的一部分，该识别可以识别在边缘计算设备中哪些资源可供要用于边缘计算工作负荷(或资源在何种程度上是可用的)。在各种示例中，硬件资源包括以下中的至少一个：计算资源；池化加速资源；池化存储器资源；池化存储资源；或以上所讨论的其他资源类型和布置。
流程图1200继续于操作1220：识别用于配置和使用硬件资源的条件。该条件可以基于在边缘计算设备处接收的或由边缘计算设备处理的边缘计算工作负荷(或工作负荷、或其他形式的服务操作或数据)。
流程图1200继续于操作1230：获得或确定硬件资源中的(可用芯片粒实现的)可用配置的性质。可以基于硬件资源是否为可用的、可配置的或被优化以满足使用硬件资源的条件来评估该配置。这些条件可以绑定到对系统和系统服务的更大使用，例如在SLA、SLO或其他目标或服务特性的上下文中。
流程图1200继续于操作1240：验证硬件资源中的芯片粒的安全性。在特定示例中，执行操作以使得能够使用模块化构造实现的信任根逻辑并基于从芯片粒提供的证明，来验证芯片粒的证明。此外，可以执行操作以验证各个芯片粒的身份和配置。
流程图1200继续于可选操作1250：将芯片粒和硬件资源映射到一个或多个分区。在特定示例中，由于涉及芯片粒的电路被配置为将硬件资源的芯片粒的一部分映射到虚拟分区，因此基于与特定租户的关联性和与特定租户关联的服务等级协定，通过使用芯片粒的至少一部分的虚拟分区来建立这种映射。
流程图1200继续于可选操作1260：在可配置硬件资源(例如，FPGA)内加载配置。例如，在硬件资源自身是可在多个状态或配置当中配置的情形中，可以识别用于可配置资源的配置，并将其加载到可配置资源上。
流程图1200继续于操作1270：将硬件资源的芯片粒组成为虚拟资源，以便在计算平台中使用。在示例中，将芯片粒组成为配置产生用于代表租户处置边缘计算工作负荷的虚拟边缘器具，因为虚拟边缘器具提供以下中的一个或多个的使用：来自池化加速资源的加速器组件的一部分、来自计算资源的计算组件的一部分、来自池化存储器资源的存储器的一部分和来自池化存储资源的存储的一部分。
此外，在其他示例中，芯片粒可以组成以提供组合节点风格(实现为多个组合节点风格中的特定一个)，其中，多个组合节点风格中的各个节点风格对应于待由边缘计算设备处理的各个类型的工作负荷。以此方式，各个节点风格提供用于处理各个类型的工作负荷的资源的类型和量的变化。
在各种示例中，由于模块化构造被配置为协调芯片粒以便用作虚拟计算平台，因此操作1210-1270可以由所配置的电路内的模块化构造的各方面执行。此外，由于芯片粒I/O接口被配置为使得能够注册芯片粒的性质，管理芯片粒的硬件分区，以及将芯片粒连接到模块化构造，因此可以通过至模块化构造的芯片粒I/O接口在各芯片粒资源处实现这些操作。
类似地，使用模块化构造可以包括：实现用于执行操作1210-1270的各种逻辑，包括用于以下操作的逻辑：执行芯片粒的发现和注册，识别芯片粒的可用合成，以及使得用户软件栈能够发现为芯片粒提供的功能；执行虚拟分区和至所识别的虚拟分区的映射；验证证明并验证芯片粒的身份和配置；以及针对待由边缘计算设备处理的特定工作负荷，基于虚拟计算平台的组合节点风格，监控和实施硬件资源中的芯片粒的配置。
前述技术的实现可以通过任何数量的规范、配置或硬件和软件的示例部署来完成。应理解，本说明书中所描述的功能单元或能力可以被提及或标记为组件或模块，以便更特别地强调它们的实现方式独立性。任何数量的软件或硬件形式可以体现这些组件。例如，组件或模块可以被实现为硬件电路，包括定制超大规模集成(VLSI)电路或门阵列、现货半导体(例如，逻辑芯片)、晶体管或其它分立组件。也可以在可编程硬件器件(例如，现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑器件等)中实现组件或模块。也可以以软件实现组件或模块，以便由各种类型的处理器执行。可执行代码的所识别的组件或模块可以例如包括计算机指令的一个或多个物理块或逻辑块，它们可以例如被组织为对象、过程或功能。然而，所识别的组件或模块的可执行文件无需在物理上位于一起，而是可以包括存储在不同位置中的相异指令，这些指令当在逻辑上结合在一起时，构成组件或模块并实现关于组件或模块所声明的目的。
实际上，可执行代码的组件或模块可以是单个指令或许多指令，并且可以甚至分布在若干不同的代码分段上，不同程序之间，以及跨若干存储器设备或处理系统。特别地，所描述的处理的一些方面(例如，代码重写和代码分析)可以发生在与代码被部署在的处理系统(例如，传感器或机器人中所嵌入的计算机中)不同的处理系统上(例如，数据中心的计算机中)。相似地，操作数据在本文中可以被识别和示出在组件或模块内，并且可以通过任何合适的形式来体现并组织于任何合适类型的数据结构内。操作数据可以被收集为单个数据集，或者可以分布在不同位置上(包括在不同存储设备上)，并且可以至少部分地仅作为系统或网络上的电子信号而存在。组件或模块可以是无源或有源的，包括可操作以执行期望功能的代理。
附加注记&示例
当前描述的方法、系统和设备实施例的附加示例包括以下非限制性配置。每个非限制性示例可以独立存在，或者可以以任何排列或组合与以下或整个本公开中提供的任何一个或多个其他示例组合。
示例1是一种边缘计算系统中的边缘计算设备，包括：至少一个硬件资源，所述硬件资源由多个芯片粒的配置组成，其中，所述芯片粒提供所述硬件资源的分解的部分；和被配置为执行以下操作的电路：基于在所述边缘计算设备处接收到的边缘计算工作负荷，识别使用所述硬件资源的条件；获得、识别或确定用于所述硬件资源的配置的可供用所述芯片粒实现的性质，所述配置使得所述硬件资源能够满足使用所述硬件资源的条件；以及根据所述配置的性质，将所述芯片粒组成为所述配置，以使得能够将所述硬件资源用于所述边缘计算工作负荷。
在示例2中，如示例1所述的主题包括，所述电路还被配置为执行以下操作：根据所述配置，识别所述边缘计算设备中可供用于所述边缘计算工作负荷的硬件资源。
在示例3中，如示例2所述的主题包括，所述电路还被配置为执行以下操作：验证所述硬件资源中的所述芯片粒的配置，其中，所述芯片粒提供对根据所述配置，将所述硬件资源用以所述边缘计算工作负荷的证明。
在示例4中，如示例1-3所述的主题包括，其中，所述硬件资源包括以下中的至少一个：计算资源；池化加速资源；池化存储器资源；或池化存储资源。
在示例5中，如示例4所述的主题包括，其中，将所述芯片粒组成为所述配置产生用于代表租户处置所述边缘计算工作负荷的虚拟边缘器具，并且其中，所述虚拟边缘器具提供以下的使用：来自所述池化加速资源的加速器组件的一部分、来自所述计算资源的计算组件的一部分、来自所述池化存储器资源的存储器的一部分和来自所述池化存储资源的存储的一部分。
在示例6中，如示例1-5所述的主题包括，其中，所述硬件资源包括可配置资源，并且其中，所述电路还被配置为：识别用于所述可配置资源的配置，并将所述配置加载到所述可配置资源上。
在示例7中，如示例6所述的主题包括，其中，所述可配置资源包括现场可编程门阵列(FPGA)电路。
在示例8中，如示例1-7中任一项所述的主题包括，其中，所述电路是模块化构造提供的，其中，所述模块化构造被配置为：协调所述芯片粒，以便用作虚拟计算平台。
在示例9中，如示例8所述的主题包括，其中，所述硬件资源包括至所述模块化构造的芯片粒I/O接口，所述芯片粒I/O接口被配置为：使得能够注册所述芯片粒的性质，管理所述芯片粒的硬件分区，以及将所述芯片粒连接到所述模块化构造。
在示例10中，如示例8-9所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：执行所述芯片粒的发现和注册；识别所述芯片粒的可用合成；以及使得用户软件栈能够发现为所述芯片粒提供的功能。
在示例11中，如示例8-10所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：基于与特定租户的关联性和与所述特定租户关联的服务等级协定，创建所述芯片粒的至少一部分的虚拟分区；其中，所述电路还被配置为：将所述硬件资源的所述芯片粒的一部分映射到所述虚拟分区。
在示例12中，如示例8-11所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：基于从所述芯片粒提供的证明，使用所述模块化构造实现的信任根逻辑，验证所述芯片粒的证明。
在示例13中，如示例12所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：验证各个芯片粒的身份和配置。
在示例14中，如示例8-13所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：针对待由所述边缘计算设备处理的特定工作负荷，基于所述虚拟计算平台的组合节点风格，监控和实施所述硬件资源中的所述芯片粒的配置。
在示例15中，如示例14所述的主题包括，其中，所述组合节点风格是多个组合节点风格之一，其中，所述多个组合节点风格中的各个节点风格对应于待由所述边缘计算设备处理的工作负荷的各个类型，并且其中，所述各个节点风格提供用于处理各个类型的工作负荷的资源的类型和量的变化。
在示例16中，如示例1-15所述的主题包括，所述电路还被配置为执行以下操作：确定和保存用于所述硬件资源的所述配置的可供用所述芯片粒实现的性质；以及结合将所述硬件资源用于随后边缘计算工作负荷，将所述配置重用以所述随后边缘计算工作负荷。
示例17是一种由边缘计算设备执行的方法，所述边缘计算设备包括由多个芯片粒的配置组成的至少一个硬件资源，并且所述方法包括：基于在所述边缘计算设备处接收到的边缘计算工作负荷，识别使用所述硬件资源的条件；获得、识别或确定用于所述硬件资源的配置的可供用所述芯片粒实现的性质，所述配置使得所述硬件资源能够满足使用所述硬件资源的条件；以及根据所述配置的性质，将所述芯片粒组成为所述配置，以使得能够将所述硬件资源用于所述边缘计算工作负荷。
在示例18中，如示例17所述的主题包括，根据所述配置，识别所述边缘计算设备中可供用于所述边缘计算工作负荷的硬件资源。
在示例19中，如示例18所述的主题包括，验证所述硬件资源中的所述芯片粒的配置，其中，所述芯片粒提供对根据所述配置，将所述硬件资源用以所述边缘计算工作负荷的证明。
在示例20中，如示例17-19所述的主题包括，其中，所述硬件资源包括以下中的至少一个：计算资源；池化加速资源；池化存储器资源；或池化存储资源。
在示例21中，如示例20所述的主题包括，其中，将所述芯片粒组成为所述配置产生用于代表租户处置所述边缘计算工作负荷的虚拟边缘器具，并且其中，所述虚拟边缘器具提供以下的使用：来自所述池化加速资源的加速器组件的一部分、来自所述计算资源的计算组件的一部分、来自所述池化存储器资源的存储器的一部分和来自所述池化存储资源的存储的一部分。
在示例22中，如示例17-21所述的主题包括，其中，所述硬件资源包括可配置资源，所述方法还包括：识别用于所述可配置资源的配置；以及将所述配置加载到所述可配置资源上。
在示例23中，如示例22所述的主题包括，其中，所述可配置资源包括现场可编程门阵列(FPGA)电路。
在示例24中，如示例17-23所述的主题包括，其中，操作是由模块化构造执行的，其中，所述模块化构造被配置为：协调所述芯片粒，以便用作虚拟计算平台。
在示例25中，如示例24所述的主题包括，其中，所述硬件资源包括至所述模块化构造的芯片粒I/O接口，所述芯片粒I/O接口被配置为：使得能够注册所述芯片粒的性质，管理所述芯片粒的硬件分区，以及将所述芯片粒连接到所述模块化构造。
在示例26中，如示例24-25所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：执行所述芯片粒的发现和注册；识别所述芯片粒的可用合成；以及使得用户软件栈能够发现为所述芯片粒提供的功能。
在示例27中，如示例24-26所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：基于与特定租户的关联性和与所述特定租户关联的服务等级协定，创建所述芯片粒的至少一部分的虚拟分区，并且其中，所述方法还包括：将所述硬件资源的所述芯片粒的一部分映射到所述虚拟分区。
在示例28中，如示例24-27所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：基于从所述芯片粒提供的证明，使用所述模块化构造实现的信任根逻辑，验证所述芯片粒的证明。
在示例29中，如示例28所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：验证各个芯片粒的身份和配置。
在示例30中，如示例24-29所述的主题包括，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：针对待由所述边缘计算设备处理的特定工作负荷，基于所述虚拟计算平台的组合节点风格，监控和实施所述硬件资源中的所述芯片粒的配置。
在示例31中，如示例30所述的主题包括，其中，所述组合节点风格是多个组合节点风格之一，其中，所述多个组合节点风格中的各个节点风格对应于待由所述边缘计算设备处理的工作负荷的各个类型，并且其中，所述各个节点风格提供用于处理各个类型的工作负荷的资源的类型和量的变化。
示例32是至少一种非瞬时性机器可读存储介质，包括指令或可以被配置成指令的所存储的数据，其中，所述指令当由计算设备的处理电路配置和执行时，使所述处理电路执行如示例17-31所述的操作中的任一项。
示例33是一种可在边缘计算系统中操作的装置，所述装置包括：用于从多个芯片粒的配置组成至少一个硬件资源的模块；用于基于在所述边缘计算设备处接收到的边缘计算工作负荷，识别使用所述硬件资源的条件的模块；用于获得用于所述硬件资源的配置的可供用所述芯片粒实现的性质的模块，所述配置使得所述硬件资源能够满足使用所述硬件资源的条件；以及用于根据所述配置的性质，将所述芯片粒组成为所述配置，以使得能够将所述硬件资源用于所述边缘计算工作负荷的模块。
在示例34中，如示例33所述的主题包括，用于根据所述配置，识别所述边缘计算设备中可供用于所述边缘计算工作负荷的硬件资源的模块。
在示例35中，如示例34所述的主题包括，用于验证所述硬件资源中的所述芯片粒的配置的模块，其中，所述芯片粒提供对根据所述配置，将所述硬件资源用以所述边缘计算工作负荷的证明。
在示例36中，如示例33-35所述的主题包括，用于管理以下的模块：计算资源；池化加速资源；池化存储器资源；或池化存储资源。
在示例37中，如示例36所述的主题包括，用于建立所述芯片粒的组成以产生用于代表租户处置所述边缘计算工作负荷的虚拟边缘器具的模块，并且其中，所述虚拟边缘器具提供以下的使用：来自所述池化加速资源的加速器组件的一部分、来自所述计算资源的计算组件的一部分、来自所述池化存储器资源的存储器的一部分和来自所述池化存储资源的存储的一部分。
在示例38中，如示例33-37所述的主题包括，用于识别用于所述可配置资源的配置的模块；和用于将所述配置加载到所述可配置资源上的模块。
在示例39中，如示例35-38所述的主题包括，用于协调所述芯片粒，以便用作构造中的虚拟计算平台的模块。
在示例40中，如示例39所述的主题包括，用于建立至所述构造的芯片粒I/O接口的模块，所述芯片粒I/O接口被配置为：使得能够注册所述芯片粒的性质，管理所述芯片粒的硬件分区，以及将所述芯片粒连接到所述构造。
在示例41中，如示例39-40所述的主题包括，用于执行所述芯片粒的发现和注册的模块；用于识别所述芯片粒的可用合成的模块；和用于使得用户软件栈能够发现为所述芯片粒提供的功能的模块。
在示例42中，如示例35-41所述的主题包括，用于实现用于以下的逻辑的模块：基于与特定租户的关联性和与所述特定租户关联的服务等级协定，创建所述芯片粒的至少一部分的虚拟分区；和用于将所述硬件资源的所述芯片粒的一部分映射到所述虚拟分区的模块。
在示例43中，如示例35-42所述的主题包括，用于基于从所述芯片粒提供的证明，使用信任根逻辑验证所述芯片粒的证明的模块。
在示例44中，如示例43所述的主题包括，用于验证各个芯片粒的身份和配置的模块。
在示例45中，如示例35-44所述的主题包括，用于针对待由所述边缘计算设备处理的特定工作负荷，基于所述虚拟计算平台的组合节点风格，监控和实施所述硬件资源中的所述芯片粒的配置的模块。
在示例46中，如示例45所述的主题包括，用于将所述组合节点风格建立为多个组合节点风格之一的模块；其中，所述多个组合节点风格中的各个节点风格对应于待由所述边缘计算设备处理的工作负荷的各个类型，并且其中，所述各个节点风格提供用于处理各个类型的工作负荷的资源的类型和量的变化。
示例47是一种边缘计算组合节点风格系统，其根据示例1-46中任一项的操作，基于处理电路、存储器和互连能力的芯片粒的动态配置的连接，可在多个风格当中配置。
示例48是如权利要求1-46中任一项的操作的包括可配置IP块和芯片粒布置的处理电路。
示例49是一种模块化构造，处于计算平台内，根据示例1-46中任一项的操作进行配置或使用。
示例50是一种模块化I/O控制器，处于计算平台内，根据示例1-46中任一项的操作进行配置或使用。
示例51是至少一种机器可读存储介质，包括指令，其中，所述指令当由计算设备的处理电路执行时，使所述处理电路执行如示例1-46中任一项所述的操作。
示例52可以包括一种或多种计算机可读存储介质，包括数据，用于：在由电子设备的一个或多个处理器或电子电路加载、执行、配置或配给所述数据时，使所述电子设备执行在示例1-46中的任一项中所描述或与之有关的方法，或者本文所描述的任何其他方法或处理的一个或多个要素。
示例53可以包括一种装置，包括用于执行示例1-46中的任一项中所描述的或与之有关的方法，或者本文所描述的任何其他方法或处理的一个或多个要素的逻辑、模块或电路。
示例54可以包括一种如在示例1-46中任一项或其部分或部段中所描述的或与之有关的芯片粒管理、配置和部署的方法、技术或处理。
示例55可以包括一种装置，包括：一个或多个处理器；和一个或多个计算机可读介质，其包括指令，所述指令当由所述一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行示例1-46中任一项或其部分中所描述的或与之有关的方法、技术或处理。
示例56可以包括一种如示例1-46中任一项或其部分或部段中所描述的或与之有关的信号。
示例57可以包括一种如示例1-46中任一项中所描述的或与之有关的或者在本文中以其他方式示出并描述的无线网络中的信号。
示例58可以包括一种如示例1-46中任一项中所描述的或与之有关的或者在本文中以其他方式示出并描述的在无线网络中执行或协调通信的方法。
示例59可以包括一种如示例1-46中任一项中所描述的或与之有关的或者在本文中以其他方式示出并描述的用于处理通信的设备。
示例60是一种包括用于执行示例1-46的操作中任一项或者如本文以其他方式示出并描述的各个设备和设备通信介质的网络。
示例61是一种边缘云计算设备实现方式，其包括适于执行示例1-46中的操作中任一项或者如本文以其他方式示出并描述的处理节点和计算单元。
示例62是一种装置，其包括用于实现示例1-61中任一项的模块。
示例63是一种系统，其用于实现示例1-62中任一项。
示例64是一种方法，其用于实现示例1-62中任一项。
在以上具体实施方式中，可以将各种特征组合在一起，以简化本公开。然而，权利要求可能没有阐述本文公开的每个特征，因为实施例可以以所述特征的子集为特征。此外，实施例可以包括比特定示例中公开的特征更少的特征。因此，所附权利要求由此被合并到具体实施方式中，其中，权利要求本身代表单独的实施例。

Claims (25)

1.一种边缘计算系统中的边缘计算设备，包括：
至少一个硬件资源，所述硬件资源由多个芯片粒的配置组成，其中，所述芯片粒提供所述硬件资源的分解的部分；和
被配置为执行以下操作的电路：
基于在所述边缘计算设备处接收到的边缘计算工作负荷，识别使用所述硬件资源的条件；
确定用于所述硬件资源的配置的可供用所述芯片粒实现的性质，所述配置使得所述硬件资源能够满足使用所述硬件资源的条件；以及
根据所述配置的性质，将所述芯片粒组成为所述配置，以使得能够将所述硬件资源用于所述边缘计算工作负荷。
2.如权利要求1所述的边缘计算设备，所述电路还被配置为执行以下操作：
根据所述配置，识别所述边缘计算设备中可供用于所述边缘计算工作负荷的硬件资源。
3.如权利要求2所述的边缘计算设备，所述电路还被配置为执行以下操作：
验证所述硬件资源中的所述芯片粒的配置，其中，所述芯片粒提供对根据所述配置，将所述硬件资源用以所述边缘计算工作负荷的证明。
4.如权利要求1所述的边缘计算设备，其中，所述硬件资源包括以下中的至少一个：
计算资源；
池化加速资源；
池化存储器资源；或
池化存储资源。
5.如权利要求4所述的边缘计算设备，
其中，将所述芯片粒组成为所述配置产生用于代表租户处置所述边缘计算工作负荷的虚拟边缘器具，并且
其中，所述虚拟边缘器具提供以下的使用：来自所述池化加速资源的加速器组件的一部分、来自所述计算资源的计算组件的一部分、来自所述池化存储器资源的存储器的一部分和来自所述池化存储资源的存储的一部分。
6.如权利要求1所述的边缘计算设备，
其中，所述硬件资源包括可配置资源，并且
其中，所述电路还被配置为：识别用于所述可配置资源的配置，并将所述配置加载到所述可配置资源上。
7.如权利要求6所述的边缘计算设备，其中，所述可配置资源包括现场可编程门阵列(FPGA)电路。
8.如权利要求1-7中任一项所述的边缘计算设备，其中，所述电路是从模块化构造提供的，其中，所述模块化构造被配置为：协调所述芯片粒，以便用作虚拟计算平台。
9.如权利要求8所述的边缘计算设备，其中，所述硬件资源包括至所述模块化构造的芯片粒I/O接口，所述芯片粒I/O接口被配置为：使得能够注册所述芯片粒的性质，管理所述芯片粒的硬件分区，以及将所述芯片粒连接到所述模块化构造。
10.如权利要求8所述的边缘计算设备，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：
执行所述芯片粒的发现和注册；
识别所述芯片粒的可用合成；以及
使得用户软件栈能够发现为所述芯片粒提供的功能。
11.如权利要求8所述的边缘计算设备，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：
基于与特定租户的关联性和与所述特定租户关联的服务等级协定，创建所述芯片粒的至少一部分的虚拟分区；
其中，所述电路还被配置为：将所述硬件资源的所述芯片粒的一部分映射到所述虚拟分区。
12.如权利要求8所述的边缘计算设备，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：
基于从所述芯片粒提供的证明，使用所述模块化构造实现的信任根逻辑，验证所述芯片粒的证明。
13.如权利要求12所述的边缘计算设备，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：
验证各个芯片粒的身份和配置。
14.如权利要求8所述的边缘计算设备，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下的逻辑：
针对待由所述边缘计算设备处理的特定工作负荷，基于所述虚拟计算平台的组合节点风格，监控并实施所述硬件资源中的所述芯片粒的配置。
15.如权利要求14所述的边缘计算设备，
其中，所述组合节点风格是多个组合节点风格之一，
其中，所述多个组合节点风格中的各个节点风格对应于待由所述边缘计算设备处理的工作负荷的各个类型，并且
其中，所述各个节点风格提供用于处理各个类型的工作负荷的资源的类型和量的变化。
16.一种由边缘计算设备执行的方法，所述边缘计算设备包括由多个芯片粒的配置组成的至少一个硬件资源，并且所述方法包括：
基于在所述边缘计算设备处接收到的边缘计算工作负荷，识别使用所述硬件资源的条件；
确定用于所述硬件资源的配置的可供用所述芯片粒实现的性质，所述配置使得所述硬件资源能够满足使用所述硬件资源的条件；以及
根据所述配置的性质，将所述芯片粒组成为所述配置，以使得能够将所述硬件资源用于所述边缘计算工作负荷。
17.如权利要求16所述的方法，还包括：
根据所述配置，识别所述边缘计算设备中可供用于所述边缘计算工作负荷的硬件资源。
18.如权利要求17所述的方法，还包括：
验证所述硬件资源中的所述芯片粒的配置，其中，所述芯片粒提供对根据所述配置，将所述硬件资源用以所述边缘计算工作负荷的证明。
19.如权利要求16所述的方法，其中，所述硬件资源包括以下中的至少一个：
计算资源；
池化加速资源；
池化存储器资源；或
池化存储资源。
20.如权利要求19所述的方法，其中，将所述芯片粒组成为所述配置产生用于代表租户处置所述边缘计算工作负荷的虚拟边缘器具，并且
其中，所述虚拟边缘器具提供以下的使用：来自所述池化加速资源的加速器组件的一部分、来自所述计算资源的计算组件的一部分、来自所述池化存储器资源的存储器的一部分和来自所述池化存储资源的存储的一部分。
21.如权利要求16所述的方法，其中，所述硬件资源包括可配置资源，所述方法还包括：
识别用于所述可配置资源的配置；以及
将所述配置加载到所述可配置资源上。
22.如权利要求16所述的方法，其中，操作是由模块化构造执行的，其中，所述模块化构造被配置为：协调所述芯片粒，以便用作虚拟计算平台。
23.如权利要求22所述的方法，其中，所述硬件资源包括至所述模块化构造的芯片粒I/O接口，所述芯片粒I/O接口被配置为：使得能够注册所述芯片粒的性质，管理所述芯片粒的硬件分区，以及将所述芯片粒连接到所述模块化构造。
24.如权利要求16-23中任一项所述的方法，其中，所述模块化构造还被配置为实现用于以下中的至少一个的逻辑：
执行所述芯片粒的发现和注册；
识别所述芯片粒的可用合成；
使得用户软件栈能够发现为所述芯片粒提供的功能；
基于与特定租户的关联性和与所述特定租户关联的服务等级协定，创建所述芯片粒的至少一部分的虚拟分区；
基于从所述芯片粒提供的证明，使用所述模块化构造实现的信任根逻辑，验证所述芯片粒的证明；
验证各个芯片粒的身份和配置；或
针对待由所述边缘计算设备处理的特定工作负荷，基于所述虚拟计算平台的组合节点风格，监控并实施所述硬件资源中的所述芯片粒的配置。
25.至少一种机器可读存储介质，包括指令，其中，所述指令当由计算设备的处理电路执行时，使所述处理电路执行如权利要求16-24所述的操作中的任一项。
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