为克服汽车、工业运算与虚拟实境(VR)等云端应用固有的延迟问题、实现即时服务，Marvell与Pixeom在2018年消费性电子展(CES)中展示一个低成本、高效能的解决方案，建立分散式作业模式，配置高效能运算硬体与搭配的相关软体于网路边缘(edge)的装置，并提供所需的安全功能，以拓展Google Cloud Platform服务至网路边缘。
根据Semiconductor Engineering报导，在物联网(IoT)执行的应用与连网移动装置日益运算密集化与智能化，大数据对网路造成极大负荷。既使数个Gb网路已广泛采用，未来5G网路也将提供更大可用频宽，供持续增多的云端运算与储存服务使用，但新一代云端架构须将更高比例的智能分散至整个网路基础架构，而非采用传统集中模式。
传输包含大量资料的高解析度视讯与音讯内容至云端进行分析，成本极高且非常耗费云端运算与储存资源、网路基础架构频宽。Marvell与Pixeom的边缘运算解决方案，以最佳化的方式直接在网路边缘配置运算与储存资源，进行高解析度视讯与音讯资料分析，不仅分担网路基础架构与云端负荷，更可大幅提升作业效率与减少延迟。
Marvell与Pixeom的解决方案透过Pixeom Edge Platform软体，让云端服务供应商可大规模打包(package)、就地部署(on-premise)基于Docker容器(container)的Google TensorFlow微服务(microservice)，并协调安排在配备Marvell ARMADA 8040系统单芯片(SoC)嵌入式处理器的Marvell MACCHIATObin community board上执行。
Google TensorFlow微服务可提供各种关键功能，包括脸部辨识、保全与安全警示的智能通知、物体侦测、读取车牌与名牌等物品上的文字。涵盖人工智能、自驾车、智能零售、影像监控等各种应用。
Pixeom Edge Platform建置的云端网路边缘运算服务器即微云(cloudlet)，边缘物联网核心(Edge IoT Core)内建分析、API管理、资料处理、功能即服务(FaaS)、物联网、机器学习、讯息传送等Google Cloud Platform功能。基于角色的存取功能，让各地开发者协作建置边缘运算应用。
Marvell MACCHIATObin community board最高支援16Gb DDR4存储器，配备完整连网介面，执行Linux作业系统，ARMADA 8040的处理器核心为64位元ARMv8 4核心架构，最高时脉达2.0GHz。Marvell的硬体与Google Cloud Platform相容，因此能大规模分析与管理所部署的边缘运算资源。
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