在工业物联网中iot网关在下面哪一层

网络层。
在工业物联网中，iot网关在下面网络层，用于处理本地传感器和远程用户之间的通信。
iot网关即物联网网关，是实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换，既可以实现广域互联，也可以实现局域互联。

随着人工智能时代的来临，全球对于高性能计算的需求正在快速上升。传统的高性能计算芯片基于CMOS数字电路处理器，而随着摩尔定律接近瓶颈，传统的高性能计算的发展速度也在减缓。使用硅光子技术实现高性能计算芯片正是为了解决传统数字电路芯片的种种瓶颈应运而生，并在最近得到了越来越多的关注。
光子芯片技术与计算
经过多年的发展，硅光子技术已经能够在硅衬底上实现多种光学器件，并能够把这些器件集成在一起做成一个完整的光学系统。硅光子技术已经广泛应用在各种通信和数据传输领域，通过调制光信号可以实现高速远距离的数据传输。硅光子技术的应用领域除了数据传输之外，在近几年也进入了计算领域。对于硅光子技术做计算，其核心元器件是马赫－曾德尔干涉仪（MZI）。如下图所示，MZI将输入光分成两束光，并且分别对两束光进行相位调制，而输出则是两束光之间的相位差。
从数学上可以证明，一个MZI的 *** 作是实现了一个基本的2x2矩阵和1x2向量相乘。通过多个MZI之间相互连通实现阵列，就可以实现更大规模的矩阵和向量相乘。而矩阵和向量相乘，也就是深度学习等高性能计算中的重要算法的基本 *** 作。因此，通过片上大规模集成MZI，就能实现深度学习计算。
那么，光子计算相对于传统CMOS芯片来说，有什么优势呢？第一个优势就是其功耗优势。在传统的CMOS数字电路芯片中，集成很大的计算阵列但是往往不能同时开启，因为大量计算单元同时做计算会造成巨大的峰值功耗和瞬态电流，从而对芯片散热和稳定性造成很大的挑战。而使用光器件做计算则不存在这个功耗问题，因为光的干涉和相移的功耗接近0，因此理论上即使同时有海量光器件同时开启做计算也不会在功耗上发生问题。注意，这里主要指的是瞬态功耗和电流，而功耗和电流问题往往在云端芯片中更严重，因此云端芯片也是光计算芯片的首要市场。除了计算瞬态功耗之外，光计算芯片的另一个优势在于数据传输。随着大规模计算越来越普遍，数据往往要在芯片上传输很远的距离，而在先进工艺中片上互联的能量开销是很高的，而使用光做片上互联就可以减小这样的问题。此外，在芯片之间做数据传输时，用光信号也能大大降低能量开销，如果能让光计算配合光数据传输，就能实现如虎添翼的效果，大大改善大型数据中心的计算能量开销。

光子计算芯片的中外格局
光子计算作为可能的下一代高性能计算技术路径，在全球都得到了相当的重视。海外光子计算芯片的代表是来自美国的Lightmatter。在刚刚举行的Hotchips

2020上，Lightmatter展示了其最新的光子计算芯片组，该芯片组包括数字电路和光子芯片两部分，计算主要在光子芯片中完成，光子芯片使用90nm标准硅光子工艺实现，可以实现8TOPS的峰值算力，整体芯片组的功耗为3W。这个能效比数字相比传统基于CMOS工艺的数字芯片可以说是非常优秀，同时也展示了光计算未来的巨大潜力。
 

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光子计算芯片未来展望
光子计算芯片目前已经展示了巨大的潜力，并且在一些关键指标上展示了其相对电子芯片的优越性。在未来，光子计算芯片则有一些重要的发展方向。首先就是如何做到把尽可能多的处理完全使用光信号完成。目前的光计算芯片中，为了完成所有的计算还是必须要在光信号和数字信号之间切换。例如，在Lightmatter展示的光计算芯片中，矩阵计算可以用光信号完成，但是深度学习中的非线性运算则需要把光信号转回数字信号。事实上，这样的来回信号切换已经成为了整个系统的性能和功耗瓶颈。为了能把光计算的优势进一步发挥，会需要把更多的运算使用光信号实现，从而尽可能避免光信号和电信号之间的转换带来的性能损失。而这需要算法层面和光器件层面的进步；在算法层面，尽可能多地开发对于光器件较友好地算法，而在光器件方面则需要能实现尽可能多的计算能力，从而较少对于算法地限制。此外，目前光计算仍然是假设输入数据是数字信号，需要首先用数模转换器转成模拟电信号去驱动光调制器，这样事实上也增加了功耗开销，而且数模转换也容易成为性能瓶颈。未来如果能把光计算芯片和光数据传输直接整合在一起，从而让数据在使用光信号传输时就直接完成计算，则有机会进一步发挥光计算地优势。

当许多非技术人员听到“物联网”（IoT）的时候，他们的眼睛变得呆滞，他们露出困倦或迷惑的表情。对那些在科技行业中的人来说，这是从两个方面看的——对一些人来说，这是一个巨大的炒作，但对另一些人来说，这是一个巨大的经济机会。商机，唯一的问题是“什么”和“什么时候”。

我已经把物联网(IoT)是“什么”分成了两个主要的领域，即人类物联网（人类物联网（HIoT））和工业物联网（IIoT）。

熟悉人类物联网（HIoT）的Nike FuelBand、FITTUS、Nest和RANVV，在工业物联网（IIoT）世界中连接商用HVAC和车队系统的情况也一样。例如Digi International、ELon + 209%梯队和飞思卡尔半导体公司都在大范围地追求这一空间。叶我在工业物联网（IIoT）上发表了一篇深刻的潜水论文，但是我会给你下面的删节版本。

工业物联网（IIoT）和人类物联网（HIoT）在未来几年的主要区别在于工业物联网（IIoT）将包含一个世纪以来存在的“棕色油田”基础设施，如商业锅炉和舰队跟踪，而人类物联网（HIoT）则是一组新的“绿色”服务和技术，它们必须构建INFREST结构随着它的成长。

工业物联网(IIoT)的设计需要对解决空间的深刻理解和连接几十年制造的系统的能力。工业物联网(IIoT)支持解决方案供应商，如Digi、Agelon和FiSele，它们在工业控制领域有扎实的根基。在用户体验（UX）和像Nest、FITBIT和RANVV这样的设备设计方面，EN的飞跃。“足够好”的概念不适用于工业界。

正如我们以前的物联网I（IoT）分割纸中提到的，工业物联网（IIoT）端点必须比人类物联网(HIoT)端点更健壮。如果不能生成和传输的数据用于分析，则嵌入在端点中的传感器没有多大帮助。我把这些集合点称为“网关”。

有许多向量可以用来测量端点的“鲁棒性”。下面的表格总结了这些向量：

· 产品生命周期:工业物联网（IIoT）产品有很长的产品周期, 产品通常必须在极端条件下运行, 例如在锅炉旁边, 在汽车和喷气引擎中, 浸泡在腐蚀性液体中, 位于沙漠、雨林、火山、高空等敌对的地理环境· 市场机会: 工业物联网(IIoT)使用布朗菲尔德来描述将超过一个世纪的在职机械和电气系统连接到互联网的机会, 因此可以提供新的基于云的服务和分析后端。认为100年老锅炉和暖通空调系统在高上升

· 解决方案集成: 在数十年的使用中安装和升级的系统系统 (如旧的暖通空调锅炉) 必须至少可以在许多级别的一个 (物理、电气、ABI、API 和网络协议接口) 上进行互 *** 作

· 安全: 诸如暖通空调和电源控制等工业系统必须是安全的, 以防止未经授权的访问和滥用有形基础设施。即使是像温度控制这样简单的特性也会影响深远的现实世界

· 人工交互: 工业物联网（IIoT）系统是基于规则的。因此 IIoT 数据流是不对称的, 主要是上游的, 从传感器到网关到云服务, 只有较小的控制反馈流回下游

· 可用性: 我们通过计数 "九" 来衡量可用性, 并查看每个可用级别上剩余的可用时间。四到五九通常被称为 "高可用性" (HA), 是您在 IIoT 世界中期望的

· 对 Internet 的访问: 工业物联网（IIoT） 系统无法承担对云的连续互联网访问。网络接口失败, 网络本身有时会失败, 外部干扰可能会暂时压倒通信信道的噪音, 并有效地切断连接等

· 对失败的响应: 由于组件和子系统的故障预期, 工业系统必须能够恢复故障。这些系统的设计, 以优雅和确定性的方式失败-一些拯救生命和健康, 如发电和医疗仪器, 其他节省金钱, 资源和时间, 如航空公司调度系统, 使他们可以重新启动修复后快速

· 网络拓扑: 工业物联网（IIoT） 终端设备通常被设计为与更广泛的社区结盟, 以便利用资源和实现更大规模的目标

· 物理连接: 网关应该是本地物理网络不可知的。工业物联网（IIoT） 使用任何物理网络最适合的: 双绞线、电力线、以太网、无线、蜂窝、卫星等

工业互联网的东西工业物联网(IIoT) 青睐的组件和解决方案供应商, 如数码, 梯队, 和飞思卡尔从工业控制世界谁拥有丰富的经验, 各种遗留的工业连接解决方案。这些供应商专门了解特定的工业使用模型, 然后创建领域专门知识, 将这些使用模型转换为传感器、执行器、控制逻辑、数据聚合、本地网络连接和服务层。他们在过去一个世纪建立的遗留工业设备方面积累了经验, 并在数十年的时间里与客户建立了信任。

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