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邊緣運算將成主流 仍面臨運算能耗、存儲器頻寬等挑戰(zhàn)

作者: 時間:2018-05-17 來源:DIGITIMES 收藏

  由于傳感器將產(chǎn)生太多數(shù)據(jù),難以都傳到云端處理,因此正在成為主流趨勢。

本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/201805/380053.htm

  根據(jù)Semiconductor Engineering報導,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備的最初構想是,簡單的傳感器會將原始數(shù)據(jù)傳送到云端,透過1個或多個閘道器進行處理。這些閘道器可能位于公司、住宅、工廠,甚至連網(wǎng)車內。但日益明顯的是要處理的數(shù)據(jù)太多,這種方法實不可行。

  三星電子(Samsung Electronics)負責HBM行銷的Tien Shiah表示,1臺PC每天將產(chǎn)生90MB的數(shù)據(jù)。1輛自駕車每天產(chǎn)生4TB,連網(wǎng)飛機則為50TB。其中大部分為無用數(shù)據(jù)。

  預處理若在本地完成,則僅需在云端處理更少數(shù)據(jù),就能以更低成本和更少功率實現(xiàn)更好的效能,從而實現(xiàn)自駕車、無人機甚至機器人所需的快速反應。這些都是突然獲得如此多關注的原因。它讓運算任務更接近數(shù)據(jù)源,就自駕車來說,最終運算可能在會傳感器本身進行。

  這對人工智能(AI)、機器學習(ML)和深度學習(DL)應用也很重要。AI/ML/DL的關鍵是能在本地設備上進行推論,從而提高安全性和性能。然而,推論的更大問題是存儲器吞吐量。Rambus產(chǎn)品管理高級總監(jiān)Frank Ferro表示,存儲器再次成為瓶頸。許多正在出現(xiàn)的應用,無論是AI或ADAS,都需要更高的存儲器頻寬。

  此外,這些應用大多是由電池供電,或須在高度受限的電源預算內生存,而開發(fā)這類設備的難度開始變得更具挑戰(zhàn)性。

  最大問題之一是它是一種轉型技術,會隨著發(fā)展而被定義。目前實際上仍無法訂購能支援特定IoT設備、基礎設施和運算要求組合的專用邊緣運算產(chǎn)品。

  NVIDIA于3月底宣布與安謀(ARM)合作,將NVIDIA Deep Learning加速器架構與ARM的Project Trillium機器學習平臺整合,讓芯片制造商可輕易將機器學習功能添加到IoT設備。英特爾在2月亦推出14款新的Xeon處理器。

  英特爾(Intel)和NVIDIA/ARM產(chǎn)品都能在靠近端點的地方增加更多處理能力,但這兩種產(chǎn)品都不是將數(shù)據(jù)傳回云端的理想選擇。ZK Research首席分析師Zeus Kerravala表示,NVIDIA與ARM的伙伴關系,以及英特爾宣布的邊緣處理器都是為需要增加處理能力的設備、閘道器等而設計的基礎產(chǎn)品。

  家庭IoT市場最終可能會超過IIoT,但IIoT正在設定步伐和議程。市場研調機構IHS Markit分析師Julian Watson表示,對具有邊緣運算能力的IoT閘道器的需求正在成長。需求主要來自3個特定領域:為未直接連到網(wǎng)路的低功耗節(jié)點,如基于低功耗藍牙(BLE)或Zigbee的傳感器提供橋接;過濾流量,決定應在邊緣處理哪些數(shù)據(jù)以及需將哪些數(shù)據(jù)發(fā)送到云端;管理這些邊緣設備的安全性。

  IHS Markit執(zhí)行董事Michael Howard則認為,IoT/邊緣閘道器至少應能做到以下幾點:1.透過對重復數(shù)據(jù)進行整合,縮小來自IoT設備的原始數(shù)據(jù)量。2.將數(shù)據(jù)轉換為上游應用程式可讀取的格式。3.具備能判斷將獲得何種數(shù)據(jù)及來自哪種設備的上游應用程式。4.包含如何組織數(shù)據(jù)并對其進行優(yōu)化的相關資訊。

  Howard表示,閘道器若無法將原始數(shù)據(jù)細化為緊湊且實用的數(shù)據(jù)就向上游推送,只會浪費時間和頻寬。處理必須在數(shù)據(jù)發(fā)生的地方完成,最好不止一次。

  所有主要系統(tǒng)供應商都渴望進入市場,但對閘道器的需求正在成長。此問題比從幾個傳感器收集溫度數(shù)據(jù)更復雜。特別是在IIoT中,每個垂直市場傳統(tǒng)的SCADA和其他自動化系統(tǒng)通常都是封閉、專有的,對新通訊技術不友好,并且不可能快速擺脫。

  ARM執(zhí)行長Simon Segars表示,現(xiàn)在有這么多的下一件大事(Next Big Thing)將發(fā)生,很難判斷要從哪里著手。新的通訊協(xié)議,無論是5G、LoRA、NBIoT等新技術,都需要半導體設備的大量創(chuàng)新。目前AI正在驅動云端芯片。在邊緣則是推論正在推動設計的創(chuàng)新。



關鍵詞: 邊緣運算

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