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          AI依賴度提升 智慧邊緣為物聯(lián)終端加分

          作者:王岫晨 時間:2021-10-25 來源:CTIMES 收藏

          在今日,AI正逐步深入生活中的各種不同應用層面,許多裝置都漸漸要求更高的運算效能。事實上,智能生活相關的裝置,越來越多都普遍依賴AI算法。這些應用場景對低功耗和安全性都有很高的要求,這就展現(xiàn)出了邊緣運算的重要性。

          對于許多的邊緣運算物聯(lián)網(wǎng)裝置來說,有許多是采用電池供電,因此對于系統(tǒng)的功耗有很高的要求,才能用來延長系統(tǒng)的工作時間。此外,這些裝置往往需要處理個人隱私數(shù)據(jù),比如臉部特征、聲音特征等,因此必須對隱私數(shù)據(jù)進行充分的保護,讓核心運算在邊緣端可以更安全的實現(xiàn)。

          為邊緣運算提供智能
          物聯(lián)網(wǎng)的應用對于未來智能化系統(tǒng)的重要性不言可喻。恩智浦()半導體大中華區(qū)資深營銷經(jīng)理黃健洲指出,實時運算能力對于來說相當重要;目前物聯(lián)網(wǎng)被視為未來各種智能化系統(tǒng)的主要架構,透過底層感測網(wǎng)絡、中間通訊傳輸與上層云端平臺的組合,可以讓信息無縫流動,進而延伸出更多應用,賦予更智能的生活體驗。
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          圖一 : 恩智浦()半導體大中華區(qū)資深營銷經(jīng)理黃健洲

          不過,隨著物聯(lián)網(wǎng)應用多元化、許多應用或因功能安全,以及因直觀需要的實時反應能力,使得集中式運算的物聯(lián)網(wǎng)架構已難因應所有領域,因此系統(tǒng)終端開始被賦予一定程度的運算能力,以提升實時反應功能。

          黃健洲表示,邊緣運算就是讓物聯(lián)網(wǎng)終端擁有實時運算處理能力的關鍵。在過去的物聯(lián)網(wǎng)架構中,數(shù)據(jù)需要從底層傳回云端平臺,再從云端平臺下指令由終端設備動作,對工廠、汽車或智能家電這類需要高實時性的系統(tǒng)來說,一來一往的訊息傳遞極為耗時,因此終端設備才需要具備更強大的實時運算能力。這類終端設備可在本地處理指令,快速響應用戶需求。

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          圖二 : 邊緣運算的布署對于企業(yè)越來越顯得重要。

          在處理器的設計上,重要的是有好的半導體開發(fā)工具,例如具備AI能力的機器學習算法的開發(fā)工具。但最重要的是,因為智能物聯(lián)網(wǎng)的應用多元,每一類型的應用架構都可找到最適合的效能架構,如何讓資源使用優(yōu)化,落實物盡其用的愿景,是目前設計工程師最需要的考慮的方向。
          恩智浦半導體大中華區(qū)邊緣運算事業(yè)部產(chǎn)品營銷經(jīng)理弋方也表示,目前邊緣運算最大的挑戰(zhàn)是在于軟件與硬件的協(xié)同開發(fā)。邊緣運算需要充分利用嵌入式設備來完成,因此需要對軟件算法進行充分的優(yōu)化,更高效利用硬件的特殊結構,如DSP、GPU、與神經(jīng)網(wǎng)絡加速器等。
          在此時,客戶將會需要整套完整的解決方案,包含軟件開發(fā)環(huán)境、高效的推理引擎、用來快速地將算法移植到嵌入式平臺,以實現(xiàn)邊緣運算。

          企業(yè)需求增加
          因應新冠疫情,全球有數(shù)億人使用各自的終端裝置在家工作,在家上學。應用工程總監(jiān)徐達勇表示,我們看到對云端應用、VPN視訊軟件及協(xié)作工具等IT資源的需求空前的強勁。企業(yè)和員工從不得不接受、學習適應、到最后從中獲益。人們也不再局限于在數(shù)個定點定時、「集中」的工作與會議,分布式的職場勞動力對企業(yè)運作的方式,可能帶來永久性的變化,成為后疫情時代的常態(tài)。
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          圖三 : 應用工程總監(jiān)徐達勇

          企業(yè)開始根據(jù)應對當前危機的經(jīng)驗、重新評估其長期的IT與網(wǎng)絡需求,邊緣運算的布署就越顯重要。隨著功能不斷強化的微處理器、跨界應用處理器,與機器學習能力的快速進展,將可持續(xù)創(chuàng)造效能更高、功耗更低、且電池續(xù)航力更強的邊緣裝置,以因應后疫情時代的各項需求,這些需求如下:

          ●遠程作業(yè)需求,如:遠距辦公、遠距教學、遠距醫(yī)療、居家照護、視頻會議工具、團隊協(xié)作工具等。
          ●零接觸商機需求,如:行動支付、貨運物流、機器人倉儲、外送等。
          ●智能工廠、智能制造需求,如:工業(yè)監(jiān)控、自動化制造管理等。

          AI對于的幫助
          徐達勇認為,云端運算是為連接設備賦予AI的基礎,助長了AI在各個應用場景和技術領域的快速擴展。但因為某些特定應用可能無法與云端運算互相操作,導致AI對云端運算的依賴,反而造成某些AI應用的局限性。
          因此,如果能將AI導入邊緣裝置,使AI在鏈接的裝置上直接進行處理,以突破過去裝置的限制,并為那些過去未能完全發(fā)揮的應用領域,因為整合了智能而釋放出新的機會。過去云端AI處理遭遇的限制,未來可望在邊緣AI獲得突破。
          智能邊緣運算在新的數(shù)字世界中將變得越來越重要。隨著5G的商轉(zhuǎn)、IoT服務的布建,以及全球市場對個資保護的重視,許多全新的應用正快速崛起,它們對更低延遲、隱私保護、以及更客制化、個人化的要求日益嚴苛。傳統(tǒng)上對云端運算的依賴,可能不足以解決需要實時響應的安全關鍵使用場景。不僅是科技上的突破,在企業(yè)應用方面也相當重要,它更能滿足全新應用的需求,使企業(yè)能更快的響應市場、更容易的調(diào)整商業(yè)模式、提供創(chuàng)新且合規(guī)的服務及強化客戶體驗。

          結語
          先進制程將幫助打造更快速、更有效率的運算架構,能夠有效管理實時分析及運用大量由終端裝置所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),因應用戶在不同情境下的需求,在短時間內(nèi)精確處理海量的數(shù)據(jù),并做出最正確的判斷與實時的反應。
          在未來,隨著5G興起與AI的擴大應用,5G帶來更大的帶寬、更低的延遲,同時也帶來更多的應用場景,如AR/VR、工業(yè)以太網(wǎng)、智能交通等,而AI的擴大應用,對邊緣運算的安全性和時效性也提出了更高的要求。這些需求的產(chǎn)生,半導體方案供貨商也將會持續(xù)開發(fā)新一代的產(chǎn)品線,來應對市場所需。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202110/429072.htm


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