邊緣計算,這個概念在國內(nèi)最早于2016年4月被提出。2016年年底,隨著邊緣計算聯(lián)盟的正式成立,邊緣計算這個概念開始在產(chǎn)業(yè)鏈里的土壤里慢慢生根發(fā)芽。經(jīng)過2017年AI的蓬勃發(fā)展,邊緣計算被帶動起來,開始伸展枝椏;再加上5G的即將商用,又為邊緣計算的茁壯成長增添更多的肥料。
據(jù)統(tǒng)計,到2025年,AI衍生的商業(yè)價值將達到5.1萬億美元;到2035年,5G相關產(chǎn)品和服務將達到12.3萬億美元。而AI與5G的落地,則與邊緣計算的落地密切相關。
業(yè)內(nèi)人士預判,邊緣計算有可能是繼AI之后的下一個風口。
云計算并不是萬能,邊緣計算應運而生
云計算在產(chǎn)業(yè)落地應用已有十余年的時間,不過,云計算并不是萬能的,近幾年開始暴露出一些弊端。邊緣計算應與云計算形成協(xié)同,更好地滿足產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求。
從概念層面來講,“云是更協(xié)同的定義,跑在天上的是云。邊緣計算是從一個端到端的架構來描述計算在哪里發(fā)生。”英特爾副總裁兼物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)總經(jīng)理陳偉說到。
隨著物聯(lián)網(wǎng)更多的智能終端出現(xiàn),需要采集和運算的數(shù)據(jù)越來越大,對運算速度、網(wǎng)絡帶寬都提出了更高的要求。同時,隨著個人隱私等信息的不斷增多,人們對安全的需求也更為迫切,這些單靠云計算是無法滿足的。
在這樣的產(chǎn)業(yè)背景下,邊緣計算應運而生。
“邊緣計算與云計算,是一種互補協(xié)同的關系,而不是替代關系。” 華為網(wǎng)絡研發(fā)總裁劉少偉指出,邊緣計算與云計算需要通過緊密協(xié)同,才能更好的滿足各種場景的匹配,從而放大邊緣計算和云計算的應用價值。
在互補協(xié)同上,邊緣計算則是將部分數(shù)據(jù)在智能終端的本地端進行處理和存儲,一是可以減輕云端服務器的壓力;二是可以將涉及個人隱私的數(shù)據(jù)放置在本地端,大大降低了個人信息的泄露,提升了安全性。
此外,“我們對智能終端上的傳感器機制做一個研究,發(fā)現(xiàn)傳感數(shù)據(jù)在1秒之內(nèi)可以過時,變成舊數(shù)據(jù),傳感器采集到的信息幾百毫秒之后就變成過時的數(shù)據(jù)。把數(shù)據(jù)傳到云端服務器,分析處理完以后再回到智能終端,對于有些應用來說,沒法容忍這個等待,需要在本地端進行邊緣計算。同時,在很多應用中,邊緣計算的成本更低。因為在邊緣計算中,不需要存儲大量的數(shù)據(jù),只需要存儲數(shù)據(jù)分析的結果或數(shù)據(jù)的含義,而不是數(shù)據(jù)本身。從這個意義上來說,現(xiàn)在所說的大數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)本身并沒有意義,數(shù)據(jù)的含義或者分析之后的結果才有意義?!?/p>
提到邊緣計算,順便提一下霧計算。邊緣計算概念出現(xiàn)之前,已有霧計算的概念。對于邊緣計算和霧計算的區(qū)別,“霧和云是更協(xié)同的定義,都是本性,跑在天上的是云,跑在地面的是霧。此外,邊緣計算的范圍更廣,延伸到通訊網(wǎng)絡邊緣、基站等等都是邊緣的范疇。
相比之下,霧計算關注的范疇是在傳感Sense以上的邊緣側(cè)的計算節(jié)點,比如傳感器等等這些并不在它范疇里面,相對來說在網(wǎng)絡基站以下、Sense之上,這之間的一些系統(tǒng)基礎架構,計算的一些節(jié)點的需求等等做這樣的事情。” 英特爾中國物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席技術官張宇指出。
AI推動邊緣計算崛起,邊緣計算將是下一個風口
據(jù)MarketsandMarkets稱,到2022年,邊緣計算市場將從2017年的14.7億美元增長到67.2億美元。華為預測,未來超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)分析、處理與儲存。
“AI是當下的風口,邊緣計算是下一個風口?!?a href="http://srfitnesspt.com/tags/高通/" target="_blank">高通產(chǎn)品市場副總裁孫剛指出,“5G和AI相輔相成,5G會使得通訊的速度更快,同時會產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。反過來,數(shù)據(jù)是AI的基礎,更多的數(shù)據(jù)會使AI更有效。AI的技術會發(fā)展,對數(shù)據(jù)會有更多的需求,進而會促進5G的發(fā)展。AI與5G的發(fā)展,推動更多數(shù)據(jù)的計算在本地端進行,進而推動邊緣計算的發(fā)展。這些趨勢加在一起就給今后幾十年很多新的機會,這些機會足以驅(qū)動下一輪的工業(yè)革命?!?/p>
北極光創(chuàng)投創(chuàng)始人董事總經(jīng)理鄧鋒指出:“人工智能正在去中心化,云與邊緣逐步分裂,針對AI的新的計算架構將會應運而生;近年來,端的數(shù)據(jù)以幾何級數(shù)增長,AI從云端遷移在許多應用場景下不可避免,端側(cè)智能將崛起;未來10年,端的數(shù)量的模式將是‘基于存儲的計算,存儲與計算合二為一’?!?/p>
鄧峰強調(diào),AI對計算架構的影響將遠遠大于云計算對計算架構的影響,針對AI的新的計算架構會應動而生。中國在這次變革中,會盡其所能建立自己的生態(tài)體系,從而降低對國外產(chǎn)品的依賴。
在邊緣計算的布局上,中國可謂及時切入。最為標志性的節(jié)點是推進邊緣計算聯(lián)盟的成立和發(fā)展。邊緣計算聯(lián)盟于2016年12月30日在北京成立,由華為、中科院沈陽自動研究所、中國信息通信研究院等企業(yè)聯(lián)合發(fā)起。搭建邊緣計算產(chǎn)業(yè)合作平臺,推動邊緣計算相關標準的建立,進而促進邊緣計算產(chǎn)業(yè)健康與可持續(xù)發(fā)展。
邊緣計算聯(lián)盟副理事長劉少偉指出,邊緣計算聯(lián)盟成立一年,會員單位達到150多家,主要覆蓋工業(yè)領域的企業(yè);今年12月份,聯(lián)盟的單位已達200多家,中國移動、中國聯(lián)動、中國電信三大運營商也加入進來,還有很多科研機構,比如中國電信北京研究院、江蘇未來網(wǎng)絡創(chuàng)新研究院、山東大學、西安交大等等,還有更多IoT領域的企業(yè)?!?/p>
據(jù)悉,今年邊緣計算的參考架構3.0已經(jīng)推進,對邊緣計算的技術體系進行更加系統(tǒng)的歸納總結和梳理。此外,邊緣計算聯(lián)盟與國際標準組織IEEE建立合作,雙方將在相關標準、技術和產(chǎn)業(yè)落地等方面深入合作。
當前,邊緣計算已從概念到實踐,從星星之火到燎原之勢。
為了抓住邊緣計算這一重大機遇,從芯片、硬件、系統(tǒng)、解決方案等產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)開始布局和發(fā)力。
在芯片層面,已有半導體企業(yè)推出嵌入式FPGA—eFPGA 加速器,來助力智能終端的邊緣計算。美國半導體設計公司Achronix在Speedcore Gen4架構中,將機器學習處理器(MLP)添加到Speedcore可提供的資源邏輯庫單元模塊中。MLP模塊是一種高度靈活的計算引擎,它與存儲器緊密耦合,從而為人工智能和機器學習(AI / ML)應用提供了性能更高、功耗更低的解決方案。
“傳統(tǒng)云和企業(yè)數(shù)據(jù)中心計算資源和通信基礎設施無法跟上數(shù)據(jù)速率的指數(shù)級增長、快速變化的安全協(xié)議、以及許多新的網(wǎng)絡和連接要求。傳統(tǒng)的多核CPU和SoC無法在沒有輔助的情況下獨立滿足這些要求,因而它們需要硬件加速器,通常是可重新編程的硬件加速器,用來預處理和卸載計算,以便提高系統(tǒng)的整體計算性能。”Achronix市場營銷副總裁Steve Mentor指出。
為實現(xiàn)高帶寬和低延遲,英特爾的解決方案則是FPGA可編程加速卡(PAC),運營商能夠在單個服務器上以較少的CPU和RAM資源消耗來滿足5G IPSec安全需求,并實現(xiàn)5G核心網(wǎng)絡和邊緣計算應用。
此外,在邊緣計算發(fā)展中功能與處理能力的平衡關系需要把握。賽普拉斯CEO Hassane EI-Khoury指出:“一方面是邊緣計算的計算能力、處理能力,另一方面是邊緣計算的功耗。如果增加邊緣計算的能力,意味著處理器性能更強、功耗更大。為了提升處理能力,就不得不把電池更大?!?/p>
為了解決這樣一個難題,半導體企業(yè)賽普拉斯推出超低功耗可編程系統(tǒng)PSoC 6 MCU解決方案,通過PSoC 6可以支持性能達到M4性能的微控制器,功耗水平相當于M0級別的微控制器,一個M4級別的微控制器的性能和處理能力,用一個150MHz主頻M4的微控制器,用電池支持連續(xù)工作半年一年乃至一年半,進而消除了邊緣計算發(fā)展中面臨的很大障礙。Hassane EI-Khoury 表示,他們還將把這個邊界繼續(xù)向前推進,在降低功耗的同時在邊緣計算中實現(xiàn)更加復雜的應用,部署更強大的處理能力?!?/p>
邊緣計算和嵌入式人工智能,需要在有限的資源下完成越來越多的計算,如何更高效的利用邊緣側(cè)和終端側(cè)的資源,這需要對芯片、硬件和操作系統(tǒng)層面全面理解。“從整個系統(tǒng)層面進行深入的定制和優(yōu)化才能實現(xiàn)產(chǎn)品化。這需要產(chǎn)業(yè)鏈各方共同協(xié)作,才能推動邊緣計算的發(fā)展和實現(xiàn)商業(yè)化落地?!敝悄芙K端平臺技術提供商中科創(chuàng)達董事長兼CEO趙鴻飛指出。
對此,中科創(chuàng)達推出 TurboX AI Kit,為開發(fā)者和制造商降低開發(fā)成本、快速驗證端側(cè)AI算法和開發(fā)場景化應用,進而快速實現(xiàn)原型產(chǎn)品設計。TurboX AI Kit凝聚端側(cè)AI商用技術,融合了硬件、軟件與云功能。為不同級別的AI開發(fā)者提供終端側(cè)人工智能高性能的計算平臺和豐富的開發(fā)工具,支持他們將日益盛行的AI技術融入邊緣及端側(cè)設備,以滿足物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、機器人、工業(yè)控制、自動駕駛等領域各種不同應用的需要。
此外,作為邊緣計算聯(lián)盟早起的發(fā)起單位,華為也在kubedge、LerOS、邊緣協(xié)同開發(fā)等方面進行了布局。前幾天,華為還成立了智能計算事業(yè)部,華為的AI芯片、云服務、邊緣計算平臺等業(yè)務之間相互協(xié)同支撐,進而更好地在5G時代發(fā)力。
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