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芯片廠競逐邊緣運(yùn)算,,誰將突圍,?

2018-07-30
關(guān)鍵詞: 邊緣運(yùn)算 人工智能

邊緣運(yùn)算帶動(dòng)新的市場商機(jī),,大量裝置如何管理,、人工智能如何導(dǎo)入,、安全防護(hù)如何實(shí)現(xiàn)等,,讓市場對(duì)硬體有新的需求,,但隨著開發(fā)難度上升,,許多廠商著手升級(jí)開發(fā)工具的完整和便利性,讓開發(fā)者可以專注在自身業(yè)務(wù)的投入,,造就了新一波開發(fā)風(fēng)潮,。


邊緣運(yùn)算的觸角已涵蓋各領(lǐng)域并得到落實(shí),但架構(gòu)從集中式轉(zhuǎn)為多節(jié)點(diǎn)的分散式,、邊緣端(如終端和閘道器等)的自主性提升,,使得底層的裝置管理更復(fù)雜、網(wǎng)路技術(shù)的融合也更重要,,而且安全防護(hù)的機(jī)制需要更加謹(jǐn)慎,,因此開發(fā)過程需要考量的內(nèi)容越來越多元,增加開發(fā)的難度,。


也因此,,越來越多上游廠商積極改善開發(fā)工具的實(shí)用和便利性,協(xié)助開發(fā)者專注于自身創(chuàng)新業(yè)務(wù)開發(fā),,而非工具的學(xué)習(xí),。以下分析上游IP廠商ARM、芯片廠商英特爾與云端廠商微軟等在開發(fā)工具和平臺(tái)的布局與進(jìn)展,。


ARM從多方切入積極布局邊緣運(yùn)算,,于2017~2018年推出各式相關(guān)IP,并協(xié)助開發(fā)者降低開發(fā)難度,。除了三大芯片IP系列產(chǎn)品外,,ARM先前已推出ARM Mbed平臺(tái),包括Mbed Cloud和Mbed OS兩大部分,,Mbed主要是基于ARM架構(gòu),,針對(duì)IoT服務(wù)發(fā)展的基礎(chǔ)建設(shè)框架,并搭配自家Cortex-M芯片建立生態(tài)系,。Mbed Edge則透過物聯(lián)網(wǎng)閘道器讓使用者能將Mbed Cloud裝置管理功能進(jìn)一步拓展,,如對(duì)裝置進(jìn)行導(dǎo)入、控制與管理等,。


Mbed Edge有三大特點(diǎn):一,、通訊協(xié)定轉(zhuǎn)譯:可將非IP協(xié)定的聯(lián)網(wǎng)裝置(如LoRa和Modbus)轉(zhuǎn)譯成IP based,共同在Mbed Cloud進(jìn)行管理,。二,、閘道器管理:提高IoT閘道器的復(fù)原能力和降低停機(jī)時(shí)間,,并新增如發(fā)送警報(bào)、程式,、資源,、診斷與介面管理。三,、進(jìn)行邊緣運(yùn)算:使用者可依需求將復(fù)雜程度不同的運(yùn)算資源或演算法置于閘道器中,,就算與云端斷線仍能獨(dú)立運(yùn)作。


ARM進(jìn)行全方面IP擴(kuò)增


讓物聯(lián)網(wǎng)閘道器具備運(yùn)算資源有兩大好處,,一是閘道器不必從云端接收指令就能做簡單的應(yīng)用與判斷,,例如監(jiān)控生產(chǎn)線的壓力值,一旦系統(tǒng)自動(dòng)判定預(yù)設(shè)門檻便會(huì)自動(dòng)關(guān)閉生產(chǎn)線,,過程不再需要經(jīng)過云端,,二是可節(jié)省網(wǎng)路流量,藉由閘道器或終端自行決定是否要傳送資料或舍棄,。


2018年后ARM翻新Mbed Cloud,,廠商可利用新版Mbed Cloud部署更有彈性的物聯(lián)網(wǎng)。雖然云端已為多數(shù)廠商採用,,仍有廠商受限于安全和法律議題無法跟進(jìn),,新版Mbed Cloud便是針對(duì)此而增加內(nèi)部部署裝置管理,讓Mbed Cloud可支援多個(gè)公有,、私有,、混合云與內(nèi)部部署等環(huán)境,并讓受限裝置得以連網(wǎng),。由于廠商得以使用,、管理并整合新設(shè)備和既有設(shè)備,新版Mbed Cloud亦有助邊緣運(yùn)算的推動(dòng),。


在邊緣運(yùn)算的布局上,,ARM在2018年推出Project Trillium機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算平臺(tái),以因應(yīng)大量人工智能應(yīng)用導(dǎo)入終端裝置的趨勢,。終端裝置在符合大量運(yùn)算需求時(shí),,也要能維持同樣能源效率,該平臺(tái)除了提供使用者彈性和擴(kuò)充性,,也將更多人工智能應(yīng)用帶進(jìn)各類終端裝置,。


在安全防護(hù)方面,ARM則推出PSA框架,,與首款針對(duì)物理安全防竄改的處理器ARM Cortex-M35P,,搭配如TrustZone、CryptoCell與CryptoIsland等技術(shù)和IP,,讓終端裝置在面對(duì)網(wǎng)路,、軟體與物理等多方面攻擊時(shí),,有更強(qiáng)防護(hù)能力。


從上述新產(chǎn)品和服務(wù)可以看出,,ARM從邊緣端的安全,、運(yùn)算與擴(kuò)充彈性等各方面升級(jí),積極朝向2035年前達(dá)到全球1兆連網(wǎng)設(shè)備的目標(biāo)前進(jìn),。2018年5月中ARM與南韓電力廠商KEPCO合作儀表系統(tǒng)升級(jí),,利用Mbed Edge讓KEPCO部署各類智能閘道器,連結(jié)電網(wǎng)和公共事業(yè)服務(wù),,以及對(duì)各種家用電器進(jìn)行資料即時(shí)分析,協(xié)助優(yōu)化能源的使用,。


身為全球最重要芯片廠商之一,,英特爾積極布局物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與邊緣運(yùn)算相關(guān)策略和產(chǎn)品線,。在2018年初CES展,,英特爾便推出許多邊緣運(yùn)算相關(guān)展示,例如與多家廠商合作智能家庭產(chǎn)品,,包括京東新一代語音助理京東叮咚PLAY,,內(nèi)含英特爾Atom處理器,除了支援語音辨識(shí)外,,亦可直接從裝置執(zhí)行臉部辨識(shí),。


英特爾重視視覺應(yīng)用


此外,英特爾也與宏碁,、華碩,、惠普與聯(lián)想等PC品牌廠商合作,推出搭載亞馬遜Alexa語音助理的電腦,。英特爾參與協(xié)助改善Alexa使用體驗(yàn),,使其支援語音控制,并透過智能音效強(qiáng)化音訊品質(zhì)和語音喚醒,,讓使用者可利用語音指令喚醒電腦,。


CES展后,英特爾接著以2017年推出的英特爾Xeon可擴(kuò)充平臺(tái)為基礎(chǔ),,推出新型Xeon D-2100系列處理器,,將更多運(yùn)算與智能能力結(jié)合在消費(fèi)者和商用裝置上(如手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)感測器與自駕車等),,直接在網(wǎng)路邊緣端搜集資料,,并于當(dāng)下做出回饋。


該處理器將智能功能內(nèi)嵌于功耗更低的系統(tǒng)單芯片,,支援各種過往因空間和功耗限制而無法導(dǎo)入智能應(yīng)用的邊緣環(huán)境,,如此一來有機(jī)會(huì)將芯片尺寸縮小,,并優(yōu)化邊緣端瞵體裝置的安全、網(wǎng)路,、加速與功耗等,,未來可因應(yīng)5G、網(wǎng)路虛擬化與串聯(lián)云端資源等應(yīng)用,。


在邊緣運(yùn)算相關(guān)范疇中,,英特爾特別著重視覺應(yīng)用技術(shù),近期併購了Nervana,、Movidius,、MobilEye與Altera。在Computex 2018前,,英特爾更針對(duì)機(jī)器視覺應(yīng)用,,開放視覺推論和類神經(jīng)網(wǎng)路工具套件OpenVINO,協(xié)助開發(fā)者快速將邊緣裝置和物聯(lián)網(wǎng)裝置收集到的影像資料,,轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的資訊,。


OpenVINO可讓開發(fā)者結(jié)合搭配CPU、GPU,、FPGA與VPU等硬體,,并搭配套件中三組主要API,分別是Deep Learning Deployment Toolkit(深度學(xué)習(xí)部署工具),、OpenCV(開源電腦視覺及影像處理工具)與OpenVX(電腦視覺API標(biāo)準(zhǔn)),,再利用英特爾旗下深度學(xué)習(xí)編譯器nGraph做開發(fā)。該開發(fā)套件亦與市場間主流框架如TensorFlow,、MXNet與Caffe等相容,,讓開發(fā)者得以更多元工具進(jìn)行開發(fā)。


目前該開發(fā)套件已與工業(yè)電腦廠商凌華合作辨識(shí)條碼,,來追蹤產(chǎn)品,,亦與神基ALPR系統(tǒng)合作開發(fā)自動(dòng)擷取車牌影像,并與威聯(lián)通和威強(qiáng)電合作進(jìn)行醫(yī)療影像收集,,利用影像強(qiáng)化AI推論能力,,協(xié)助診治老年性黃斑部病變。


微軟提升研發(fā)便利性


微軟近年積極發(fā)展邊緣運(yùn)算,,微軟執(zhí)行長于2018年開發(fā)者大會(huì)上表示英特爾ligent Cloud和英特爾ligent Edge時(shí)代已來臨,,將大力投入AI技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)開發(fā),,并以社會(huì)公益角度出發(fā),,除了之前啟動(dòng)的AI for Earth,另一個(gè)針對(duì)殘疾人士AI for Accessibility的5年計(jì)畫也跟著開啟,,預(yù)計(jì)將投入2,500萬美元,。


微軟最初以物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)切入,,推出Azure IoT套件,協(xié)助廠商做IoT業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,,其中,,與邊緣運(yùn)算較有關(guān)系的為Azure IoT Hub和2017年推出的Azure IoT Edge。Azure IoT Hub主要處理云端和裝置間的溝通,,包括通訊模式和協(xié)定支援,、裝置安全性與裝置狀態(tài)監(jiān)控,Azure IoT Edge則是導(dǎo)入在Azure IoT Hub之前,,主要是將云端分析結(jié)果或自定義邏輯演算置入裝置中,,讓裝置不再只是收集資料或資料管理的管道,而是可確實(shí)將AI應(yīng)用落地的解決方案,。


微軟對(duì)英特爾ligent Edge的認(rèn)知在于,,未來智能裝置并不需時(shí)刻處于連網(wǎng)狀態(tài),就能讓使用者觀看,、傾聽、理解與進(jìn)行預(yù)測,,亦即智能裝置需擁有更多運(yùn)算和自行處理的能力,。


微軟也于2018年升級(jí)Azure IoT Edge,若從開發(fā)端來看,,首先是將Azure IoT Edge進(jìn)行開源,,讓客戶可自行修改Edge端應(yīng)用,提高掌控度,,第二為既有Azure認(rèn)知服務(wù)中的Custom Vision服務(wù),,已得以部署至Azure IoT Edge中,讓無人機(jī)和工業(yè)設(shè)備等邊緣端裝置不需連網(wǎng)就能進(jìn)行關(guān)鍵決策,。預(yù)計(jì)未來微軟將會(huì)在Azure IoT Edge上開放更多認(rèn)知服務(wù),。


第三便是容器化解決方案的簡化,微軟的Azure Kubernetes Service(AKS)大幅整合開發(fā)工具,、工作空間,、DevOps功能、網(wǎng)路與監(jiān)控工具等功能,,讓開發(fā)者可專注于開發(fā)而非工具的學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)換,,也讓開發(fā)者能迅速上手Kubernetes,微軟預(yù)計(jì)也會(huì)讓Azure IoT Edge設(shè)備支援Kubernetes服務(wù),,從微軟對(duì)AKS的重視,,也可看出Kubernetes對(duì)開發(fā)者社群的重要性日增。


由上述微軟各項(xiàng)發(fā)展可知,,從Azure IoT Edge進(jìn)行業(yè)務(wù)擴(kuò)展和生態(tài)圈布建已是未來策略主軸,,除了簡化與強(qiáng)化Edge端的開發(fā)過程和功能外,,也會(huì)將既有的認(rèn)知服務(wù)逐步與Azure IoT Edge結(jié)合,讓人工智能得以在邊緣端落實(shí),,達(dá)到英特爾ligent Edge目標(biāo),。


隨著運(yùn)算能力提升加上人工智能導(dǎo)入,邊緣端將能實(shí)現(xiàn)更多智能化和自動(dòng)化的應(yīng)用,,其中視覺應(yīng)用將會(huì)成為邊緣運(yùn)算主流之一,,例如物件辨識(shí)、人臉辨識(shí),、行為辨識(shí),、即時(shí)偵錯(cuò)與即時(shí)警示等,都會(huì)開始應(yīng)用于各場域中,,涵蓋制造業(yè),、智能城市、自駕車,、智能家庭與智能零售等,,成為邊緣運(yùn)算興起的第一波亮點(diǎn)。


邊緣運(yùn)算不同于過往連上云端時(shí),,需時(shí)時(shí)保持連網(wǎng)狀態(tài),,加上邊緣端的運(yùn)算和執(zhí)行能力提升,可以加入更多安全防護(hù)措施,,但邊緣運(yùn)算將云端架構(gòu)分層處理,,在數(shù)據(jù)的篩選、傳遞,、儲(chǔ)存與應(yīng)用上差異極大,,整體架構(gòu)將更復(fù)雜,便利性高的開發(fā)工具將日漸增加,。(本文作者為拓墣產(chǎn)業(yè)研究院研究員劉耕睿),。


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