积极布局边缘运算市场,建构完善AI生态

物联网技术 2018-07-09 08:37 次阅读

AI迅速崛起,运算分析已开始从云端迈向终端装置,边缘运算势在必行,其发展备受半导体产业关注,且各领域业者也竞相投入开发关键组件/技术,而Computex 2018更成为各技术阵营的火力展示场合。

人工智能(AI)发展愈加快速,并开始大举进军终端装置,运算分析已开始从云端转向终端节点,边缘运算发展可说是目前半导体产业热门议题,而2018台北国际计算机展(Computex 2018)也成为各领域业者(如IP、芯片、储存) 火力展示的绝佳场合,纷纷于展会期间发布新的解决方案或市场布局规画。

抢攻边缘运算市场 Arm动作频频

Arm IP产品事业群总裁Rene Haas(图1)表示,随着物联网的蓬勃发展,Arm预测至2035年全球将会有超过1兆台的联网装置,运用于医疗、汽车、灯具及道路等范畴, 而联网装置数量的大幅成长也将带领终端及云端运算的持续发展。 智能运算将持续推动物联网崭新时代,带领AI变革,促使物联网智能运算无所不在。

图1 Arm IP产品事业群总裁Rene Haas表示,物联网蓬勃发展将使联网装置快速增加,智能运算未来将无所不在。

因应此一趋势,且为整合生态系统的AI/机器学习(ML)应用、演算与框架,并结合软件优化与硬件IP产品,让各式装置及平台都能支持最常使用的机器学习框架,Arm近期宣布推出三款全新IP产品,分别为Cortex-A76 CPU、 Mali-G76 GPU,以及Mali-V76 VPU,以提升游戏与AR/VR体验,AI和机器学习能力。 透过这三款新产品,Arm将持续强化该公司于行动领域的竞争优势,也再度增强了智能手机、平板计算机、PC等行动终端装置的运算效能。

Arm副总裁暨客户事业部总经理Nandan Nayampally(图2)表示,未来5G将推动整个行动产业创新,即将到来的5G联网应用,包含VR、AI或是手机游戏等将会带动更多运算量成长,未来将会有更多不同运算需求产生。

图2 Arm副总裁暨客户事业部总经理Nandan Nayampally指出,5G加AI将推动整个行动产业创新,Arm为此推出全新IP产品因应市场需求。

Nayampally进一步指出,游戏也是推动行动装置运算持续攀升的关键因素之一。 游戏产业已成目前全球营收规模最大的市场之一,预计在2018年可达到1,379亿美元的产值,这也驱动了消费者对于运算效能的需求。

据悉,Cortex-A76是基于Arm旗下的DynamIQ技术打造,和去年所发布的Cortex-A75相比,提升了35%的效能与40%的效率;可为终端装置上的AI/ML提供4倍的运算效能, 于PC和智能手机上实现快速且安全的体验。

Mali-G76则比前一代的Mali-G72 GPU提升30%运算效能,以及增加了30%的效能密度,不仅可满足消费者随时游玩高阶游戏的需求,也为开发人员提供更多的效能空间,使他们能编写更多新的应用程序, 为行动应用带来更多高阶游戏,或是将AR/VR整合至生活当中。

最后,随着UHD 8K需求逐渐攀升,为确保IP能支持智能手机和其他装置编码译码运算,Arm便推出Mali-V76,可支持高达60fps的8K分辨率或四部60fps的4K串流影片,消费者能同时串流四部4K分辨率的电影、 在视频会议中录制影片,或者以4K观看四场比赛;或在较低分辨率的状况下,仍能呈现高分辨率画质(Full HD),并能支持多达16部串流影片组成4×4的电视墙。

Project Trillium亮相 加速建构ML生态系

与此同时,为提升终端装置机器学习效能,Arm也于2018年初发表Project Trillium平台,包含全新机器学习处理器(ML Processor)、对象侦测处理器(Objects Processor), 以及Arm神经网络软件(Arm NN)。 相较于独立CPU、GPU与加速器,Project Trillium平台效能更远远超越传统DSP的可编程逻辑。

Arm副总裁、院士暨机器学习事业群总经理Jem Davies(图3)指出,边缘运算发展潜力十分庞大,目前市面上的确有许多独立的解决方案,像是ASIC加速器、CPU/GPU等。 终端业者当然可以选择自己想要的方案,不过缺点在于须花费时间自行进行硬件与软件(TensorFlow、Caffe)的整合。

图3 Arm副总裁、院士暨机器学习事业群总经理Jem Davies认为,Project Trillium可望为终端装置打造完整的机器学习生态系。

Davies说明,Project Trillium的优势在于,是以平台的架构呈现,硬件方面不仅有ML Processor和Objects Processor可供选择,同时也能透过Arm NN软件, 协助用户简化TensorFlow、Caffe与Android NN等神经网络框架和Arm Cortex CPU、Arm Mali GPU与机器学习处理器之间的链接整合。

Davies进一步指出,软件整合是发展机器学习其中一个关键要素,许多加速器业者或许有办法提供相关硬件处理器(CPU、GPU),但却少有资源可以提供一个完善的平台架构,协助客户进行软硬件整合或是提升ML模型运算, 而Project Trillium包含全新的Arm IP处理器及神经网络软件,从硬件和软件面都能满足现今市场需求,而这种方式也有助于Arm建构完善的边缘运算生态系。

另外,Davies也观察到,MCU对机器学习的需求也十分强劲。 他透露,在Project Trillium上线,Arm NN软件开发工具包开放用户下载的第一天,就有超过5,000名用户开始使用CMSIS NN,尝试以Cortex-M执行机器学习算法。

Davies说,这个结果其实出乎Arm的预料,也显示MCU用户群对机器学习的需求跟兴趣,是不容忽视的。 这也促使Arm决定在未来推出的新版Cortex-M核心中,进一步强化这类核心执行ML算法的效率。

CMSIS NN是Arm神经网络软件开发工具包Arm NN SDK下的一个运算函式库(Compute Library),可以提升Cortex-M执行机器学习算法的效率。 即便是现有的Cortex-M核心,在CMSIS NN的帮助下,也可以执行一些很简单的机器学习推论,例如判读传感器输出数据所代表的意义。 当然,由于MCU的运算效能跟内存空间都不是很充裕,因此不可能执行非常复杂机器学习推论,但如果是对单一传感器节点输出的数据做简单判读,还是有机会实现的。

Davies指出,MCU如果无法支持某些基本的ML算法,AI应用无所不在的未来是难以实现的。 目前透过云端数据中心提供的人工智能应用服务,其实有很明显的应用局限,只有把AI不断往边缘推进,才能让AI应用更加普及。 而为了让MCU能更有效率地执行ML算法,在Arm未来的产品发展路线图里面,Cortex-M执行ML的效率将会进一步提升。

边缘运算走入自动驾驶 高效能处理器不可或缺

另一方面,汽车产业未来也将是边缘运算的重点应用领域之一。 根据Arm预测,至2020年平均一台汽车中将会嵌入多达200多个传感器,并经由100多个发动机控制器(ECU)或微控制器(MCU)处理,而如何快速处理如此庞大的数据、实时做出回应并同时维持系统的稳定性与安全性, 打造符合用户需求的自动驾驶车,将成为未来汽车电子市场的一大挑战。

对此,Arm副总裁暨嵌入式及车用事业部总经理John Ronco(图4)指出,边缘运算兴起,使得终端装置不用再回传大量数据到云端处理,但这也代表一般的CPU或机器学习芯片需要更高的处理效能,而这也是Arm推出Project Trillium和Cortex-A76的原因,而这些产品也相当适合放在汽车电子组件之中。

图4 Arm副总裁暨嵌入式及车用事业部总经理John Ronco表示,CPU、GPU等处理器须具备更高效能才可因应自动驾驶安全需求。

此外,为实现自动驾驶,一辆汽车上除了雷达、光达外,往往也会搭载视觉传感器,也因此需要更高的GPU因应庞大的影像运算。

Ronco表示,自动驾驶的视觉运算需求,和一般IP网络摄影机差别在于,IP网络摄影机大多是单一的镜头,且不常移动,通常是安置在屋内/外某个角落监看。 但对汽车而言,会须要搭载数个摄影镜头,侦测路况和环境,所接收的影像信息十分庞大,且由于汽车一直在移动,周遭景物也会跟着不停变化,这会使得运算更加复杂,因此便需要完善的解决方案。

Ronco透露,像是Project Trillium内的对象侦测处理器主要是用于IP网络摄影机,而要满足汽车视觉运算需求,则是须靠如Mali-G76这类的高效GPU,具备更高的运算效能,才能因应汽车行驶时快速的环境变化, 避免事故发生。

总而言之,AI时代为各项应用领域带来新商机,而边缘运算也势将会走入汽车产业当中,但若要将边缘运算建构于汽车中,必须嵌入更高阶的技术才能达到更优异的性能表现,使汽车能够更智能、安全、有效率。

带动储存需求 WDC具一条龙生产优势

边缘运算兴起,不仅促使处理器效能须跟着增加,就连储存需求也跟着攀升,储存业者因而加速产品布局脚步。 Western Digital嵌入式应用解决方案事业部副总裁Christopher Bergey(图5)指出,边缘运算、机器学习等技术,皆让储存和运算变得相当复杂。

图5 Western Digital嵌入式应用解决方案事业部副总裁Christopher Bergey表示,因应边缘运算市场,该公司一条龙的生产模式为市场竞争优势。

Bergey进一步说明,边缘运算会随着不同的应用情境,对储存产品有不同要求,像是在汽车上特别重视温度、可靠性,在近年来又添加了成本和稳定供货5年的考虑因素;另外在行动装置应用上,以智能手机为例, 像是现在消费者对拍照越来越要求,照片的画素提高,也连带使得手机储存容量须跟着变大,边缘储存的需求将跟着变大,因此相关的嵌入式闪存(EFD)产品性能也随之提升。

因应此一趋势,像是Western Digital便推出新款iNAND产品系列--iNAND8521/iNAND7550,采用该公司64层3D NAND技术以及先进的UFS与e.MMC接口,提供较佳的数据效能与庞大的储存容量。 用于智能型手机与轻薄运算装置时,这两款产品能加速实现以数据为中心的各式应用,包括扩增实境(AR)、高解析视讯的撷取、社群媒体体验,以及近期崛起的AI与物联网边缘体验。

Bergey透露,未来行动装置的发展趋势无庸置疑会朝更高性能迈进,因为5G世代到来后,传输数据越来越快,创新应用会愈来愈多,加上AI兴起,两者若相结合后,对工作负载的要求也会随之提升,储存容量势将会因而大增。 该公司也会持续跟手机业者密切合作,好针对需求提供合适的产品。

Bergey也指出,因应边缘运算发展,该公司其实具备很好的战略优势。 原因在于,WDC具备完整的产品线(从低阶产品到高性能产品),另外,WDC是采用一条龙的生产策略,从晶圆、控制器、韧体和软件等,都是自行负责,因此可以快速的针对市场变化推出产品,或是满足设备商客制化需求, 这是WDC在竞争激烈的边缘运算市场中所拥有的优势。

NXP携手合作伙伴 加速开发安全边缘方案

至于NXP,则是从安全着手,携手生态系合作伙伴,如新汉、IMAGO、智邦科技、神准科技等,共同投入边缘运算安全基础架构的部署工作,支持在边缘进行连接的新兴AI和机器学习,以及部署于云端的安全边缘处理。

协力合作的系统供货商将以NXP的Layerscape与i.MX应用处理器系列为基础,进行产品开发,以符合需要本机处理能力与云端联机功能的各种应用上。 开发出的平台提供运算能力、联机功能及储存容量之间的完善平衡,适合同时在企业及工业环境运作。

透过NXP的EdgeScale技术及Docker与Kubernetes的开放原始码软件,可在常见云端架构上执行各种边缘应用,包括Amazon Web Services(AWS)、Greengrass、Google Cloud IoT、微软Azure IoT、阿里巴巴及私有云端架构。

NXP指出,EdgeScale是包含装置和云端服务的套件,透过该产品可以简化安全运算资源在网络边缘的布建;而NXP将会与这些伙伴共同合作,为物联网与企业内部部署(On-Premises)的运算平台提供具扩展性、安全性, 以及部署方便性,以实现安全部署与管理。

恩智浦数字网络事业部资深副总裁暨总经理Tareq Bustami表示,建立安全的边缘解决方案对于物联网及工业4.0的成功发展极为重要,因此,该公司致力于与众多设备制造商合作,提供容易使用且支持云端链接的安全边缘运算解决方案。 透过合作,该公司将协助推出更智能、更多功能的边缘解决方案,加入可进行大规模部署及管理的强大安全功能。

综上所述,可看出不论是IP商、储存业者或是芯片供货商,皆积极布局边缘运算市场,各自开发开放平台与硬件架构,期能让AI走入各种终端装置中,并且建构完善的生态圈。

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原文标题:AI边缘运算商机:IP、芯片、储存,业者各有千秋

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选手SHOW|精通 “十八般武艺” 的机器人已经这么酷了?

发表于 07-16 09:39 128次 阅读
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AI黑科技 | 教你变美变Fashion,试衣间有了新的打开方式

发表于 07-12 10:00 120次 阅读
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选手SHOW|我们想做的,是让你卸下心防的AI

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《奇葩说》第五季新生出发,你有问题想问马东吗?

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请问谁有Camera转屏的芯片?

发表于 07-06 17:32 207次 阅读
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