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    智算未来 迎接边缘计算架构的新时代

      [  中关村在线 原创  ]   作者:徐鹏   |  责编:徐鹏

          “随着人们向5G时代迈进,边缘计算在全球受到空前关注。物联网、互联汽车和工业数字化应用的数量日益增多,延迟、隐私和带宽成为了关键的限制因素,而边缘计算更加贴近数据源头,从而解决这些问题,并使得人们的生活更加智慧安全、轻松便捷。”恩智浦大中华区主席李廷伟说。从毫安级单一DMIPS的小型控制器扩展到瓦特级和数十万DMIPS的复杂处理器,恩智浦已形成微控制器/处理器、跨界处理器、5G网络处理器等丰富的产品组合,覆盖智能网联汽车、工业与物联网、移动设备、通信基础设施等各个领域,在新基建的浪潮之下扮演着愈发重要的角色。

          “中国是工业应用领域的巨大市场,在5G和物联网领域的领先地位为边缘计算产业发展创造了良好的产业环境。”在李廷伟看来,新基建的提出无疑将进一步助燃边缘计算市场的蓬勃发展,这也成为今年集成电路行业十分关注的话题,“新基建是以信息技术数字化为核心的新型基础设施建设,其中蕴含着国家在新一轮的产业革命中,如何实现更新换代并提升竞争力的思考。新基建所涵盖的5G、工业互联网、物联网、云计算等关键点,其核心正是半导体。”

          数据显示,亚太地区预计到2020年将拥有86亿台物联网设备,并到2025年成为全球5G网络规模最大的地区,5G连接数量将达到6.75亿。要想充分利用由此产生的海量数据,企业必须具备在边缘处理数据的能力,才能快速获得洞察力并做出实时决策。根据梅特卡夫定律,网络价值和用户数的平方是成正比的,当越来越多的人和智能的物连接在一个网络上,会让整个网络增值。在物联网数据中,至少23%以上的数据是具备分析价值的数据。

          Gartner将边缘计算列为2020年十大战略技术趋势,其中一大趋势指出了边缘赋能。边缘计算的信息处理,以及内容收集和传递被放置在离信息源更近的位置,其核心逻辑是保持流量本地化和分布式以减少延迟。边缘赋能能够着眼于设备的增长方式并为智能空间奠定基础,并使得关键应用和服务更加接近使用它们的人员和设备。到2023年,网络边缘的智能设备数量可能是传统IT领域的20倍以上。

          在网络边缘加入智能化的元素之后,可以让处于边缘的每个设备都拥有数据处理能力,而非只是将数据存在云端。与云计算融合之后,智能边缘可以规模化的配置和部署成千上万的边缘设备,并结合不同的场景进行自动调度,让物联网环境内的每个设备都能自行采集、计算、分析、反馈需求,在端与数据中心之间自由交互。5G可以让处在边缘的传感器之间传输数据更快,与边缘配合后相当于每个传感器也能够承担更多的任务种类。

          恩智浦高级副总裁兼边缘处理事业部总经理Ron Martino认为,削减本地负担降低TCO、保护数字隐私提升安全性、减少应用延迟支持实时应用并增强本地体验,是驱动边缘赋能的三大因素,“恩智浦通过EdgeVerse产品组合来满足市场的需求。我们提供安全连接和嵌入式的计算,拥有世界级的赋能和支持能力、全球领先的安全和客户效率,并且能够提供可扩展性和低功耗的性能,实现非常丰富的人机交互体验。”

          借助EdgeVerse,企业在数字化网络建设时可以满足六个领域的应用需求:人工智能,提供易用的机器学习部署AI解决方案;工业互联网,提供低时延的工业化协议支持;城际交通,提供全新的人机交互功能;5G网络,提供Layerscape软件定义的基带,以及可扩展的处理器和控制器;数据中心,针对数据中心的IoT负载提供功耗表现优异的数据分流;新能源汽车充电,提供了i.MX人机交互和跨界MCU的能力。

          据了解,恩智浦的边缘处理应用分为三类:第一类是网络边缘,主要支持5G本地网络和数据集成;第二类是工业边缘,包括工厂自动化、基础设施、交通运输、医疗等;第三类是物联网边缘,包括智能家居、消费及可穿戴领域。由此,恩智浦服务着全球2.5万多个客户,提供了高带宽及数据通量接入,能够支持每年数十亿数量级增长的智能器件。

          具体来说,物联网方面涉及四个关键领域,即个人设备、智能家居、智能家电以及新兴消费类和零售。恩智浦边缘处理事业部副总裁兼IoT业务线总经理于修杰谈到,不同的IoT设备既有一些共同点,例如都是通过某种技术实现电子和电气元器件的监测和控制,也有差异化,不同IoT应用有着不同的要求,因此需要不同数量、多样化的MCU和MPU进行控制和支持,并没有统一的解决方案。对此,恩智浦提供了丰富的产品组合,不仅有基于Arm架构的MCU,也有具备连接性、高集成且高性能低功耗的MCU,还有大型、高性能的MPU,可以应用于语音、安全、人工智能和机器学习等场景。

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    恩智浦智能家居解决方案

          借助恩智浦的产品,可穿戴设备能够获得图像与外部世界的高效连接、出色的计算能力,以及更低的功耗;引入5G和CHIP(用于开发和实施新的统一连接协议的开源方法)之后,智能家居的设备之间有了更好的连接和协作体验;在智能家电的应用层面,恩智浦多样化的解决方案可以让其更智慧、更安全,例如能判断保养时间、准确辨别出与之互动的人、自动化的烹饪、洗衣服等等,像洗衣机就可集合恩智浦的MCU、MPU、NFC、Wi-Fi等技术,后者提供参考平台帮助客户推出新的产品。以i.MX RT106跨界MCU为例,恩智浦加强了在本地语音控制、人脸识别和Alexa语音服务,并分享了更多的软件、材料和数据,帮助IoT客户更快地启动产品研发。

          工业边缘方面,恩智浦重点关注四个方向:工厂与流程自动化、建筑与能源、医疗保健以及交通运输。“在这些市场中,有很多关键的性能对于客户的应用至关重要。”恩智浦边缘处理事业部高级总监兼工业业务线总经理Jeff Steinheider称,“首先就是通用软件的可扩展性,恩智浦有广泛的产品支持,能够帮助客户扩展产品。其次,安全性也非常重要,如果没有安全性,工业互联便无法实现,另外,一些新的应用希望能够支持机器学习和机器视觉的处理器。”

          恩智浦在TSN技术上的优势加速了工厂与流程自动化、交通运输、建筑与基础设施等工业物联网领域的发展,该技术已融入到i.MX RT1170跨界MCU、i.MX 8M Plus、LS1028A处理器三款产品中。在智能电网和电气化场景中,恩智浦为绿色能源推出了太阳能的逆变器,并且可通过智能电表、智能电源网关等方式提升电网效率;在电动汽车领域,恩智浦的产品主要应用于支持电动汽车的充电,例如利用Kinetis MCU可获得高精度的结果,在安全性上,恩智浦提供了SE050安全元件,以及在MPU和MCU中的篡改检测功能;城市交通领域,恩智浦的解决方案不仅可应用于火车的操控、自动化、牵引变流器、火车各部分之间的通信和沟通,还可应用于娱乐系统,提升乘客体验。

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    TSN对微控制器与微处理器的支持

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    TSN发挥作用——结合运营技术与信息技术

          “恩智浦的解决方案在很多系统上都有应用,这是因为恩智浦的产品寿命可长达10年至15年,这一优势有很多工业验证结果可以佐证,比如在不同温度下,恩智浦的产品都能实现10年的持续运行。另外,我们非常注重产品质量,这也是恩智浦的产品能够应用于丰富系统中的重要原因之一。”Jeff Steinheider说。

          5G和数据中心方面,恩智浦从天线到处理器的相应产品可覆盖云端到边缘的多应用需求,满足高带宽、低延迟、广覆盖的场景。“恩智浦的Layerscape Access可以支持4个应用,从CPE开始,我们有固定无线接入平台、分布式单元、无线电单元和一体化的小基站,这四个平台可以满足运营商和客户对于覆盖的需求。同时,我们在软硬件方面都注重与伙伴的合作。”恩智浦产品管理高级总监Nikolay Guenov表示,“恩智浦的产品线可以满足从单核到四核到十六核的处理器需求,Layerscape Access支持可编程基带,结合合作伙伴的射频芯片,我们能够全面支持客户所需。我们的产品线支持同样的架构,以及sub-6G和毫米波天线的标准。”

          此外,恩智浦支持5G开放式生态系统。射频方面,为了满足小基站或CPE方面的需求,恩智浦为合作伙伴提供了基带接口。同时,恩智浦不仅与ODM、OEM合作伙伴携手提供广泛的系统级解决方案,还加入了O-RAN联盟,提供了可互操作的第三方解决方案。通过支持多核处理器,恩智浦将网络功能融入Smart NIC加速卡,使服务器的处理器能满足应用软件的更高密度,支持数据压缩、加密等功能,支持虚拟化操作。

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    5G将云服务推向互联世界

          可以说,恩智浦在边缘计算市场的领先性与其在嵌入式计算上的优势密不可分。恩智浦拥有低端MCU、跨界处理器、应用处理器、高端微处理器等丰富的产品组合,配套软件能够循环使用并提供易用的产品,帮助客户迅速将产品推向市场,此外,恩智浦还为多系统处理提供了支持,包括工具和分布式BSP,所开发的中间件可为客户提供相关服务和云赋能。

          Ron Martino表示,在嵌入式计算的演进之路上,恩智浦有着广泛的布局,如i.MX产品中就有DSP、CPU、视觉处理、图像处理、机器学习等不同的计算模块,“恩智浦支持非常广泛的从简单到复杂的机器学习用例,简单的比如异常的数据震动监测,复杂的比如视觉的监测和分类等。根据我们的战略,恩智浦支持可扩展的计算,包括CPU图像、机器学习、DSP还有内存,所有这些功能都可以通过可扩展的处理器来支持,以高效的计算满足产品和用例要求。”

          恩智浦通过选择硬件IP及与软件相结合,对CPU、GPU、DSP及多种硬件加速器等用例均可进行优化,并且在一些纵深领域如计算密集型的神经网络处理时,对整个协议栈到软件和应用层进行了适配,通过基础测试提升了应用体验。“一些客户在问有没有可能做免费的AI和机器学习,其实指的就是使用CPU来做机器学习。现在我们的eIQ工具可以部署类似这种模式,例如在家居场景中,由于人是交互对象,因此在推测方面需求不高,在机器学习方面就无需购买加速的产品以便大幅降低成本。我们也在与合作伙伴和客户不断改进,未来不会是FPGA或MCU一统天下,市场还是会有很多创新的空间。”于修杰称。

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    增强的eIQTM机器学习开发环境

          通过生态合作,恩智浦对eIQ产品进行了强化,客户可以选择自己的数据和设置,或是从云端在恩智浦的平台上获得支持。由此,恩智浦可以帮助客户部署优化机器学习的模式,提供更好的eIQ工具包,在全球范围内优化机器学习的能力,直到MCU的层级。

          在智能化的同时,恩智浦也没有忘记安全的重要性,满足着全球各地对于数据隐私的要求。据悉,恩智浦在银行业、电子政务、金融交易等方面有着出色的安全性。与此同时,恩智浦还提供了边缘可扩展的安全产品,以及分离式或集成的产品。此外,恩智浦通过认证的EDGELOCK ASSURANCE,为高安全标准的器件及合作伙伴进行了全球最高水平的认证和服务,并且满足PSA Level2、CC等多项安全认证。

          目前,恩智浦在中国拥有1000多名研发工程师,进行着200多项产品的开发,与天津大学、苏州大学、上海交通大学建立了合作伙伴关系,并在天津建立了AIoT实验室,在中国生产为本土客户服务的产品。可以说,中国已成为恩智浦最为关键的市场之一。“作为一家核心的半导体厂商,恩智浦坚持与中国合作伙伴一起打造合作生态,致力于与中国产业共赢。我们的微控制器业务部门多年来在中国已经开展了非常深入的本地化,和大学、产业和政府机构开展了广泛合作,未来恩智浦将加快和更多垂直应用领域的产业合作,生产出更多‘中国制造’的芯片,助力产业升级,切实赋能更多先进技术的发展。”李廷伟说。

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