• 邊緣計算市場不斷擴大,計算力遠沒走到盡頭

    2018-09-20 19:38:51 來源:EEFOCUS
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    “曾經,有人認為世界上已經有足夠的計算能力,我們不需要計算能力了。說實話,如果這個世界不需要計算能力,英特爾做什么呢?可是大數據時代的到來,給計算能力帶來了前所未有的挑戰。” 英特爾市場營銷集團副總裁、中國區總經理王銳博士的一番話意味深長。

     

    計算力會有盡頭嗎?智慧城市、智慧工業、智能駕駛、新零售等物聯網應用無一不和數據緊密相關,每種應用的落地都伴隨大量數據的產生。據分析師預測,到2025年,全球數據量將劇增至現在的10倍,達到163 ZB。如此巨大的數據只有通過算法分析提取有效數據,才會做出判斷產生價值,而且隨著人工智能的發展,新應用對計算力的需求會更高。

     

    三大戰略驅動數據革命
    英特爾正在進行以數據為中心的轉型,從端口設備到云計算,加上內存和存儲、FPGA加速器技術、再加上網絡以及5G連接技術和軟件支持,成為數據革命的驅動力。王銳博士表示,“未來是AI時代,一個公司能否生存、能否成功,最終依賴的是他們到底有多強大的計算能力。越來越多的應用、邊緣計算、云端計算,需要的是強大的計算、聯接和存儲的能力。英特爾的戰略就是為新的數據世界奠定技術基礎,增強他們計算、連接、存儲的實力。 ”

     

    時代在前進,技術在進步,不管擁有市場領導地位的國際巨頭,還是手握一技之長的后起之秀,都要隨著時代演進,才能在競爭中立于不敗之地,而在這場數據革命中,英特爾主要聚焦三個方面,王銳博士解釋,“第一,半導體生產領導者。我們繼續推動摩爾定律,雖然它是一個人為定律,但在過去的數十年里,而且在未來會繼續推動最基本的計算能力,我們要利用半導體計算能力打造一流的平臺;第二,我們要成為世界領先的端到端提供商,為企業提供從設備到云端無縫協作的方案;第三,引領人工智能和自動化革命,為卓越的、新穎的應用場景提供強大的技術支持。”
       

    英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理Tom Lantzsch


    看中邊緣計算,應用落地非常迅速
    數據在不斷增加,如果全部傳輸到云端進行處理,顯然當前的帶寬和傳輸速度都難以滿足要求,因此將數據處理從云端遷移到邊緣端十分必要。英特爾公司高級副總裁兼物聯網事業部總經理Tom Lantzsch認為,“我們能夠推動的下一次轉變就是在邊緣計算。在去年,英特爾提出了物聯網的三個戰略,分別是:第一,為物聯網設計高性能芯片;第二,增強邊緣計算,專注于網絡邊緣計算方面的良好機遇;第三,專注于計算機視覺,我們認為計算機視覺這項AI技術將帶來變革性變化。為了實現這三個戰略,我們在開發者工具及生態環境方面進行了大量投入,我們還與合作伙伴共同為終端客戶提供了行業整體解決方案(Intel IOT Market Ready Solutions),將這三個戰略應用于教育、零售、工業、智能城市等領域。”

     

    提出一個概念非常容易,實現起來一般很難,邊緣計算是不是也是這樣?在今年的物聯網峰會上我們看到很多實際應用案例,比如人臉檢測與屬性提取方案,可以通過人工智能算法提取人臉特征,從而判斷人的情緒;基于英特爾OpenVINO技術的人臉識別系統,可以應用于教育行業,幫助老師實時判斷學生的上課情況;智能健康測試系統,可以實時測試用戶的健康狀況并提供改進方案。展會現場筆者看到了幾十種基于邊緣計算的產品。

     


    人臉檢測與屬性提取方案

    基于英特爾OpenVINO技術的人臉識別系統

    智能健康測試系統

     

    用英特爾副總裁兼物聯網事業部中國區總經理陳偉的話就是,“中國市場是既大又快,有點違反物理定律,因為牛頓第二定律是質量大了之后速度就會慢。邊緣計算在過去兩三年,發展幾乎超過了所有的行業預計,很多實際的案例落地,將來這個落地會繼續加速。”

     

    未來訓練會發生在邊緣
    從數據的產生來看,大部分數據產生在邊緣,但是由于帶寬的限制有45%的數據都在邊緣進行計算,占比非常高,未來邊緣計算會發生什么變化?Tom Lantzsch分析,“我認為未來我們將看到一些新產品會開始在邊緣進行學習。現在所有的訓練數據集都發生在云端,將來有更多的數據會產生于邊緣,而訓練也會最終轉移至邊緣。這就是我們所預見的未來。而自能系統(autonomous systems),會變得越來越自能,比如自動駕駛汽車、機器人系統、更為先進的視覺系統等。由于本地產生了大量的數據,所以自主性也會逐級下推,這是我們將面對的一項重大改變。比如,一臺存有50萬張人臉的攝像機,數據非常龐大。而這些算法將繼續在本地的系統層面上得到改善,而不會涉及到云端,它將成為一臺邊緣設備中的攝像機,而相應的學習也會在邊緣進行。”

     

    為了加大邊緣計算的算力,英特爾推出了OpenVINO工具,經過對比發現,基于OpenVINO平臺的機器視覺深度學習系統,在使用 OpenVINO平臺之后比沒有使用OpenVINO平臺前速度提升7倍,如果使用OpenVINO平臺再加上FPGA后,速度會比最初提升20多倍。在醫療影像領域,使用OpenVino平臺,可讓模型的運算能力提高188倍,也就是用在骨骼年齡檢測方面提高了188倍,肺部投影的速度提高了38倍。

     

    陳偉強調,“與幾年前相比,物聯網的概念越來越清晰。我們在物聯網領域耕耘了十年,從嵌入式概念到物聯網分布式計算的概念,概念的清晰也使得英特爾的戰略簡單了、聚焦了。因為早期ARM和英特爾相比,如果物體不能產生數據,就會使用低端的芯片,產生低端的數據單元,而數據產生之后沒有判斷能力,所以要通過網絡傳到后臺進行處理。當數據量呈指數上漲時,網絡帶寬放松了,渠道更靈活。海康威視的邊緣服務器就是一個很好的應用,幾年前根本沒有服務器跑在邊緣。5G商用以后,如果我們打掉網絡的瓶頸,可能會影響整個終端到邊緣計算、網絡,以及后端的所有平臺。所以英特爾的思路清晰了,第一,專注于邊緣,邊緣本身就在擴大,從零到擴大;第二,做負載整合、應用整合;第三,做視覺計算。未來可能會演變,但這些平臺化的技術,生態鏈的搭建,使得英特爾有一席之地。”

     

    另外,Tom Lantzsch還談到了自動駕駛領域,英特爾已經收購了Mobileye;在消費物聯網領域,英特爾一直在為企業、政府以及垂直領域不那么側重消費領域的客戶創造商業價值。陳偉表示,“英特爾很好地發揮了自己的戰略優勢,因為很多以消費者為導向的產品是一些很簡單、小巧、聰明的東西連接到云端,這其實并不是我們說的邊緣,只是云端的簡單事物。所以我相信,對于英特爾以及我們的合作伙伴來說,專注于以我們業務為導向的領域會帶來更大的商業價值。”

     

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    作者簡介
    郭云云
    郭云云

    與非網北京站編輯,網名:咖啡不解困。混跡在電子社區,混跡在電子產業圈,雖不如工程師懂技術但也算半個電子人,喜歡聽別人講故事,喜歡思考電子圈的是是非非,更喜歡發表自己的“正理邪說”,時刻保持對所見所得的思考。

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