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数据洪流催生大量需求 边缘智能应用市场有望5年翻一番

核心提示:数据洪流汹涌而至,催生了对大量数据传输的需求。同时数据形态从结构化向非结构化不断演进,对于数据的处理方式也延伸至端到端。莱迪思全球首席运营官Glen Hawk认为,未来5年,网络边缘计算的应用将迎来2倍的增长。

万物智能互联的时代越来越近,由此而生的是数据量指数级爆炸。

人们使用的智能设备越来越多,同时越来越多的设备实现互联,日常生活的每一个环节都伴随着大量的数据产生和传输。有统计预测,到2020年,平均每位互联网用户每天将会产生1.5GB数据流量,自动驾驶汽车每天将会产生4TB数据流量,联网飞机每天将会产生5TB数据流量,智能工厂每天将会产生1PB数据流量,云视频提供商每天将会生成750PB视频类的数据流量。

数据洪流汹涌而至,催生了对大量数据传输的需求。同时数据形态从结构化向非结构化不断演进,对于数据的处理方式也延伸至端到端。

(莱迪思全球首席运营官Glen Hawk)

“许多热门发展都是在云端上,比如云端的照片储存、人工智能、深度学习,而我们的强项则在边缘网络的处理上,而物联网换句话说,其实主要也是边缘网络的处理。”11月8日,莱迪思公司全球首席运营官Glen Hawk向媒体介绍公司在华发展愿景及战略,同时深入探讨在边缘网络领域智能互连及边缘计算相关的核心业务。

在网络边缘领域深耕多年的莱迪思半导体,主要提供控制、互联以及计算等解决方案。尽管目前边缘计算的应用尚处于起步阶段,但Glen Hawk认为,未来5年,网络边缘计算的应用将迎来2倍的增长,到时候莱迪思可服务的潜在市场也将翻一番,到2022年公司有望实现20美元的营收。

网络边缘领域 “小而巧、低功耗”产品

作为一家为边缘网络市场提供智能互联解决方案的领导者,与众多侧重于高端应用领域、强调高性能高功耗的可编程逻辑(FPGA)的厂商不同,莱迪思半导体(Lattice Semiconductor)专注于中小型逻辑上的控制与I/O上的控制,莱迪思的FPGA产品更多是“中小型、小而美”的产品。从最初做通讯产品上的控制处理,到消费电子设备上的控制处理,以及现在更多的在移动终端上的控制处理,经过30多年的发展,这一特性让莱迪思FPGA在移动终端领域拥有了独特优势。

Glen Hawk介绍,物联网或者是网络边缘,包括了智慧城市、智能家居、智慧工厂、智能汽车等各个领域的应用,而主攻“小而巧”、“低功耗”产品的莱迪思FPGA更适合网络边缘领域,可以做控制、互联、计算等不同方案。超低的功耗,帮助设计工程师实现功耗更低的解决方案,在产品中仅需及少量的能量消耗即可实现手势侦测、面部识别、声音增强、声束形成、短语侦测等诸多功能。

“随着移动设备的处理能力越来越强,厂商们开始不仅仅局限于消费类产品,在工业甚至车用电子上,也开始尝试使用移动端的主控制芯片或周边芯片,来达到降低成本的目的。” Glen Hawk说。

边缘计算潜力巨大

FPGA与CPU、DSP并称为三大系列主流处理器。FPGA市场前景诱人但进入门槛颇高,全球有60多家公司先后斥资数十亿美元尝试抢占FPGA高地,其中不乏英特尔、IBM、德州仪器、摩托罗拉、飞利浦、东芝、三星这样的行业巨头,但最终登顶成功的只有位于美国硅谷的四家公司——Xilinx、Altera(已被Intel收购)、Lattice、Actel(已被Microsemi收购),这四家公司握有9000余项技术专利。

四巨头之一的莱迪思侧重于将FPGA引入移动终端产品。对此,Glen Hawk表示,对于整个行业都是一个全新的领域,“尽管前方可能还将面临各种不可预知的挑战,但莱迪思不会停下前进的步伐,通过降低设计复杂性和系统功耗,加速产品上市进程,增强未来移动设备的响应能力,以适应各种多样化的需求。”

多年来,莱迪思已经在边缘网络的控制和连接业务上保持稳定的成长。不过,在Glen Hawk看来,未来5年,网络边缘计算的增速将明显提升,成为今后成长的驱动力。

Glen Hawk指出,边缘智能应用领域的市场预计到2022年将翻一番,“这意味着莱迪思可服务的潜力市场将增长一倍。而随着边缘计算应用领域的增长,莱迪思有望实现超过20亿美元的营收。”

对此,Gartner的研究预测也持有同样观点。Gartner在今年早些时候的一份研究报告中指出,从现在到2022年,边缘计算将是所有数字业务的必要条件,40%的大型企业将把边缘计算原理整合到2021年的项目中。

事实上,大约十年前,“云端”、“大数据”这样的字眼开始渐渐出现。数据量的大量增长催生了大量的数据运算处理需求。

Glen Hawk介绍,在云端大数据的处理上,通常需要一个大的FPGA去做运算处理。而在物联网这样的相对比较小的数据处理上,则需要一些“小而巧的处理”。比如在物联网计算的应用上,现在的FPGA就已经可以用传统的计算方法去做一些视觉处理及传统判断型的算法。

此外,当下大热的神经网络计算,FPGA也大有可为。目前,神经网络计算尚处于初级阶段,设备间开始涌现出相对大量的数据传输需求,FPGA能很好的作为其传输的载体,为日后移动终端设备实现神经网络计算进一步的发展提供基础。

同时,神经网络的算法基本上都是平行运算,这绝对是FPGA可编程逻辑的强项。而神经网络只是一个模型,它的算分法有很多种,且算法一直都在更新,FPGA在这一点上有天然的优势。

根据多方研究报告,在网络边缘、物联网的一些处理需求上,要求功耗必须低于1瓦。在这一点上,莱迪思“小而巧”的FPGA就有很大优势。其中,目前全球尺寸最小的FPGAiCE40 UltraPlus的应用就是最好的例证。iCE40 UltraPlus是业界最高效节能的可编程移动异构计算,在不借助云端的情况下,处理器进行快速运算,从而降低电池供电设备中应用处理器惊人的功耗。

尽管边缘计算的应用刚刚起步,但显然未来前景值得期待。有调研机构预计,未来79%的物联网流量将通过网关接入,50%的网络流量将来自物联网,而物联网将贡献超过500亿的连接。值得一提的是,其中会有40%的物联网流量在边缘进行处理。

“大智能”在云端,“小智能”在边缘,将是长期趋势。尤其是对于物联网领域而言,边缘计算技术的实现,意味着许多控制将通过本地设备实现,而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。

Gartner甚至认为 ,随着时间的推移,边缘会吞噬掉云。边缘将翻转计算路径,将处理和存储推送到设备端。因为,当越来越多的工作负载出现在云端,以及物联网等新技术走进人们的生活,就将对本地处理能力提出更高要求。云计算在应对大规模业务具有优势,但这种集中化的数据处理方式在万物互联时代似乎将会渐渐失去优势。这也就不难解释为什么向英特尔、ARM这些顶层设计厂商都在将边缘计算领域的技术逐步落地,完成技术的“最后一公里”。同时,软件层面的开源IoT系统和硬件层面的智能网关也正在补足技术短板,各大厂商也都相继建立合作组织共同发展边缘计算。

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