الذكاء الاصطناعي (AI) تطوير حتى أسرع، وبدأ شن هجوم كبير على الجهاز الطرفي، بدأ تحليل عملية التحول من عقدة محطة سحابة، ويمكن القول حافة تطوير الحوسبة أن صناعة أشباه الموصلات هي الموضوعات الساخنة حاليا، وأصبحت 2018 تايبيه الدولي للكمبيوتر مشاهدة (كمبيوتكس 2018) ممتازة في جميع المناطق التي تكون فيها الصناعة (مثل IP، ورقائق، والتخزين) تظهر إطلاق النار، والإفراج عن حلول جديدة أو التخطيط تخطيط السوق خلال فترة المعرض.
مهاجمة سوق الحوسبة حافة يتحرك كثيرا الذراع
قال رينيه هاس (الصورة 1) ، رئيس مجموعة منتجات Arm IP ، أنه مع الطفرة في إنترنت الأشياء ، يتوقع Arm أنه بحلول عام 2035 ، سيكون هناك أكثر من 1 جهاز من الأجهزة المتصلة في العالم ، للأجهزة الطبية والسيارات والإضاءة والطرق. كما سيؤدي النمو السريع لعدد الأجهزة المتصلة إلى التطوير المستمر للمطاريف والحوسبة السحابية ، وستستمر الحوسبة الذكية في تعزيز الحقبة الجديدة من إنترنت الأشياء ، وتوجيه ثورة الذكاء الاصطناعي ، وجعل الحوسبة الذكية لإنترنت الأشياء في كل مكان في كل مكان.
الشكل 1 قال رينيه هاس ، رئيس مجموعة منتجات Arm IP ، إن الازدهار في إنترنت الأشياء سيزيد بسرعة عدد الأجهزة المتصلة وسيصبح مستقبل الحوسبة الذكية في كل مكان.
واستجابة لهذا الاتجاه ، ومن أجل دمج تطبيقات AI / Machine Learning (ML) للنظام البيئي ، وحساب التفاضل والتكامل وإطار العمل ، ودمج تحسين البرامج مع منتجات IP الخاصة بالأجهزة ، يمكن لجميع الأجهزة والمنصات دعم أكثر أطر التعلم الآلي شيوعًا. أعلنت شركة Arm مؤخراً عن ثلاثة منتجات IP جديدة ، وحدة المعالجة المركزية Cortex-A76 ، و GPU Mali-G76 ، و VPU Mali-V76 ، لتعزيز تجربة الألعاب و AR / VR ، قدرات التعلم الآلي ، من خلال هذه المنتجات الثلاثة الجديدة ستواصل Arm تعزيز الميزة التنافسية للشركة في مجال العمل ، ومرة أخرى تحسين أداء الحوسبة لأجهزة الهواتف المحمولة مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر.
(الشكل 2) قال ذراع، نائب الرئيس والمدير العام لدائرة العملاء ناندان Nayampally أن 5G في المستقبل سوف تدفع العملية برمتها من الابتكار الصناعي، والتطبيقات 5G الشبكات المقبلة، بما في ذلك VR، AI أو الألعاب المتنقلة سيجلب المزيد من النمو الحسابية في المستقبل سيكون هناك أكثر اختلافا الحوسبة تحتاج لإنتاج.
وأشار الشكل 2 ذراع، نائب الرئيس والمدير العام لدائرة العملاء ناندان Nayampally بها، سوف 5G بالإضافة AI دفع العملية برمتها من الابتكار الصناعي، ذراع مع إطلاق منتجات جديدة IP في استجابة لطلب السوق.
Nayampally وأشار كذلك إلى أن اللعبة هي واحدة من العوامل الرئيسية التي تعزز تواصل الحوسبة المتنقلة في الارتفاع. ايرادات صناعة لعبة أصبحت واحدة من أكبر سوق في العالم، ومن المتوقع في 2018 يمكن أن تصل إلى 1379 مليار $ من قيمة الانتاج، مما يدفع استهلاك بالنسبة لأولئك الذين يطالبون أداء الحوسبة.
وتفيد التقارير أنه اللحاء A76 هو بناء DynamIQ القائم على الذراع، ووالسنة نشرت مقارنة اللحاء A75، تحسن 35٪ من فعالية وكفاءة 40٪، AI قد يكون الجهاز الطرفي على / ML يوفر أربع مرات أداء الحوسبة، تجربة سريعة وآمنة على جهاز الكمبيوتر والهاتف الذكي.
مالي-G76 من الجيل السابق من مالي-G72 GPU لتعزيز الحوسبة الأداء بنسبة 30٪، و 30٪ زيادة في كثافة الأداء، وليس فقط يمكن أن تقوم به في أي وقت لتلبية طلب المستهلكين على الألعاب الراقية، ولكن أيضا توفير المزيد من المساحة الأداء للمطورين حتى يتمكنوا من إرسال المزيد من التطبيقات الجديدة، لجلب المزيد من الألعاب الراقية لتطبيقات الهاتف المحمول، أو دمج AR / VR في الحياة.
وأخيرًا ، مع استمرار ارتفاع الطلب على UHD 8K ، قامت Arm بعرض جهاز Mali-V76 لدعم بروتوكول IP وترميز للهواتف الذكية والأجهزة الأخرى. من يستطيع تيار واحد أربعة 4K الأفلام القرار، وتسجيل الفيديو في مؤتمر عبر الفيديو، أو لمشاهدة 4K أربع مباريات، أو في حالة دقة أقل، والتي تبين القرار لا تزال عالية الجودة صورة (HD كامل)، ويمكنه دعم ما يصل إلى 16 فيلمًا متدفقًا لتشكيل جدار فيديو 4 × 4.
مشروع Trillium لأول مرة لتسريع بناء النظام البيئي ML
في نفس الوقت، من أجل تعزيز فعالية التعلم جهاز محطة آلة، الذراع كما نشرت منصة مشروع تريليوم في أوائل عام 2018، يتضمن الجهاز الجديد معالج التعلم (ML المعالج)، المعالج الكشف عن وجوه (كائنات المعالج)، والذراع برامج الشبكة العصبية (الذراع NN). مقارنة مع وحدة المعالجة المركزية المستقلة، GPU مسرع، مشروع تريليوم أداء منصة ما هو أبعد من المنطق التقليدي المعتمد على DSP للبرمجة.
المدير العام، نائب رئيس الذراع والأكاديميين وآلة التعلم مجموعة الأعمال الجم ديفيز (الشكل 3) يشير إلى أن إمكانية حافة تطوير الحوسبة هائلة، حاليا في السوق لا يملك الكثير من الحلول قائمة بذاتها، مثل ASIC مسرع، CPU / GPU، الخ مشغلي المحطة الطرفية بالطبع، يمكنك اختيار البرنامج الذي تريد، ولكن العيب هو أنه يستغرق وقتا طويلا إلى أن الأجهزة والبرمجيات (TensorFlow، كافيه) من تلقاء نفسها متكاملة.
ويتوقع مشروع تريليوم الشكل 3 الذراع نائب رئيس حركة العدل والمساواة ديفيس، المدير العام لالأكاديميين ويعتقد آلة التعلم مجموعة الأعمال لخلق نظام بيئي كامل لتعلم آلة جهاز المحطة.
وأوضح ديفيز، ميزة مشروع تريليوم هي أن يتم تقديم العمارة منصة، وليس فقط الأجهزة وكائنات المعالج ML المعالج اختيار من بينها، ولكن أيضا من خلال برنامج الذراع NN لمساعدة المستخدمين على تبسيط TensorFlow، كافيه مثل الشبكات العصبية والروبوت NN الإطار وذراع اللحاء وحدة المعالجة المركزية، وصلة متكامل بين ذراع مالي معالج GPU وتعلم الآلة.
كما أشار ديفيس إلى أن تكامل البرمجيات هو عنصر أساسي في تطوير التعلم الآلي ، حيث قد يكون لدى العديد من المسرّعات الوسائل اللازمة لتوفير معالجات الأجهزة ذات الصلة (وحدات المعالجة المركزية ، GPUs) ، ولكن القليل من الموارد يمكن أن يوفر بنية منصة كاملة لمساعدة العملاء في الأجهزة والبرامج. دمج أو تعزيز عمليات نموذج ML ، يتضمن مشروع Trillium معالج Arm IP الجديد وبرامج الشبكات العصبية ، التي تلبي احتياجات السوق الحالية من كل من الأجهزة والبرمجيات ، كما يساعد هذا الأسلوب Arm لبناء نظام حوسبة متكامل تمامًا. .
بالإضافة إلى ذلك ، لاحظ ديفيز أيضا أن الطلب MCU على التعلم الآلي هو أيضا قوي جدا ، وكشف أنه في اليوم الأول من إطلاق مشروع Trillium ، مجموعة أدوات تطوير البرامج Arm NN مفتوحة تنزيل المستخدمين ، بدأ أكثر من 5000 مستخدم باستخدام CMSIS NN. محاولة تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي مع Cortex-M.
وقال ديفيس أن هذه النتيجة هي في الواقع خارج توقعات الذراع ، كما أنه يوضح أن احتياجات مجموعة مستخدمي MCU واهتماماتهم في التعلم الآلي لا يمكن تجاهلها ، مما دفع شركة Arm إلى اتخاذ قرار بزيادة تعزيز هذه الفئة في نظام Cortex-M الأساسي الجديد الذي تم إطلاقه في المستقبل. كفاءة التنفيذ الأساسي لخوارزمية ML.
CMSIS NN هي مكتبة حاسوبية تحت ذراع تطوير الشبكة العصبية للشبكات العصبية NN SDK ، مما يحسن من كفاءة تنفيذ Cortex-M لخوارزميات التعلم الآلي ، حتى في اللحاء الحالي لـ Cortex-M ، في CMSIS NN وبمساعدته ، يمكنك أيضًا تنفيذ بعض الاستدلال البسيط على التعلم الآلي ، مثل تفسير معنى بيانات خرج المستشعر ؛ بالطبع ، لأن أداء الحوسبة والذاكرة في MCU ليسا كافيين ، فمن المستحيل إجراء استدلالات معقدة للغاية لتعلم الآلة. ومع ذلك ، إذا كان التفسير البسيط لإخراج البيانات بواسطة عقدة جهاز استشعار واحد ، فلا يزال هناك فرصة لتحقيق ذلك.
وأشار ديفيس إلى أنه إذا لم تكن MCU قادرة على دعم بعض الخوارزميات الأساسية ، فإنه من الصعب تحقيق مستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كل مكان.في الوقت الحالي ، فإن خدمات تطبيقات الذكاء الاصطناعي المقدمة من مركز بيانات السحابة لها حدود واضحة للتطبيق. يمكن لتقدم الحافة أن يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا ، ولتمكين MCU من تنفيذ خوارزمية ML بشكل أكثر فاعلية ، سيزيد Cortex-M من تحسين كفاءة تطبيق ML في خريطة طريق تطوير المنتج المستقبلي لـ Arm.
الحوسبة حافة في القيادة التلقائية ، لا غنى عن معالج عالية الأداء
من ناحية أخرى ، ستكون صناعة السيارات واحدة من مجالات التطبيق الرئيسية للحوسبة في المستقبل ، ووفقًا لتنبؤ شركة Arm ، بحلول عام 2020 ، سيتم تضمين متوسط سيارة واحدة مع أكثر من 200 مستشعر وأكثر من 100 وحدة تحكم في المحرك ( ECU) أو متحكم (MCU) التجهيز ، وكيفية معالجة هذه البيانات الضخمة بسرعة ، والاستجابة في الوقت الحقيقي والحفاظ على استقرار وأمن النظام ، وإنشاء المركبات الذاتية التي تلبي احتياجات المستخدمين ، ستصبح سوق الالكترونيات السيارات في المستقبل تحد كبير.
وفي هذا الصدد ، أشار جون رونكو (الشكل 4) ، نائب رئيس الذراع ونائب رئيس وحدة الأعمال المدمجة والسيارات ، إلى أن ارتفاع الحوسبة في الحواف يجعل من غير الضروري للأجهزة الطرفية إعادة كميات كبيرة من البيانات إلى السحابة ، ولكنها تمثل أيضًا وحدة CPU أو آلة عامة. تتطلب رقائق التعلم طاقة معالجة أعلى ، وهذا هو السبب في أن Arm قد أدخل مشروع Trillium و Cortex-A76 ، وهذه المنتجات مناسبة تمامًا للمكونات الإلكترونية للسيارات.
الشكل رقم 4 جون رونكو ، نائب الرئيس والمدير العام لوحدة الأعمال المدمجة والسيارات ، قال إن وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسوم والمعالجات الأخرى يجب أن تكون أكثر كفاءة من أجل الاستجابة للحاجة إلى سلامة القيادة التلقائية.
بالإضافة إلى ذلك ، من أجل تحقيق القيادة الأوتوماتيكية ، بالإضافة إلى الرادار ، الضوء ، فإن السيارة غالباً ما تكون مجهزة بمستشعر بصري ، وبالتالي تتطلب معالج الجرافيك أعلى للتعامل مع عملية الصور الضخمة.
وفقًا لرونكو ، فإن الفرق بين متطلبات الحوسبة المرئية للقيادة الذاتية وكاميرات شبكة IP العامة هو أن كاميرات شبكة IP هي في الغالب عدسات مفردة ولا تتحرك كثيرًا ، وعادة ما يتم وضعها في زاوية من المنزل / خارجها. سوف يتطلب الأمر عدسات فوتوغرافية عديدة للكشف عن ظروف الطريق والبيئة ، حيث إن معلومات الصور المستلمة كبيرة جدًا ، وبما أن السيارة تتحرك دائمًا ، فإن المشهد المحيط سوف يتغير ، مما سيجعل العملية أكثر تعقيدًا ، لذا يجب تحسينها. الحلول.
وفقًا لرونكو ، تُستخدم معالجات كشف الكائن مثل Project Trillium بشكل أساسي في كاميرات شبكة IP ، ولتلبية احتياجات الحوسبة البصرية للسيارات ، من الضروري الاعتماد على وحدات معالجة الرسوميات الفعالة مثل Mali-G76 لأداء أعلى للحوسبة. من أجل تجنب الحوادث السريعة استجابة للتغيرات البيئية السريعة أثناء القيادة.
وإجمالاً ، فإن عصر الذكاء الاصطناعي قد أتاح فرص أعمال جديدة لمختلف مجالات التطبيقات ، كما أن الحوسبة الحافة ستدخل في صناعة السيارات ، ومع ذلك ، إذا أريد بناء الحوسبة داخل السيارات ، فلا بد من تضمين التقنيات عالية المستوى لتحقيق أداء أفضل. الأداء ، مما يجعل السيارة أكثر ذكاءً وأكثر أمانًا وفعالية.
يحتاج التخزين على محرك أقراص WDC إلى ميزة إنتاج وقفة واحدة
لم يؤد ارتفاع الحوسبة فقط إلى زيادة في أداء المعالج ، ولكن أيضًا مع ارتفاع متطلبات التخزين ، وسرعت شركات التخزين من تصميم المنتج ، ويشير كريستوفر بيرجي (الشكل 5) ، نائب رئيس حلول التطبيقات المدمجة الرقمية الغربية ، إلى هذه الحوسبة. تجعل التكنولوجيا مثل التعلم الآلي عملية التخزين والعمليات معقدة للغاية.
الشكل رقم 5: قال كريستوفر بيرجي ، نائب رئيس مجموعة حلول التطبيقات المدمجة الرقمية الغربية ، إنه تماشياً مع سوق الحوسبة ، فإن نموذج الإنتاج الواحد للشركة هو ميزة تنافسية في السوق.
كما ذكرت بيرجي أن الحوسبة على الحواف ستكون لها متطلبات مختلفة لمنتجات التخزين مع سيناريوهات مختلفة للتطبيقات ، مثل إيلاء اهتمام خاص لدرجة الحرارة والاعتمادية في السيارات ، وإضافة التكاليف واعتبارات التوريد المستقرة لمدة خمس سنوات في السنوات الأخيرة ؛ بالإضافة إلى ذلك ، في تطبيق الأجهزة المحمولة ، مع أخذ الهواتف الذكية كمثال ، على سبيل المثال ، يطلب المستهلكون صوراً متزايدة ، ويتم تحسين بيكسلات الصور ، ونتيجة لذلك ، يجب زيادة سعة التخزين للهواتف المحمولة ، وسيصبح الطلب على تخزين الحواف أكبر. ونتيجة لذلك ، ازداد أيضًا أداء منتجات الفلاش المدمجة ذات الصلة (EFD).
واستجابة لهذا الاتجاه ، أطلقت ويسترن ديجيتال خط إنتاج iNAND الجديد ، iNAND8521 / iNAND7550 ، الذي يستخدم تقنية NAND ثلاثية الأبعاد 64-layer للشركة وواجهات UFS و e.MMC المتقدمة لتوفير أداء أفضل للبيانات وسعة تخزين كبيرة. بالنسبة للهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر الرفيعة والخفيفة ، يعمل هذان المنتجان على تسريع التطبيقات التي تركز على البيانات ، بما في ذلك الواقع المعزز (AR) ، التقاط الفيديو عالي الدقة ، تجارب الوسائط الاجتماعية ، الارتفاع الأخير في الذكاء الاصطناعي وحقيقة إنترنت الأشياء.
وقال Bergey، فإن اتجاه التنمية المستقبلية للأجهزة النقالة تتحرك بلا شك نحو أداء أعلى، لأنه بعد أجيال 5G وصوله، ونقل البيانات بشكل أسرع وأسرع، والتطبيقات المبتكرة سوف تكون أكثر وأكثر، بالإضافة إلى ارتفاع AI، إذا كان مزيج من الاثنين ، ومتطلبات حجم العمل سيزيد نتيجة لذلك، وبالتالي فإن سعة التخزين بد أن تزيد. وسوف تستمر الشركة للعمل بشكل وثيق مع صناعة الهواتف النقالة، وحسن لتلبية احتياجات مع المنتجات المناسبة.
كما أشارت بيرجي إلى أن الشركة تتمتع بميزة إستراتيجية جيدة للغاية ، وذلك استجابة لتطور الحوسبة ، فالسبب هو أن شركة WDC لديها خط إنتاج كامل (من منتجات منخفضة الجودة إلى منتجات عالية الأداء) ، بالإضافة إلى أن WDC هي استراتيجية إنتاجية متكاملة. من الرقاقات ، وحدات التحكم ، البرامج الثابتة والبرمجيات ، كلهم مسؤولون ، لذلك يمكنهم إطلاق المنتجات بسرعة لتغييرات السوق ، أو تلبية احتياجات تسويق المعدات ، وهذا هو سوق الحوسبة التنافسية في WDC. لديك ميزة.
تتعاون NXP مع الشركاء لتسريع تطوير حلول الحافة الآمنة
أما بالنسبة NXP، في مأمن من البداية، وشركاء النظام البيئي العمل، مثل نيو هامبشاير، IMAGO، Accton، الله شبه العلوم والتكنولوجيا ونشرها باستثمارات مشتركة من حافة البنية التحتية للأمن الحوسبة، لدعم الناشئة ترتبط منظمة العفو الدولية والجهاز على حافة التعلم ، وأمن حافة المعالجة المنشورة في السحابة.
ويستند إلى العمل معا الموردين النظام سوف Layerscape مع عائلة معالجات التطبيقات i.MX NXP على تطوير المنتجات لتلبية احتياجات مختلف قدرات معالجة الطلب الأصلي مع وظائف خط السحابية. وضعت منصة لتقديم التشغيلية توازن مثالي بين القدرات والقدرات عبر الإنترنت والقدرة على التخزين ، ومناسبة لكل من بيئات الشركات والصناعات.
، يمكنك تنفيذ مجموعة متنوعة من التطبيقات على حافة البنية التحتية السحابية المشتركة من خلال التكنولوجيا وEdgeScale Kubernetes عامل الميناء NXP وبرمجيات المصدر المفتوح، بما في ذلك خدمات ويب الأمازون (AWS)، جرينجراس، وجوجل الغيمة تقنيات عمليات مايكروسوفت أزور تقنيات عمليات، علي بابا وخاصة العمارة السحابية.
وأشار NXP، EdgeScale هو مجموعة من الخدمات السحابية وتشمل الأجهزة والموارد سكيور يمكن تبسيط نشر على حافة الشبكة من خلال المنتج، في حين سوف NXP العمل جنبا إلى جنب مع هؤلاء الشركاء للتواصل ونشر الشركة الداخلية (في أماكن العمل توفر منصة الحوسبة قابلية التطوير والأمان وسهولة النشر لضمان النشر والإدارة الآمنة.
وقال طارق بسطامي، نائب الرئيس الأول والمدير العام لقسم الشبكات الرقمية NXP أن إنشاء الحلول الأمنية مهم إلى حافة الأشياء والتنمية الناجحة الصناعة 4.0، وبالتالي للغاية، وتلتزم الشركة للتعاون مع العديد من مصنعي المعدات، وتوفير سهلة الاستخدام وصلات لدعم حلول الحوسبة السحابية حافة أمن. من خلال التعاون، وستقوم الشركة مساعدة في إدخال حلول حافة أكثر ذكاء، وأكثر وظيفية، مضيفا القدرات الأمنية قوية لإدارة ونشر على نطاق واسع.
وباختصار، يمكن أن نرى ما إذا كان IP الأعمال والصناعة أو موزع رقاقة التخزين، وتخطيط بنشاط حافة سوق الحوسبة، وضعت بنفسها منصة مفتوحة وبنية الأجهزة، وجعل AI إلى مجموعة متنوعة من الأجهزة الطرفية، و بناء دائرة إيكولوجية سليمة.