Layout IA edge computing opportunités | IP / puce / entreprises de stockage ont leur propre

AI augmentation rapide de l'analyse de l'informatique en nuage a commencé à se déplacer vers un dispositif terminal, il fonctionne sur le bord est impératif que le développement de l'industrie des semi-conducteurs beaucoup d'attention, et divers domaines de l'industrie se précipitent aussi pour développer des composants / technologies clés, et plus devenir la technologie Computex 2018 camp occasions de spectacle de feu.

Intelligence artificielle (AI), le développement de même plus rapide, et a commencé une poussée majeure dans le dispositif terminal, l'analyse de l'opération a commencé à passer du noeud terminal nuage, bord de développement informatique peut dire que l'industrie des semi-conducteurs est actuellement sujets d'actualité, et le Taipei 2018 International Computer Show (Computex 2018) est devenu excellente dans tous les domaines où l'industrie (comme IP, des puces, le stockage) montrent le feu, ont publié de nouvelles solutions ou la planification de la mise en marché au cours de l'exposition.

marché de l'informatique de pointe se déplace fréquemment bras Attaquer

René Haas (photo 1), président du groupe de produits Arm IP, a déclaré qu'avec le boom de l'Internet des objets, Arm prévoit que d'ici 2035, il y aura plus d'un méga de dispositifs connectés dans le monde pour le médical, l'automobile, l'éclairage et les routes. La croissance rapide du nombre d'appareils connectés conduira également au développement continu des terminaux et du cloud computing.L'informatique intelligente continuera à promouvoir la nouvelle ère de l'Internet des Objets, leader de la révolution de l'IA, et rendre l'informatique intelligente de l'Internet des objets omniprésente.

Figure 1 René Haas, président du groupe de produits Arm IP, a déclaré que le boom de l'Internet des objets augmentera rapidement le nombre d'appareils connectés, et que l'avenir de l'informatique intelligente sera omniprésent.

En réponse à cette tendance, et afin d'intégrer les applications, le calcul et le framework d'IA / Machine Learning (ML), et de combiner l'optimisation logicielle avec les produits IP matériels, tous les appareils et plates-formes peuvent supporter les frameworks d'apprentissage machine les plus utilisés. Arm a récemment annoncé trois nouveaux produits IP, le CPU Cortex-A76, le GPU Mali-G76 et le VPU Mali-V76, pour améliorer les capacités de jeu et d'expérience AR / VR, l'intelligence artificielle et les capacités d'apprentissage automatique. Arm continuera à renforcer l'avantage concurrentiel de l'entreprise dans le domaine de l'action et à améliorer encore les performances informatiques des terminaux mobiles tels que les smartphones, les tablettes et les PC.

Nandan Nayampally (Figure 2), vice-président et directeur général de la division clients, a déclaré que la future 5G va promouvoir toute l'innovation de l'industrie mobile et que les prochaines applications de réseaux 5G, notamment VR, AI ou jeux mobiles, stimuleront la croissance informatique. À l'avenir, il y aura plus de besoins informatiques différents.

Figure 2 Nandan Nayampally, vice-président et directeur général de la division des clients, a souligné que 5G plus AI va promouvoir l'innovation dans toute l'industrie mobile, et Arm a lancé un nouveau produit IP pour répondre à la demande du marché.

Nayampally a également souligné que le jeu est également l'un des principaux facteurs de la croissance continue de l'informatique mobile.L'industrie du jeu est devenue l'un des plus grands revenus mondiaux et devrait atteindre 137,9 milliards de dollars en 2018, ce qui stimule la consommation. Le besoin de performance informatique.

Il est rapporté que le Cortex-A76 est basé sur la technologie DynamIQ de Arm, qui a amélioré les performances de 35% et 40% par rapport au Cortex-A75 sorti l'année dernière, il peut fournir 4 fois l'AI / ML sur le terminal. Performance informatique pour une expérience rapide et sécurisée sur PC et smartphones.

Le Mali-G76 offre 30% de performances en plus par rapport à la génération précédente et une augmentation de 30% de la performance, non seulement pour répondre aux besoins des consommateurs de jouer à des jeux haut de gamme, mais aussi pour offrir plus de performance aux développeurs. , leur permettant d'écrire plus de nouvelles applications, d'apporter plus de jeux haut de gamme aux applications mobiles, ou d'intégrer l'AR / VR dans leur vie.

Enfin, alors que la demande en UHD 8K continue d'augmenter, Arm a introduit le Mali-V76 pour prendre en charge l'encodage IP et smartphone et d'autres appareils. Vous pouvez diffuser en même temps quatre films en résolution 4K, enregistrer des vidéos lors d'une vidéo conférence ou regarder quatre jeux en 4K ou, en haute résolution, afficher une qualité haute définition (Full HD). Et peut supporter jusqu'à 16 films en streaming pour former un mur vidéo 4 × 4.

Le projet Trillium fait ses débuts pour accélérer la construction de l'écosystème ML

En même temps, pour améliorer l'efficacité du dispositif terminal d'apprentissage automatique, bras aussi la plate-forme de projet Trillium publié au début de 2018, comprend un nouveau (processeur ML) apprentissage machine de traitement, le processeur de détection d'objets (objets du processeur), et les logiciels réseau de neurones Arm (bras NN). par rapport à la CPU indépendante, l'accélérateur GPU, les performances de la plate-forme de projet Trillium bien au-delà de la logique de DSP programmable plus traditionnel.

directeur général, vice-président du bras, académiciens et Machine Learning Business Group Jem Davies (figure 3) souligne, le potentiel de développement de l'informatique de pointe est énorme, actuellement sur le marché a un grand nombre de solutions autonomes, comme accélérateur ASIC, CPU / GPU, etc. Les exploitants de terminaux Bien sûr, vous pouvez choisir le programme que vous voulez, mais l'inconvénient est qu'il faut du temps pour intégrer le matériel et les logiciels (tensorflow, Caffe) de leur propre.

Figure 3 Bras vice-président, Davies Jem, directeur général des académiciens et Machine Learning Business Group estime, le projet Trillium devrait créer un écosystème complet pour le dispositif terminal d'apprentissage de la machine.

Davies a expliqué, l'avantage du projet Trillium est que l'architecture de la plate-forme est présentée, non seulement le matériel et les objets du processeur ML processeur choisir, mais aussi par le logiciel Arm NN pour aider les utilisateurs à simplifier tensorflow, Caffe tels que les réseaux de neurones et NN Android cadre et bras CPU Cortex, lien intégré entre le processeur GPU Mali Arm et l'apprentissage de la machine.

De nombreux accélérateurs peuvent avoir les moyens de fournir des processeurs matériels (CPU, GPU), mais peu de ressources peuvent fournir une architecture de plate-forme complète pour aider les clients dans le matériel et les logiciels. Intégrant ou améliorant les opérations du modèle ML, Project Trillium intègre le nouveau processeur Arm IP et le logiciel de réseau de neurones, qui répondent aux besoins du marché actuel en termes de matériel et de logiciel, ce qui aide Arm à construire un écosystème informatique de pointe. .

En outre, Davies a également observé que la demande de MCU pour l'apprentissage automatique est également très forte: il a révélé que le premier jour du lancement de Project Trillium, plus de 5 000 utilisateurs ont commencé à utiliser CMSIS NN. Essayez de mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique avec Cortex-M.

Davies a déclaré que ce résultat dépassait les attentes de Arm et qu'il ne pouvait ignorer les besoins et les intérêts du groupe d'utilisateurs MCU, ce qui a incité Arm à décider de renforcer cette classe dans le nouveau noyau Cortex-M lancé à l'avenir. L'efficacité de la mise en œuvre de base de l'algorithme ML.

CMSIS opération NN est une bibliothèque (Compute Library) sous le bras kit de développement logiciel de réseau de neurones Arm NN SDK, Cortex-M peut améliorer l'efficacité de l'exécution des algorithmes d'apprentissage machine. Même un à CMSIS NN Cortex-M de base classique, avec l'aide peut également effectuer une inférence d'apprentissage machine très simple, comme l'interprétation de la signification des données de sortie du capteur représente. bien sûr, en raison de la puissance de calcul MCU avec un espace de mémoire ne sont pas très abondante, il est impossible d'effectuer l'inférence d'apprentissage machine très complexe, mais si elle est de faire une interprétation simple de la sortie de données d'un seul nœud de capteur, ou avoir la possibilité de réaliser.

Davies a souligné que si le MCU ne peut pas prendre en charge certains algorithmes ML de base, l'avenir omniprésent des applications IA est difficile à atteindre Actuellement, les services d'application d'intelligence artificielle fournis par le centre de données cloud ont des limitations évidentes. L'avancement des bords peut rendre les applications AI plus populaires Afin de permettre à MCU d'exécuter l'algorithme ML plus efficacement, Cortex-M améliorera encore l'efficacité de l'implémentation ML dans la future feuille de route de développement des produits Arm.

Edge computing en conduite automatique, processeur haute performance est indispensable

D'autre part, l'industrie automobile sera également l'un des domaines d'application clés de l'informatique de pointe dans le futur: selon la prévision d'Arm, d'ici 2020, une voiture en moyenne sera embarquée avec plus de 200 capteurs et plus de 100 contrôleurs de moteur ( ECU) ou microcontrôleur (MCU), comment traiter rapidement de telles données énormes, répondre en temps réel et maintenir la stabilité et la sécurité du système, et créer des véhicules autonomes qui répondent aux besoins des utilisateurs, deviendra le futur marché de l'électronique automobile Un grand défi.

À cet égard, vice-président du Bras-cum-intégré et l'automobile John Ronco (4) Division directeur général a souligné que l'augmentation de l'informatique de bord, de sorte que le dispositif terminal ne doit pas revenir transférer de grandes quantités de données sur le traitement des nuages, mais il représente aussi une CPU générale ou à la machine Les puces d'apprentissage nécessitent une puissance de traitement plus élevée, ce qui explique pourquoi Arm a introduit le projet Trillium et Cortex-A76, et ces produits sont également tout à fait appropriés pour les composants électroniques automobiles.

Figure 4 John Ronco, vice-président et directeur général de l'unité d'affaires embarquée et automobile, a déclaré que les processeurs, les GPU et autres processeurs doivent être plus efficaces afin de répondre au besoin de sécurité de conduite automatique.

De plus, afin de réaliser une conduite automatique, en plus du radar, de la lumière, une voiture sera souvent équipée d'un capteur visuel, et nécessite donc un GPU plus élevé pour faire face à l'énorme opération d'image.

Selon Ronco, la différence entre les exigences informatiques visuelles pour la conduite autonome et les caméras réseau IP générales est que les caméras IP sont principalement des lentilles simples et ne bougent pas souvent, généralement dans un coin de la maison / extérieur. Il faudra plusieurs lentilles photographiques pour détecter les conditions routières et l'environnement.Les informations sur l'image reçue sont très grandes, et puisque la voiture est toujours en mouvement, les paysages environnants vont changer, ce qui rendra l'opération plus compliquée, donc il faut l'améliorer. Solution

Ronco dit, comme le processeur pour détecter des objets au sein du Trillium projet est principalement utilisé pour les caméras réseau IP et l'informatique visuelle automobile pour répondre à la demande, comme cela est requis par le Mali-GPU G76 de type efficace, avec des performances de calcul plus , en raison des changements rapides de l'environnement devraient voitures pour éviter les accidents.

Dans l'ensemble, ère AI apporte de nouvelles opportunités pour les différentes applications, et fonctionne sur le bord sera lié dans l'industrie automobile qui, mais si vous voulez que le bord de l'opération de construction dans la voiture, l'ordre supérieur doit être une technologie intégrée pour atteindre supérieure performance, peut rendre plus intelligent, sûr et efficace de la voiture.

WDC besoins de stockage d'entraînement avec des avantages de la production d'un guichet unique

Fonctionne à la hausse de bord, provoque non seulement le processeur pour augmenter les performances à suivre, même le magasin a également suivi la demande croissante, l'industrie du stockage et d'accélérer ainsi le rythme de la mise en place du produit. Christopher Bergey (Figure 5), vice-président des applications embarquées, Division de Western Digital Solutions a souligné que l'opération de bord et la technologie d'apprentissage machine, de sorte que toutes les opérations de magasin et deviennent très compliquées.

Figure 5 Western Digital pour les applications embarquées résoudre Christopher Bergey, vice-président des affaires, a déclaré, en réponse au marché de l'informatique de bord, le mode ferroviaire de la société de production pour le marché avantage concurrentiel.

Bergey autre explication, les opérations de pointe varie de scénarios d'application, pour les produits de stockage ont des exigences différentes, telles que la fiabilité de la température spéciale attention dans la voiture, au cours des dernières années, a ajouté les coûts et les considérations d'offre stable 5 ans; également dans l'application mobile, les téléphones intelligents, par exemple, comme maintenant les consommateurs sont caméra de plus en plus exigeants, photo augmentation de pixels a également contribué à rendre la capacité de stockage de téléphone est suivi par de grands besoins de stockage de bord changera avec grand, Par conséquent, le flash intégré pertinent (EFD) la performance du produit augmente.

En réponse à cette tendance, comme Western Digital va lancer une nouvelle gamme de produits iNAND --iNAND8521 / iNAND7550, en utilisant 64 couches de la société de la technologie NAND 3D et interface avancée UFS et e.MMC, offrant de meilleures performances et une grande capacité de stockage de données Pour les téléphones intelligents et les appareils informatiques légers et légers, ces deux produits accélèrent les applications centrées sur les données, notamment la réalité augmentée (AR), la capture vidéo haute résolution, les expériences sur les médias sociaux et La récente montée en puissance de l'IA et de l'Internet Edge of Things.

Bergey a révélé que la future tendance de développement des appareils mobiles ira sans aucun doute vers des performances plus élevées.Après l'arrivée de la génération 5G, les données seront transmises de plus en plus vite, et des applications plus innovantes seront ajoutées.Avec l'augmentation de l'IA, si les deux sont combinés, La demande pour les charges de travail va également augmenter, et la capacité de stockage va augmenter.La société continuera également à travailler en étroite collaboration avec les opérateurs mobiles pour fournir les bons produits pour leurs besoins.

Bergey a également souligné qu'en réponse au développement de l'informatique de périphérie, l'entreprise dispose d'un très bon avantage stratégique: WDC dispose d'une gamme complète de produits (des produits bas de gamme aux produits de haute performance) et WDC est une stratégie de production unique. À partir de plaquettes, de contrôleurs, de micrologiciels et de logiciels, ils sont tous responsables, ce qui leur permet de lancer rapidement des produits en fonction des changements du marché ou de répondre aux besoins de la commercialisation d'équipements. Avoir l'avantage.

NXP s'associe avec des partenaires pour accélérer le développement de solutions de pointe sécurisées

Comme pour NXP, il est prudent de commencer avec des éco-partenaires tels que NEXCOM, IMAGO, Accton Technology, Shenzhun Technology, etc., pour déployer conjointement l'infrastructure de sécurité informatique de pointe, soutenir l'IA émergente et les machines connectées à la périphérie. Apprentissage et traitement de pointe de sécurité déployés dans le cloud.

Les fournisseurs de systèmes collaboratifs développeront des produits basés sur les familles de processeurs applicatifs Layerscape et i.MX de NXP pour répondre aux besoins d'une variété d'applications nécessitant une puissance de traitement native et une connectivité cloud. Un équilibre parfait entre les capacités, les capacités en ligne et la capacité de stockage, adapté aux environnements professionnels et industriels.

, Vous pouvez effectuer une variété d'applications sur le bord d'une infrastructure cloud commun grâce à la technologie et EdgeScale Kubernetes Docker et logiciels open source de NXP, y compris Amazon Web Services (AWS), Greengrass, Google Cloud IdO, Microsoft Azure IdO, Ali Baba et privé l'architecture cloud.

NXP a noté, EdgeScale est une suite de services de cloud computing et les appareils comprennent, les ressources Secure Computing peuvent être déploiement simplifié au bord du réseau à travers le produit, tandis que NXP travaillera en collaboration avec ces partenaires pour la mise en réseau et les déploiements internes de l'entreprise (sur site ) plate-forme informatique avec l'évolutivité, la sécurité et la facilité de déploiement pour le déploiement et la gestion sécurisée.

Tareq Bustami, vice-président et directeur général du Digital Networks Group de NXP, a déclaré que la mise en place de solutions sécurisées est essentielle au développement réussi de l'Internet des objets et de l'industrie 4.0. Et grâce à la coopération, l'entreprise contribuera au lancement de solutions plus intelligentes et plus fonctionnelles, en ajoutant de puissantes fonctionnalités de sécurité pour un déploiement et une gestion à grande échelle.

En résumé, on peut voir que les fournisseurs IP, les fournisseurs de stockage ou les fournisseurs de puces déploient activement le marché de l'informatique de pointe, chacun développant une plate-forme ouverte et une architecture matérielle, permettant à l'IA de pénétrer dans différents terminaux. Construire un cercle écologique sain.

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