आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और भी अधिक तेजी से के विकास, और शुरू हुआ टर्मिनल डिवाइस में एक प्रमुख धक्का, संचालन विश्लेषण बादल टर्मिनल नोड से शिफ्ट करने के लिए शुरू हो गया है, बढ़त कंप्यूटिंग विकास कहा जा सकता है कि अर्धचालक उद्योग वर्तमान में गर्म विषयों है, और 2018 ताइपे इंटरनेशनल कंप्यूटर शो (Computex 2018) बन गया है सभी क्षेत्रों में जहां उद्योग (जैसे आईपी, चिप्स, भंडारण) आग शो, प्रदर्शनी के दौरान नए समाधान या बाजार लेआउट की योजना बना जारी किया है में उत्कृष्ट।
हमला बढ़त कंप्यूटिंग बाजार अक्सर चाल शाखा
रेने हास (चित्रा 1) शाखा आईपी प्रोडक्ट ग्रुप के अध्यक्ष ने कहा कि हालात के इंटरनेट का तेजी से विकास के साथ, शाखा का अनुमान है कि 2035 एक लाख करोड़ इकाइयों पर एक वैश्विक नेटवर्क उपकरणों, चिकित्सा श्रेणी, मोटर वाहन, प्रकाश व्यवस्था और सड़कों में इस्तेमाल किया जाएगा, कनेक्ट किए गए डिवाइस की संख्या भी काफी हद तक टर्मिनल बढ़ने और क्लाउड कंप्यूटिंग के निरंतर विकास का नेतृत्व करेंगे। स्मार्ट आपरेशन चीजों के एक नए युग को बढ़ावा देने के लिए जारी रहेगा, ऐ परिवर्तन का नेतृत्व किया, सर्वव्यापक बातें उत्साह बुद्धिमान कंप्यूटिंग।
रेने हास चित्रा 1 शाखा आईपी प्रोडक्ट ग्रुप के अध्यक्ष बातें नेटवर्क उपकरणों में तेजी से वृद्धि हुई पनपने जाएगा, भविष्य में बुद्धिमान कंप्यूटिंग सर्वव्यापी हो जाएगा।
इस प्रवृत्ति के जवाब में, और पारिस्थितिक तंत्र के एआई / मशीन लर्निंग (एमएल) अनुप्रयोगों, कैलकुस और ढांचे को एकीकृत करने के लिए, और हार्डवेयर आईपी उत्पादों के साथ सॉफ़्टवेयर अनुकूलन को गठबंधन करने के लिए, सभी डिवाइस और प्लेटफॉर्म सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क का समर्थन कर सकते हैं। आर्म ने हाल ही में गेमिंग और एआर / वीआर अनुभव, एआई और मशीन लर्निंग क्षमताओं को बढ़ाने के लिए तीन नए आईपी उत्पादों, कॉर्टेक्स-ए 76 सीपीयू, माली-जी 76 जीपीयू, और माली-वी 76 वीपीयू की घोषणा की। इन तीन नए उत्पादों के माध्यम से आर्म कार्रवाई के क्षेत्र में कंपनी के प्रतिस्पर्धी लाभ को मजबूत बनाएगा, और एक बार फिर स्मार्टफोन, टैबलेट, पीसी जैसे मोबाइल टर्मिनल उपकरणों के कंप्यूटिंग प्रदर्शन को बढ़ाएगा।
शाखा, उपाध्यक्ष और ग्राहक विभाग नंदन Nayampally के महाप्रबंधक (चित्र। 2) ने कहा कि भविष्य 5G औद्योगिक नवाचार के पूरे ऑपरेशन चली जाएगी वी.आर., ऐ या मोबाइल खेल सहित एक आगामी 5G नेटवर्किंग अनुप्रयोगों, अधिक कम्प्यूटेशनल विकास लाएगा भविष्य में और अधिक अलग कंप्यूटिंग का उत्पादन करने की जरूरत है हो जाएगा।
चित्र 2 शाखा, उपाध्यक्ष और ग्राहक विभाग नंदन Nayampally के महाप्रबंधक ने कहा, 5G प्लस ऐ बाजार की मांग के जवाब में नया आईपी उत्पादों के लांच के साथ औद्योगिक नवाचार के पूरे ऑपरेशन, शाखा मिलेगी।
Nayampally आगे कहा कि खेल महत्वपूर्ण कारक है कि को बढ़ावा देने के मोबाइल कंप्यूटिंग 2018 में की उम्मीद है उत्पादन मूल्य में 1,379 अरब $ तक पहुँच सकता है वृद्धि जारी है। खेल उद्योग की आय दुनिया के सबसे बड़े बाजार में से एक बन गया है, में से एक है जो उपभोग को संचालित करता है, जो लोग कंप्यूटिंग प्रदर्शन की मांग के लिए।
ऐसा लगता है कि, कॉर्टेक्स-A76 तुलना कॉर्टेक्स- ए 75, प्रभावशीलता और 40% की क्षमता का एक 35% सुधार Dynamiq आधार शाखा के निर्माण, और प्रकाशित साल है, ऐ एक टर्मिनल उपकरण हो सकता है पर / एमएल चार बार प्रदान करता है कंप्यूटिंग प्रदर्शन, पीसी और स्मार्टफोन पर तेजी से और सुरक्षित अनुभव।
माली-G72 GPU की पिछली पीढ़ी की तुलना माली-G76 में 30% की कंप्यूटिंग प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए, और 30% प्रदर्शन घनत्व में वृद्धि, न केवल किसी भी समय उच्च अंत जुआ खेलने के लिए उपभोक्ता मांग को पूरा करने में खेल सकते हैं, लेकिन यह भी डेवलपर्स के लिए अधिक प्रदर्शन स्थान प्रदान करते हैं इतना है कि वे अधिक नए एप्लिकेशन लिख सकते हैं, मोबाइल अनुप्रयोगों के लिए और अधिक उच्च अंत गेमिंग, या जीवन के लिए एआर / वी.आर. के एकीकरण लाने के लिए।
अंत में, चूंकि यूएचडी 8 के मांग चढ़ाई जारी है, आर्म ने आईपी और स्मार्टफोन एन्कोडिंग और अन्य उपकरणों का समर्थन करने के लिए माली-वी 76 पेश किया है। आप एक ही समय में चार 4 के रिज़ॉल्यूशन मूवीज़ स्ट्रीम कर सकते हैं, वीडियो कॉन्फ़्रेंस में वीडियो रिकॉर्ड कर सकते हैं, या 4K में चार गेम देख सकते हैं या उच्च रिज़ॉल्यूशन पर, अभी भी उच्च परिभाषा गुणवत्ता (पूर्ण एचडी) प्रदर्शित कर सकते हैं। और 4 × 4 वीडियो दीवार बनाने के लिए 16 स्ट्रीमिंग फिल्मों का समर्थन कर सकते हैं।
एमएल पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण में तेजी लाने के लिए प्रोजेक्ट ट्रिलियम की शुरुआत हुई
इसी समय, मशीन टर्मिनल उपकरण सीखने की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए, शाखा भी जल्दी 2018 में प्रकाशित परियोजना Trillium मंच, एक नए प्रोसेसर मशीन सीखने (एमएल प्रोसेसर), वस्तु का पता लगाने प्रोसेसर (ऑब्जेक्ट्स प्रोसेसर), और तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर शाखा शाखा भी शामिल है ( एनएन)। स्वतंत्र सीपीयू की तुलना में, GPU के त्वरक, परियोजना Trillium मंच प्रदर्शन कहीं अधिक पारंपरिक डीएसपी-प्रोग्रामेबल तर्क से परे।
जनरल मैनेजर, शाखा, शिक्षाविदों और मशीन लर्निंग व्यापार समूह जेम डेविस के उपाध्यक्ष (चित्रा 3) बताते हैं, बढ़त कंप्यूटिंग विकास की क्षमता बाजार पर भारी है, वर्तमान में इस तरह के एएसआईसी त्वरक, CPU / GPU, आदि के रूप स्टैंड-अलोन समाधान, का एक बहुत कुछ है टर्मिनल ऑपरेटरों जाहिर है, आप इस कार्यक्रम आप चाहते हैं चुन सकते हैं, लेकिन नुकसान यह है कि यह एकीकृत किया जाना हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के लिए अपने स्वयं के (TensorFlow, Caffe) समय लगता है।
3 चित्र शाखा उपाध्यक्ष, जेम डेविस, शिक्षाविदों और मशीन लर्निंग व्यापार समूह का मानना है के महाप्रबंधक परियोजना Trillium मशीन सीखने टर्मिनल डिवाइस के लिए एक पूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र बनाने की उम्मीद है।
डेविस बताया गया है, परियोजना Trillium लाभ यह है कि मंच वास्तुकला प्रस्तुत किया जाता है, न केवल हार्डवेयर और ऑब्जेक्ट्स प्रोसेसर एमएल प्रोसेसर से चुनने, लेकिन यह भी शाखा एनएन सॉफ्टवेयर के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को ऐसी तंत्रिका नेटवर्क और एंड्रॉयड एनएन रूप TensorFlow, Caffe आसान बनाने में मदद करने के लिए है ढांचे और शाखा कॉर्टेक्स सीपीयू, शाखा माली GPU प्रोसेसर और मशीन सीखने के बीच एकीकृत लिंक।
डेविस ने आगे बताया कि सॉफ्टवेयर एकीकरण मशीन सीखने के विकास में एक महत्वपूर्ण तत्व है। कई त्वरकों के पास संबंधित हार्डवेयर प्रोसेसर (सीपीयू, जीपीयू) प्रदान करने का साधन हो सकता है, लेकिन कुछ संसाधन हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर में ग्राहकों की सहायता के लिए एक पूर्ण मंच आर्किटेक्चर प्रदान कर सकते हैं। एमएल मॉडल परिचालनों को एकीकृत या बढ़ाने के लिए, प्रोजेक्ट ट्रिलियम में नया आर्म आईपी प्रोसेसर और तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर शामिल है, जो हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दोनों से आज के बाजार की जरूरतों को पूरा करता है। यह दृष्टिकोण आर्म को एक पूर्ण एज कंप्यूटिंग पारिस्थितिक तंत्र बनाने में भी मदद करता है। ।
इसके अलावा, डेविस ने यह भी कहा, मशीन सीखने के लिए MCU मांग भी बहुत मजबूत है। उन्होंने कहा कि बताया कि लाइन पर परियोजना Trillium, शाखा एनएन सॉफ्टवेयर विकास किट खुला प्रयोक्ता के पहले दिन, वहाँ 5000 से अधिक उपयोगकर्ताओं CMSIS एनएन का उपयोग शुरू कर रहे हैं, कॉर्टेक्स-एम एक मशीन सीखने एल्गोरिथ्म प्रदर्शन करने के लिए प्रयास करता है।
डेविस ने कहा कि परिणाम वास्तव में अप्रत्याशित थे शाखा, लेकिन यह भी इंगित करता है कि ब्याज सीखने मशीन की मांग के साथ एमसीयू उपयोगकर्ताओं, नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। यह भी आगे इस तरह मजबूत बनाने के भविष्य के परिचय के नए शाखा कॉर्टेक्स- एम कोर में निर्णय करने के लिए योगदान कोर दक्षता एमएल एल्गोरिथ्म।
CMSIS एनएन आपरेशन एक पुस्तकालय (कंप्यूट लाइब्रेरी) शाखा तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट शाखा एनएन एसडीके किया जा रहा है, कॉर्टेक्स-एम CMSIS एनएन में मशीन सीखने एल्गोरिदम। यहां तक कि एक पारंपरिक कोर कॉर्टेक्स-एम, प्रदर्शन की दक्षता में वृद्धि कर सकते हैं मदद से भी इस तरह के सेंसर आउट-पुट डेटा के अर्थ की व्याख्या के रूप में, कुछ बहुत ही सरल मशीन सीखने अनुमान प्रदर्शन कर सकते हैं प्रतिनिधित्व करता है। जाहिर है, की वजह से स्मृति अंतरिक्ष के साथ एमसीयू कंप्यूटिंग प्रदर्शन बहुत प्रचुर मात्रा में नहीं हैं, यह असंभव बहुत जटिल मशीन सीखने अनुमान प्रदर्शन करने के लिए है, लेकिन यह एक एकल सेंसर नोड के डेटा उत्पादन का एक सरल व्याख्या करते हैं, या प्राप्त करने का अवसर है यदि।
डेविस ने इंगित किया कि यदि एमसीयू कुछ बुनियादी एमएल एल्गोरिदम का समर्थन नहीं कर सकता है, तो एआई अनुप्रयोगों का सर्वव्यापी भविष्य हासिल करना मुश्किल है। वर्तमान में, क्लाउड डेटा सेंटर द्वारा प्रदान की गई कृत्रिम खुफिया एप्लिकेशन सेवाओं में स्पष्ट आवेदन सीमाएं हैं। एज प्रगति एआई अनुप्रयोगों को और अधिक लोकप्रिय बना सकती है। एमसीयू को एमएल एल्गोरिदम को अधिक कुशलता से निष्पादित करने के लिए सक्षम करने के लिए, कॉर्टेक्स-एम आर्म के भविष्य के उत्पाद विकास रोडमैप में एमएल कार्यान्वयन की दक्षता में और सुधार करेगा।
स्वचालित ड्राइविंग में एज कंप्यूटिंग, उच्च प्रदर्शन प्रोसेसर अनिवार्य है
दूसरी ओर, भविष्य में ऑटोमोबाइल उद्योग भी फोकस आपरेशन के आवेदन के क्षेत्र के किनारों में से एक हो जाएगा। शाखा भविष्यवाणी के अनुसार, 2020 के एक औसत की बहुलता के माध्यम से 200 से अधिक सेंसर के रूप में के रूप में ज्यादा कार, और एक इंजन नियंत्रक 100 में एम्बेडेड हो जाएगा ( ईसीयू) या microcontroller (MCU) प्रक्रिया, और कैसे, जल्दी से इस तरह के एक बड़े डेटा को संभालने के लिए, वास्तविक समय में प्रतिक्रिया करते हुए प्रणाली की स्थिरता और सुरक्षा बनाए रखने लाइन में, उपयोगकर्ता autopilot वाहनों बनाने के लिए की जरूरत है के साथ भविष्य ऑटोमोटिव इलेक्ट्रॉनिक्स बाजार बन जाएगा एक बड़ी चुनौती।
इस संबंध में, के उपाध्यक्ष शाखा-सह-एम्बेडेड और मोटर वाहन जॉन Ronco (4) डिवीजन के महाप्रबंधक ने बताया कि धार कंप्यूटिंग के उदय, ताकि टर्मिनल डिवाइस बादल प्रसंस्करण के लिए डेटा के हस्तांतरण बड़ी मात्रा में लौटने की जरूरत नहीं है, लेकिन यह भी एक सामान्य CPU या मशीन का प्रतिनिधित्व करता है जानने के चिप्स अधिक प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है, और इसी कारण शुरू की परियोजना Trillium और कॉर्टेक्स- A76 शाखा है, और इन उत्पादों को भी काफी मोटर वाहन इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के बीच में फिट कर रहे हैं।
चित्रा 4 शाखा उपाध्यक्ष और एम्बेडेड और मोटर वाहन जॉन Ronco प्रभाग महाप्रबंधक, सीपीयू, GPU और अन्य प्रोसेसर के प्रतिनिधित्व वाले उच्च प्रदर्शन स्वत: ड्राइविंग सुरक्षा की जरूरतों के जवाब में उपलब्ध होना आवश्यक है।
इसके अलावा, रडार, राडार के अलावा एक कार ड्राइविंग स्वचालित है, लेकिन अक्सर यह भी दृश्य सेंसर से लैस प्राप्त करने के लिए, और इस तरह विशाल छवि कंप्यूटिंग के जवाब में उच्च GPU की जरूरत है।
Ronco कहा स्वत: ड्राइविंग दृश्य कंप्यूटिंग की जरूरत है, और सामान्य अंतर यह है कि आईपी नेटवर्क कैमरा, आईपी नेटवर्क कैमरों ज्यादातर सिंगल शॉट हैं, और की निगरानी के एक कोने के बाहर अक्सर हिलना मत, आम तौर पर घर में /। लेकिन कार के मामले में , कैमरे के लेंस के एक नंबर ले सड़क की स्थिति और पर्यावरण का पता लगाने की आवश्यकता होगी, प्राप्त छवि जानकारी बहुत बड़ी है, और क्योंकि कार लगातार बदल रहा है दृश्य का पालन करेंगे, जो आपरेशन अधिक जटिल कर देगा चारों ओर से चल रहे थे, और इसलिए वे सुधार करने की आवश्यकता समाधान।
Ronco ने कहा की तरह परियोजना Trillium के भीतर वस्तुओं का पता लगाने के प्रोसेसर मुख्य रूप से आईपी नेटवर्क कैमरों के लिए प्रयोग किया जाता है, और मोटर वाहन दृश्य कंप्यूटिंग मांग को पूरा करने के रूप में की माली-G76 GPU प्रकार के लिए आवश्यक है कुशल, उच्च कंप्यूटिंग प्रदर्शन के साथ , तेजी से पर्यावरण परिवर्तन की वजह से कारों दुर्घटनाओं से बचने के चाहिए।
कुल मिलाकर, ऐ युग विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए नए अवसर लाता है, और किनारे पर संचालित ऑटोमोबाइल उद्योग जो, लेकिन अगर आप कार में निर्माण आपरेशन के किनारे चाहते हैं, उच्च आदेश प्रौद्योगिकी सन्निहित होना चाहिए बेहतर प्राप्त करने के लिए में बाध्य होंगे प्रदर्शन,, कार अधिक बुद्धिमान सुरक्षित और कुशल बना सकते हैं।
WDC ड्राइव भंडारण वन-स्टॉप उत्पादन लाभ के साथ की जरूरत है
बढ़त वृद्धि पर संचालित होता है, न केवल पीछा किया जाना, यहां तक कि दुकान भी बढ़ती मांग, भंडारण उद्योग का पालन किया है और इस तरह उत्पाद प्लेसमेंट का गति में तेजी लाने। क्रिस्टोफर Bergey (चित्रा 5), अंतर्निहित अनुप्रयोगों के उपाध्यक्ष प्रोसेसर के प्रदर्शन को बढ़ाने का कारण बनता है, पश्चिमी डिजिटल सॉल्यूशंस डिवीजन कि किनारे आपरेशन बताया मशीन सीखने जैसी तकनीक भंडारण और संचालन को काफी जटिल बनाती है।
चित्रा 5 अंतर्निहित अनुप्रयोग के लिए पश्चिमी डिजिटल क्रिस्टोफर Bergey, व्यापार के उपाध्यक्ष ने कहा, हल, बढ़त कंप्यूटिंग बाजार के जवाब में, बाजार प्रतिस्पर्धी लाभ के लिए उत्पादन की कंपनी ट्रेन मोड।
बर्गे ने आगे कहा कि किनारे कंप्यूटिंग के पास विभिन्न अनुप्रयोग परिदृश्यों के साथ भंडारण उत्पादों के लिए अलग-अलग आवश्यकताएं होंगी, जैसे ऑटोमोबाइल में तापमान और विश्वसनीयता पर विशेष ध्यान देना, और हाल के वर्षों में पांच वर्षों के लिए लागत और स्थिर आपूर्ति विचारों को जोड़ना; इसके अलावा, मोबाइल उपकरणों के उपयोग में, स्मार्टफ़ोन को उदाहरण के रूप में लेते हुए, उदाहरण के लिए, उपभोक्ता तेजी से फ़ोटो की मांग कर रहे हैं, और तस्वीरों के पिक्सल में सुधार हुआ है। नतीजतन, मोबाइल फोन की स्टोरेज क्षमता में वृद्धि होनी चाहिए, और किनारे के भंडारण की मांग बड़ी हो जाएगी। नतीजतन, संबंधित एम्बेडेड फ्लैश (ईएफडी) उत्पादों का प्रदर्शन भी बढ़ गया है।
इस प्रवृत्ति को, इस तरह के पश्चिमी डिजिटल रूप में नए inand उत्पाद परिवार --iNAND8521 / iNAND7550 का शुभारंभ करेंगे, कंपनी के 64 परत 3 डी नन्द प्रौद्योगिकी और उन्नत UFS और e.MMC इंटरफ़ेस का उपयोग कर, बेहतर प्रदर्शन और बड़े डेटा भंडारण क्षमता प्रदान करने के जवाब में जब स्मार्ट फोन और पतली कंप्यूटिंग उपकरणों में प्रयोग किया जाता है, इन दो उत्पादों संवर्धित वास्तविकता (एआर), उच्च संकल्प वीडियो कैप्चर, सामाजिक मीडिया अनुभव सहित डेटा केंद्रित अनुप्रयोगों, के सभी प्रकार की वसूली में तेजी लाने के कर सकते हैं और ऐ की हाल ही में वृद्धि और चीजों के किनारों का अनुभव करने के।
बर्गे ने खुलासा किया कि मोबाइल उपकरणों की भविष्य की विकास प्रवृत्ति निस्संदेह उच्च प्रदर्शन की ओर बढ़ेगी। 5 जी पीढ़ी के आगमन के बाद, डेटा तेजी से और तेज़ी से प्रसारित किया जाएगा, और अधिक अभिनव अनुप्रयोग जोड़े जाएंगे। एआई के उदय के साथ, यदि दोनों संयुक्त होते हैं, वर्कलोड की मांग में भी वृद्धि होगी, और स्टोरेज क्षमता बढ़ेगी। कंपनी मोबाइल ऑपरेटरों के साथ मिलकर काम करना जारी रखेगी ताकि वे अपनी जरूरतों के लिए सही उत्पाद उपलब्ध करा सकें।
बर्गे ने यह भी बताया कि किनारे कंप्यूटिंग के विकास के जवाब में, कंपनी का एक अच्छा रणनीतिक लाभ है। कारण यह है कि डब्ल्यूडीसी की एक पूर्ण उत्पाद लाइन है (निम्न अंत उत्पादों से उच्च प्रदर्शन वाले उत्पादों तक)। इसके अतिरिक्त, डब्ल्यूडीसी एक-स्टॉप उत्पादन रणनीति को अपनाता है। वेफर्स, कंट्रोलर, फर्मवेयर और सॉफ्टवेयर से, वे सभी जिम्मेदार हैं, इसलिए वे बाजार में बदलाव के लिए उत्पादों को जल्दी से लॉन्च कर सकते हैं, या उपकरण व्यावसायीकरण की जरूरतों को पूरा कर सकते हैं। यह डब्ल्यूडीसी के प्रतिस्पर्धी किनारे कंप्यूटिंग बाजार है। लाभ है।
सुरक्षित किनारे समाधान के विकास में तेजी लाने के लिए भागीदारों के साथ एनएक्सपी साझेदार
एनएक्सपी का सवाल है, शुरू से ही सुरक्षित है, और इस तरह के न्यू हैम्पशायर, ईमागौ, Accton, भगवान अर्ध विज्ञान और प्रौद्योगिकी के रूप में काम पारिस्थितिकी तंत्र भागीदारों,, धार कंप्यूटिंग सुरक्षा के बुनियादी ढांचे के संयुक्त रूप से निवेश किया तैनाती, समर्थन के प्रति विकसित ऐ और मशीन किनारे पर जुड़े हुए हैं सीखने, साथ ही बादल तैनाती प्रक्रिया के किनारों को सुरक्षित करने के।
एक साथ काम करने के लिए प्रणाली आपूर्तिकर्ताओं एनएक्सपी के i.MX अनुप्रयोगों प्रोसेसर परिवार के साथ Layerscape होगा उत्पाद विकास पर आधारित है क्लाउड-लाइन कार्यों के साथ विभिन्न देशी आवेदन प्रसंस्करण क्षमता की जरूरतों को पूरा करने के लिए। परिचालन प्रदान करने के लिए एक मंच विकसित व्यापार और औद्योगिक वातावरण में एक साथ ऑपरेशन के लिए क्षमता, ऑनलाइन क्षमताओं और भंडारण क्षमता के बीच सही संतुलन।
, आप प्रौद्योगिकी और एनएक्सपी के EdgeScale Kubernetes डोकर और अमेज़न वेब सेवा (एडब्ल्यूएस), ग्रीनग्रास, Google मेघ IoT, माइक्रोसॉफ्ट Azure IoT, अली बाबा और निजी सहित खुला स्रोत सॉफ्टवेयर, के माध्यम से एक आम क्लाउड अधोसंरचना के किनारे पर अनुप्रयोगों की एक किस्म प्रदर्शन कर सकते हैं बादल वास्तुकला।
एनएक्सपी बताया गया है, EdgeScale क्लाउड सेवाओं का एक सूट है और उपकरणों में शामिल हैं, सिक्योर कम्प्यूटिंग संसाधनों उत्पाद के माध्यम से नेटवर्क किनारे पर तैनाती को सरल बनाया जा सकता है, जबकि एनएक्सपी नेटवर्किंग और आंतरिक उद्यम की तैनाती (-परिसर में के लिए इन भागीदारों के साथ मिलकर काम करेंगे ) क्षमता, सुरक्षा, और सुरक्षित नियोजन और प्रबंधन के लिए तैनाती की आसानी के साथ कंप्यूटिंग मंच।
तारीक Bustami, वरिष्ठ उपाध्यक्ष और एनएक्सपी डिजिटल नेटवर्क्स डिवीजन के जनरल मैनेजर ने कहा कि सुरक्षा के समाधान की स्थापना के चीजों की बढ़त और उद्योग 4.0 के सफल विकास, और इसलिए करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, कंपनी कई उपकरण निर्माताओं के साथ सहयोग के लिए प्रतिबद्ध है, का उपयोग करने के लिए आसान प्रदान कर रहा है और लिंक क्लाउड सुरक्षा बढ़त कंप्यूटिंग समाधान का समर्थन करने के। सहयोग के माध्यम से, कंपनी स्मार्ट, अधिक कार्यात्मक बढ़त समाधान की शुरूआत में मदद करेंगे, बड़े पैमाने पर तैनाती और प्रबंधन के लिए शक्तिशाली सुरक्षा क्षमताओं को जोड़ने।
संक्षेप में, यह देखा जा सकता है कि क्या आईपी व्यापार, उद्योग या भंडारण चिप आपूर्तिकर्ता, सक्रिय रूप से लेआउट बढ़त कंप्यूटिंग बाजार कर रहे हैं, अपने स्वयं के खुले मंच और हार्डवेयर वास्तुकला का विकास किया है टर्मिनल उपकरणों की एक किस्म में ऐ, और एक ध्वनि पारिस्थितिक सर्कल का निर्माण।