人工知能（AI）も、より迅速な開発、および開発を計算するエッジが半導体業界は現在ホットな話題であると言うことができる、そして2018年台北国際コンピュータショー（のComputex 2018）となっていると、端末装置への主要なプッシュは、動作解析がクラウドターミナルノードからシフトし始めている始めました業界（のようなIP、チップ、ストレージ）火のショーは、展示中に新しいソリューションや市場のレイアウト計画を発表しているすべての分野で優れました。
アーム頻繁エッジコンピューティング市場を移動攻撃
ルネ・ハース（図1）腕のIP製品グループ社長は、モノのインターネットの急速な発展、ARMとの2035年を予測することを言ったことは、医療カテゴリで使用される1兆単位、自動車、照明、道路、オーバーグローバルネットワーク機器となります接続されたデバイスの数も、実質的に、端末に成長し、クラウドコンピューティングの継続的な開発をリードします。スマート操作は、物事の新しい時代を推進していきます、インテリジェントコンピューティングは、ユビキタス物事を促し、AIの変化を主導しました。
ルネ・ハース図1の腕IP製品グループ社長、物事は将来のインテリジェントコンピューティングは、ユビキタスになり、ネットワーク接続されたデバイスの急速な増加を繁栄されます。
この傾向に対応して、生態系のAI /機械学習（ML）アプリケーション、計算およびフレームワークを統合し、ソフトウェア最適化をハードウェアIP製品と組み合わせるために、すべてのデバイスおよびプラットフォームが最も一般的に使用される機械学習フレームワークをサポートできます。 Armは最近、Cortex-A76 CPU、Mali-G76 GPU、Mali-V76 VPUの3つの新しいIP製品を発表し、ゲームやAR / VR体験、AI、機械学習機能を強化しました。 Armは、現場での競争優位性を強化し、スマートフォン、タブレット、PCなどの携帯端末機器のコンピューティング性能をさらに強化していきます。
腕、顧客部門南淡Nayampallyの副社長兼ゼネラルマネージャ（図2）は、将来の5Gは、VR、AIや携帯ゲームなど、今後5G・ネットワーキング・アプリケーションは、より多くの計算成長をもたらすでしょう、産業革新全体の動作をプッシュすると発表しました将来的には、より多様なコンピューティング要件が存在します。
図2 Nandan Nayampally、顧客部門担当副社長兼ゼネラルマネージャーは、5GプラスAIがモバイル業界全体のイノベーションを促進し、Armは市場の需要を満たす新しいIP製品を発表したと指摘しました。
Nayampallyさらにゲーム業界の売上高は世界最大の市場の一つとなっている、2018年に期待されている。ゲームはモバイルコンピューティングが上昇し続ける促す重要な要因の一つであることを指摘し、消費を駆動する出力値で$ 1,379億ドルに達する可能性がコンピューティングパフォーマンスの必要性。
のCortex-A76はDynamIQ ARMベースのビルドである、ことを報告、およびCortex-A75、40％の有効性と効率の35％改善を比較した年に公開され、AIは/ ML上の端末装置であってもよい4倍を提供します演算性能、PCやスマートフォン上の高速かつ安全な経験。
マリ-G76 30％コンピューティング性能を向上させるマリ-G72 GPUの前世代に比べて、性能密度が30％増加、ハイエンドのゲームに対する消費者の需要を満たすためにいつでもプレーするだけでなく、開発者のためのパフォーマンス空間を提供するだけでなく、彼らはより多くの新しいアプリケーションを書くことができるように、よりハイエンドのモバイルアプリケーションのためのゲーム、または生活にAR / VRの統合をもたらすために。
最後に、UHD 8Kの需要が増加し続ける中、ArmはIPとスマートフォンのエンコーディングやその他のデバイスをサポートするMali-V76を導入しました。同時に4つの4K解像度のムービーをストリーミングしたり、ビデオ会議でビデオを録画したり、4Kで4つのゲームを観たり、高解像度でも高画質（フルHD）を表示できます。また、最大16のストリーミングムービーをサポートして、4×4ビデオウォールを形成することができます。
プロジェクトTrilliumがMLエコシステムの構築を加速するためにデビュー
同時に、マシン端末装置を学習の効果を高めるために、腕も早い2018年にプロジェクトエンレイソウプラットフォームを発表し、学習の新しいプロセッサ・マシン（ML・プロセッサ）、物体検出プロセッサ（オブジェクト・プロセッサ）、およびニューラルネットワーク・ソフトウェア・アーム（アームを含みますNN）独立したCPU、GPU、アクセラレータと比較して、Project Trilliumプラットフォームは、従来のDSPのプログラマブルロジックをはるかに超えています。
ゼネラルマネージャー、腕の副社長、学者と機械学習事業グループジェムデイビス（図3）が指摘する、エッジ・コンピューティングの発展の可能性は、現在市場に出て、膨大であるが、このような等のASICアクセラレータ、CPU / GPU、などのスタンドアロンのソリューション、ターミナルオペレーターの多くを持っていますもちろん、あなたがしたいプログラムを選択することができますが、欠点は、それが自分のハードウェアとソフトウェア（TensorFlow、カフェ）を統合するには時間がかかることです。
図3アーム副社長、ジェム・デイヴィス、機械学習事業グループは、と考えている学者とのゼネラルマネージャーは、プロジェクトエンレイソウは、機械学習端末装置のための完全なエコシステムを作成することが期待されます。
デイヴィスは、プロジェクトエンレイソウの利点は、プラットフォームアーキテクチャが提示されていることで、ハードウェアやオブジェクトプロセッサーMLプロセッサーだけでなくだけでなく、腕NNソフトウェアを介して、から選択するユーザーは、ニューラルネットワークやAndroidのNNとしてTensorFlow、カフェを簡素化するために、説明しましたフレームワークと腕のCortex CPU、腕マリのGPUのプロセッサと機械学習の間で統合されたリンク。
デイヴィスは、さらに、機械学習ソフトウェア統合の開発はハードウェアプロセッサ（CPU、GPU）を提供する手段を有していてもよく、多くの業界アクセラレータの重要な要素の一つであることを指摘したが、いくつかのリソースは、顧客を支援するのに最適なプラットフォームアーキテクチャ、ハードウェアとソフトウェアを提供することができますまたはMLモデル操作の統合を強化するため、新たなプロジェクトエンレイソウアームIPプロセッサとニューラルネットワークソフトウェアが含まれ、ハードウェアとソフトウェア側は、今日の市場の要求を満たすことができ、そしてこの方法でも、腕エッジ・コンピューティング・エコシステムの構築を向上させることができます。
また、MCUの機械学習に対する需要も非常に強く、Project Trilliumの発売初日にArm NNソフトウェア開発キットが公開され、5,000人を超えるユーザがCMSIS NNを使用し始めたことが明らかになりました。 Cortex-Mで機械学習アルゴリズムを実装してみてください。
デイビス氏は、この結果は実際にはArmの期待を上回っているとしており、MCUユーザーグループの機械学習に対するニーズと関心は無視できないことを示しています。 MLアルゴリズムのコア実装の効率。
CMSIS NNは、Cortex-Mの機械学習アルゴリズムの実行効率を向上させるArm Neural Networkソフトウェア開発キットArm NN SDKのCompute Libraryです。CMSIS NNの既存のCortex-Mコアもちろん、MCUの計算性能とメモリ空間が十分でないため、非常に複雑な機械学習の推論を実行することは不可能です。しかし、それが単一のセンサノードによって出力されたデータの単純な解釈である場合、それを達成するチャンスが依然として存在する。
Davies氏は、MCUがいくつかの基本的なMLアルゴリズムをサポートできない場合、AIアプリケーションの普遍的な未来を達成することは難しいと指摘している。現在、クラウドデータセンターによって提供される人工知能アプリケーションサービスには、 Cortex-Mは、MCUがMLアルゴリズムをより効率的に実行できるようにするため、Armの将来の製品開発ロードマップにおけるML実装の効率をさらに向上させます。
自動運転、高性能プロセッサへのエッジコンピューティングは不可欠です
Armの予測によれば、2020年までに平均200台のセンサーと100台以上のエンジンコントローラーが搭載された1台の車が平均で予測されますECU）やマイクロコントローラ（MCU）の処理、そのような巨大なデータの迅速な処理方法、リアルタイムで対応し、システムの安定性とセキュリティを維持する方法、ユーザーのニーズを満たす自律型車両を作成する方法などが将来の自動車エレクトロニクス市場大きな課題です。
この点に関して、アーム兼埋め込み、自動車ジョンロンコの副社長（4）端末装置は、クラウド処理へのデータの転送を大量に戻す必要がないように部長は、そのエッジ・コンピューティングの上昇を指摘し、それはまた、一般的なCPUまたはマシンを表します学ぶチップは、より多くの処理能力を必要とし、これは、プロジェクトのTrilliumとのCortex-A76立ち上げた理由アームであり、これらの製品はまた、非常に自動車の電子部品の中でフィットしています。
図4腕の副社長兼組み込みとジョン・ロンコ部長、CPU、GPUおよび他のプロセッサに代表される自動車は、自動運転の安全性のニーズに応じて、より高い性能が利用可能である必要があります。
また、レーダーに加えて、車を運転して自動を達成するために、ライダーが、しばしば、視覚センサを備え、したがって、巨大画像演算に応答して、より高いGPUを必要とします。
Roncoによると、自律走行と一般的なIPネットワークカメラのビジュアルコンピューティング要件の違いは、IPネットワークカメラはたいていは単レンズであり、頻繁には移動しないことです。撮影された画像情報は非常に大きく、車は常に動いているので周囲の風景が変わってしまい、操作が複雑になるので改善が必要です。ソリューション。
Roncoによると、Project Trilliumなどのオブジェクト検出プロセッサは、主にIPネットワークカメラに使用されていますが、車載ビジュアルコンピューティングのニーズを満たすには、Mali-G76などの効率的なGPUを使用して高いコンピューティングパフォーマンスを実現する必要があります。運転中の急激な環境変化に対応した急な事故を避けるため。
つまり、AIの時代はさまざまなアプリケーション分野に新しいビジネスチャンスをもたらし、エッジコンピューティングも自動車産業に参入しますが、エッジコンピューティングを自動車に組み込むには、より高性能なテクノロジーを組み込む必要があります。性能、よりスマート、安全、より効率的な車。
ドライブのストレージニーズWDCにはワンストップでの生産上の利点があります
エッジコンピューティングの台頭により、プロセッサの性能が向上するだけでなく、ストレージ要件が増加し、ストレージ企業も製品レイアウトを加速しました.Western Digital Embedded Application SolutionsのChristopher Bergey（図5）機械学習などの技術は、ストレージと操作を非常に複雑にします。
図5 Christopher Bergey、Western Digital Embedded Applications Solutions Groupの副社長は、エッジコンピューティング市場に沿って、同社のワンストップ生産モデルは市場競争上の優位性であると述べています。
Bergeyさらに説明、エッジ操作は、ストレージ製品のために、アプリケーションのシナリオによって異なります車の中で、このような特別な注意温度の信頼性など、さまざまな要件を、持っている、近年では、コストと安定供給の考慮事項5年を追加しました。また、モバイルアプリケーションで、スマートフォンは、例えば、今のように、消費者はますます厳しいカメラは、写真のピクセルの増加も大きいとともに変わる大きく、エッジストレージのニーズによって従わなければならない電話の記憶容量を作ることに貢献しています、したがって、関連する埋め込みフラッシュ（EFD）製品の性能が増加しています。
ウェスタン・デジタルなど、この傾向に応答して、--iNAND8521 / iNAND7550新iNAND製品ファミリーを起動し、同社の64層の3D NAND技術と高度なUFSとe.MMCインタフェースを使用して、パフォーマンスが向上し、大規模なデータ記憶容量を提供しますスマートフォンやスリムなコンピューティングデバイスで使用する場合、この2つの製品は、拡張現実（AR）、高解像度のビデオキャプチャ、ソーシャルメディアでの経験など、データ中心のアプリケーション、すべての種類の実現を加速する、とすることができますAIの最近の上昇や物事のエッジが体験します。
5G世代の到来後、データはより高速かつ高速に送信され、より革新的なアプリケーションが追加されます.AIの登場により、これらの2つが組み合わされると、ワークロードの需要も増加し、ストレージ容量も増加します。同社は引き続きモバイル事業者と密接に連携し、ニーズに合った製品を提供します。
Bergey氏は、エッジコンピューティングの発展に対応して、戦略的優位性があることを指摘しました.WDCは、ローエンド製品からハイパフォーマンス製品までの完全な製品ラインを持っています。ウェーハ、コントローラ、ファームウェア、ソフトウェアから、彼らはすべて責任を持っているため、市場の変化に対応した製品を迅速に発売したり、機器の商用化のニーズを満たすことができます。利点があります。
パートナーと協力してNXPがセキュアエッジソリューションの開発を加速
NXPについては、新たなAIとマシンをサポートするために、共同でエッジ・コンピューティングのセキュリティ・インフラストラクチャの展開を投資等ニューハンプシャーとしてスタートし、作業のエコシステムパートナー、イマーゴ、アクトン、神準科学技術は、より安全であるエッジで接続されていますラーニング、およびセキュリティエッジ処理をクラウドに導入しました。
NXPのi.MXアプリケーション・プロセッサ・ファミリとLayerscapeます一緒に動作するようにシステムサプライヤーは、クラウド・ライン機能を持つ様々なネイティブアプリケーション処理能力のニーズを満たすために、製品の開発に基づいています。操作を提供するためのプラットフォームを開発機能、オンライン機能、ストレージ容量の完璧なバランス。企業環境と産業環境の両方に適しています。
、あなたは、Amazon Webサービス（AWS）を含む、技術とNXPのEdgeScale Kubernetesドッカーとオープンソースソフトウェアを介して共通クラウドインフラストラクチャの端にグリーングラス、GoogleクラウドのIoT、マイクロソフトのAzureのIoT、アリババとプライベートの様々なアプリケーションを実行することができますクラウドアーキテクチャ。
オンプレミス（NXPは、ネットワークと内部エンタープライズ展開のために、これらのパートナーと一緒に動作する一方、NXPはEdgeScaleは、クラウドサービスのスイートであり、デバイスには、注意、セキュアコンピューティング・リソースは、製品を介して、ネットワークエッジでの展開を簡素化することができます）安全な展開と管理のための拡張性、セキュリティ、および展開の容易さとコンピューティングプラットフォーム。
Tareq Bustami、上級副社長兼NXPのデジタル・ネットワーク部門のゼネラルマネージャーは、使いやすく提供し、セキュリティソリューションの確立は、物事のエッジ・産業4.0の開発に成功にとって非常に重要であるため、同社は、多数の機器メーカーと協力することを約束されていることを言いましたまた、クラウドに接続されたセキュアエッジコンピューティングソリューションのサポートも提供します。協力を得て、よりスマートで機能的なエッジソリューションを立ち上げ、大規模な展開と管理に強力なセキュリティ機能を追加します。
要約すると、IPベンダ、ストレージベンダ、またはチップサプライヤが、オープンプラットフォームとハードウェアアーキテクチャを開発し、AIがさまざまな端末デバイスに入ることを可能にするエッジコンピューティング市場を積極的に展開しているかどうか、健全な生態学的円を構築する。