Inteligência Artificial (IA) o desenvolvimento de ainda mais rápida, e começou um grande impulso para o dispositivo terminal, análise da operação começou a mudar a partir do nó de terminal nuvem, borda desenvolvimento de computação pode-se dizer que a indústria de semicondutores é atualmente temas quentes, e de 2018 Taipei International Computer Show (Computex 2018) tornou-se excelente em todas as áreas onde a indústria (como IP, batatas fritas, armazenamento) show de fogo, lançaram novas soluções ou planejamento de layout mercado durante a exposição.
Atacando mercado de computação borda se move com freqüência Arm
Rene Haas (foto 1), presidente do grupo de produtos Arm IP, disse que com o boom da Internet das Coisas, Arm prevê que até 2035, haverá mais de 1 mega de dispositivos conectados no mundo, para assistência médica, automotiva, iluminação e estradas. O rápido crescimento do número de dispositivos conectados também levará ao desenvolvimento contínuo de terminais e computação em nuvem.A computação inteligente continuará a promover a nova era da Internet das Coisas, liderando a revolução da IA e tornando a computação inteligente da Internet das Coisas onipresente.
Figura 1 René Haas, presidente do grupo de produtos Arm IP, disse que o boom da Internet das Coisas aumentará rapidamente o número de dispositivos conectados, e o futuro da computação inteligente será onipresente.
Em resposta a essa tendência, e para integrar as aplicações, cálculo e estrutura do AI / Machine Learning (ML) do ecossistema e combinar a otimização de software com produtos IP de hardware, todos os dispositivos e plataformas podem suportar as estruturas de aprendizado de máquina mais comumente usadas. Recentemente, a Arm anunciou três novos produtos IP, o CPU Cortex-A76, o GPU Mali-G76 e o VPU Mali-V76, para melhorar a experiência em jogos e AR / VR, IA e aprendizado de máquina. A Arm continuará a fortalecer a vantagem competitiva da empresa no campo de ação e, mais uma vez, aprimorará o desempenho de computação de dispositivos terminais móveis, como smartphones, tablets e PCs.
Nandan Nayampally (Figura 2), vice-presidente e gerente geral da divisão de clientes, disse que o futuro 5G promoverá toda a inovação do setor de telefonia móvel, e os próximos aplicativos de rede 5G, incluindo VR, AI ou jogos móveis, impulsionarão mais crescimento de computação. No futuro, haverá mais requisitos computacionais diferentes.
Figura 2 Nandan Nayampally, vice-presidente e gerente geral da divisão de clientes, destacou que a 5G plus AI promoverá inovação em toda a indústria móvel, e a Arm lançou um novo produto IP para atender à demanda do mercado.
Além disso, Nayampally apontou que o jogo também é um dos principais fatores que impulsionam o crescimento contínuo da computação móvel.A indústria de jogos se tornou uma das maiores receitas globais do mundo, e deve atingir US $ 137,9 bilhões em 2018, o que também impulsiona o consumo. A necessidade de desempenho computacional.
É relatado que o Cortex-A76 é baseado na tecnologia DynamIQ da Arm, que melhorou o desempenho em 35% e 40% de eficiência em comparação com o Cortex-A75 lançado no ano passado, ele pode fornecer 4 vezes o AI / ML no dispositivo terminal. Desempenho computacional para uma experiência rápida e segura em PCs e smartphones.
O Mali-G76 oferece 30% a mais de desempenho do que a geração anterior de GPU Mali-G72 e um aumento de 30% na densidade de desempenho, não apenas para atender às necessidades dos consumidores de jogar games de ponta a qualquer momento, mas também para fornecer aos desenvolvedores mais espaço de desempenho. , permitindo que eles criem mais novos aplicativos, tragam mais jogos high-end para aplicativos móveis ou integrem AR / VR em suas vidas.
Finalmente, conforme a demanda de UHD 8K continua a subir, a Arm lançou o Mali-V76 para suportar codificação de IP e smartphones e outros dispositivos. Você pode transmitir quatro filmes em resolução 4K ao mesmo tempo, gravar vídeos em uma videoconferência ou assistir quatro jogos em 4K ou, em alta resolução, ainda exibir qualidade em alta definição (Full HD). E pode suportar até 16 transmissões de filmes para formar uma parede de vídeo 4 × 4.
Projeto Trillium estreia para acelerar a construção do ecossistema ML
Ao mesmo tempo, para melhorar a eficiência da aprendizagem dispositivo terminal da máquina, Braço também publicada plataforma Projecto Trillium no início de 2018, inclui uma nova máquina de processador de aprendizagem (ML processador), o processador de detecção de objectos (Objects Processor), e o braço de software de rede neural (Braço NN). comparação com o CPU independente, acelerador de GPU, o desempenho da plataforma Projeto Trillium muito além da lógica mais tradicional DSP programável.
gerente geral, vice-presidente da Arm, acadêmicos e Machine Learning Negócios Grupo Jem Davies (Figura 3) aponta, o potencial de desenvolvimento de computação vantagem é enorme, atualmente no mercado tem um monte de soluções autônomas, tais como ASIC acelerador, CPU / GPU, etc. operadores de terminais é claro, você pode escolher o programa que deseja, mas a desvantagem é que leva tempo para ser hardware e software (TensorFlow, Caffe) de sua própria integrada.
Figura vice-presidente 3 Arm, Jem Davies, gerente geral de acadêmicos e Machine Learning Business Group acredita, Projeto Trillium é esperado para criar um ecossistema completo para o dispositivo terminal de aprendizagem de máquina.
Davies explicou, a vantagem Projeto Trillium é que a arquitetura da plataforma é apresentada, não só o hardware e Objects Processor ML Processor escolher, mas também através do software Arm NN para ajudar os usuários a simplificar TensorFlow, Caffe tais como redes neurais e NN Android quadro e Arm Cortex CPU, ligação integrada entre o processador GPU Arm Mali e aprendizagem de máquina.
Davies salientou ainda que o desenvolvimento de integração de software de aprendizagem de máquina é um dos elementos-chave de muitos acelerador indústria pode ter os meios para fornecer processador de hardware (CPU, GPU), mas poucos recursos pode proporcionar uma perfeita arquitetura de plataforma, hardware e software para ajudar os clientes ou para melhorar a integração da operação de modelo ML, e inclui um novo processador IP Projecto ARM Trillium e software de rede neural, hardware e lateral software pode atender às demandas atuais do mercado, e desta forma também ajuda a melhorar a construção de braço ecossistema de computação borda .
Além disso, Davies também observou, a demanda MCU para aprendizado de máquina também é muito forte. Ele revelou que o Trillium Projeto na linha, Kit Braço NN Software Development primeiro dia de usuário downloads aberto, há mais de 5.000 usuários começaram a usar CMSIS NN, Cortex-M tenta executar um algoritmo de aprendizagem de máquina.
Davies disse que os resultados foram realmente inesperado Arm, mas também indica que os usuários MCU com a demanda para a máquina de aprendizagem interesse, não pode ser ignorado. Ele também contribuiu para a decisão no novo núcleo ARM Cortex-M da futura introdução de fortalecer ainda mais essa o algoritmo de ML eficiência núcleo.
operação CMSIS NN é uma biblioteca (biblioteca Computar) sob Braço kit de desenvolvimento de software de rede neural Braço NN SDK, Cortex-M pode melhorar a eficiência de executar algoritmos de aprendizagem automática. Mesmo um núcleo convencional Cortex-M, em CMSIS NN com a ajuda também pode executar alguma inferência aprendizagem de máquina muito simples, tais como a interpretação do significado dos dados de saída do sensor representa. claro que, devido ao desempenho de computação MCU com espaço de memória não são muito abundantes, é impossível realizar muito complexo inferência aprendizagem de máquina, No entanto, se for uma interpretação simples da saída de dados por um único nó sensor, ainda há uma chance de alcançá-lo.
Davies apontou que, se o MCU não pode suportar alguns algoritmos ML básicos, o futuro onipresente de aplicativos de IA é difícil de ser alcançado Atualmente, os serviços de aplicativos de inteligência artificial fornecidos pelo data center em nuvem têm limitações óbvias de aplicação. O avanço da borda pode tornar os aplicativos de AI mais populares.Para permitir que o MCU execute o algoritmo ML com mais eficiência, o Cortex-M irá melhorar ainda mais a eficiência da implementação do ML no roteiro de desenvolvimento de produtos futuros da Arm.
Computação de ponta em direção automática, processador de alto desempenho é indispensável
Por outro lado, a indústria automotiva também será uma das principais áreas de aplicação da computação de ponta no futuro.De acordo com a previsão da Arm, até 2020, uma média de um carro será embarcada com mais de 200 sensores e mais de 100 controladores de motor ( ECU) ou microcontrolador (MCU) de processamento, como processar rapidamente esses dados enormes, responder em tempo real e manter a estabilidade e segurança do sistema e criar veículos autônomos que atendam às necessidades dos usuários, vai se tornar o futuro mercado de eletrônica automotiva Um grande desafio
A esse respeito, John Ronco (Fig. 4), vice-presidente da Arm e vice-presidente de unidade de negócios automotiva e incorporada, destacou que o aumento da computação de borda torna desnecessário o retorno de grandes volumes de dados para a nuvem, mas também representa uma CPU ou máquina geral. Os chips de aprendizado exigem maior poder de processamento, e é por isso que a Arm lançou o Project Trillium e o Cortex-A76, e esses produtos também são bastante adequados para componentes eletrônicos automotivos.
Figura 4 John Ronco, vice-presidente e gerente geral da unidade de negócios automotiva e incorporada, disse que as CPUs, GPUs e outros processadores devem ser mais eficientes para responder à necessidade de segurança de direção automática.
Além disso, a fim de alcançar a condução automática, além do radar, a luz, um carro muitas vezes será equipado com um sensor visual e, portanto, requer um GPU maior para lidar com a operação de imagem enorme.
De acordo com a Ronco, a diferença entre os requisitos de computação visual para câmeras autônomas de transmissão e IP em geral é que as câmeras de rede IP são em sua maioria lentes simples e não se movem com frequência, geralmente colocadas em um canto da casa / fora. Levará várias lentes fotográficas para detectar as condições da estrada e do ambiente.A informação da imagem recebida é muito grande, e desde que o carro está sempre em movimento, o cenário circundante vai continuar mudando, o que tornará a operação mais complicada, por isso precisa ser melhorado. Solução
A Ronco revelou que os processadores de detecção de objetos como o Project Trillium são usados principalmente para câmeras de rede IP e, para atender às necessidades da computação visual automotiva, é necessário contar com GPUs eficientes, como o Mali-G76 para maior desempenho computacional. A fim de evitar acidentes rápidos em resposta a mudanças ambientais rápidas durante a condução.
Em suma, a era da IA trouxe novas oportunidades de negócios para vários campos de aplicação, e a computação de ponta também entrará na indústria automotiva.No entanto, se a computação de borda for incorporada a automóveis, tecnologias de ordem superior devem ser incorporadas para obter melhor desempenho. Desempenho, tornando o carro mais inteligente, mais seguro e eficiente.
Gerar as necessidades de armazenamento O WDC tem uma vantagem de produção única
A ascensão da computação de ponta não apenas levou a um aumento no desempenho do processador, mas também aumentou as exigências de armazenamento, e as empresas de armazenamento aceleraram o layout do produto. Tecnologia como aprendizado de máquina torna o armazenamento e as operações bastante complicados.
Figura 5 Christopher Bergey, vice-presidente do Western Digital Embedded Applications Solutions Group, disse que, de acordo com o mercado de computação de borda, o modelo de produção one-stop da empresa é uma vantagem competitiva do mercado.
Bergey afirmou ainda que a computação de borda terá requisitos diferentes para produtos de armazenamento com diferentes cenários de aplicação, como atenção especial à temperatura e confiabilidade em automóveis, e adição de considerações de custo e fornecimento estável por cinco anos nos últimos anos; Além disso, na aplicação de dispositivos móveis, tomando os smartphones como exemplo, por exemplo, os consumidores estão cada vez mais exigindo fotos, e os pixels das fotos são aprimorados.Como resultado, a capacidade de armazenamento dos telefones celulares deve ser aumentada e a demanda por armazenamento de borda será maior. Como resultado, o desempenho de produtos flash incorporados (EFD) relacionados também aumentou.
Em resposta a esta tendência, como a Western Digital vai lançar nova família de produtos iNAND --iNAND8521 / iNAND7550, usando tecnologia de 64 camada NAND 3D da empresa e avançada interface de UFS e e.MMC, proporcionando melhor desempenho e capacidade de armazenamento de dados grande quando usado em telefones inteligentes e dispositivos de computação finos, estes dois produtos podem acelerar a realização de todos os tipos de aplicações centradas em dados, incluindo realidade aumentada (AR), captura de vídeo de alta resolução, a experiência de mídia social, e O recente aumento da experiência de ponta da IA e da Internet das Coisas.
Bergey revelou que a tendência de desenvolvimento futuro dos dispositivos móveis irá, sem dúvida, avançar para um desempenho mais elevado.Após a chegada da geração 5G, os dados serão transmitidos mais rapidamente e mais aplicações inovadoras serão adicionadas.Com o surgimento da AI, se os dois forem combinados, A demanda por cargas de trabalho também aumentará e a capacidade de armazenamento aumentará.A empresa também continuará a trabalhar em estreita colaboração com as operadoras móveis para fornecer os produtos certos para suas necessidades.
Bergey também destacou que, em resposta ao desenvolvimento da computação de borda, a empresa tem uma vantagem estratégica muito boa, porque a WDC possui uma linha de produtos completa (de produtos de baixo custo a produtos de alto desempenho) e WDC é uma estratégia de produção completa. De wafers, controladores, firmware e software, todos eles são responsáveis, para que possam lançar rapidamente produtos para mudanças no mercado ou atender às necessidades de comercialização de equipamentos, o que é o mercado de computação de ponta da WDC. Tem a vantagem.
A NXP faz parceria com parceiros para acelerar o desenvolvimento de soluções de borda segura
Quanto à NXP, é seguro começar com parceiros ecológicos como NEXCOM, IMAGO, Tecnologia Accton, Tecnologia Shenzhun, etc., para implantar conjuntamente a infra-estrutura de segurança de computação de borda, suporte à IA emergente e máquinas conectadas na borda. Aprendizado e processamento de borda de segurança implantados na nuvem.
Os fornecedores de sistemas colaborativos desenvolverão produtos baseados nas famílias de processadores de aplicativos Layerscape e i.MX da NXP para atender às necessidades de uma variedade de aplicativos que exigem poder de processamento nativo e conectividade na nuvem. Um equilíbrio perfeito entre recursos, capacidades online e capacidade de armazenamento, adequado para ambientes corporativos e industriais.
Através da tecnologia EdgeScale da NXP e do software de código aberto Docker e Kubernetes, você pode executar uma variedade de aplicativos de borda em arquiteturas comuns de nuvem, incluindo Amazon Web Services (AWS), Greengrass, Google Cloud IoT, Microsoft Azure IoT, Alibaba e Private Arquitetura de nuvem.
A NXP aponta que o EdgeScale é um conjunto de dispositivos e serviços em nuvem que simplificam a implantação de recursos de computação seguros na borda da rede; a NXP trabalhará com esses parceiros para IoT e enterprise local (On-Premises A plataforma de computação oferece escalabilidade, segurança e facilidade de implantação para implantação e gerenciamento seguros.
Tareq Bustami, vice-presidente sênior e gerente geral da NXP Divisão Networks Digital, disse que o estabelecimento de soluções de segurança é extremamente importante para a borda das coisas e o desenvolvimento bem sucedido da Indústria 4.0, e, portanto, a empresa está empenhada em cooperação com diversos fabricantes de equipamentos, proporcionando fácil de usar e links para suportar soluções de computação borda de segurança em nuvem. através da cooperação, a empresa vai ajudar na introdução de soluções de ponta mais inteligentes, mais funcionais, adicionando recursos de segurança poderosos para implantação e gerenciamento em grande escala.
Em resumo, ele pode ser visto se negócio IP, a indústria ou fornecedor chip de armazenamento, são mercado ativamente layout de computação de ponta, têm desenvolvido a sua própria plataforma aberta e arquitetura de hardware, faça AI em uma variedade de dispositivos terminais e construção de um ecossistema som.