Inteligencia Artificial (IA) el desarrollo de aún más rápido, y comenzó un importante empuje en el dispositivo terminal, análisis de la operación ha comenzado a cambiar desde el nodo terminal de la nube, con el borde de desarrollo de computación se puede decir que la industria de los semiconductores es temas Actualmente calientes, y la 2018 Taipei International Computer Show (Computex 2018) se ha convertido excelente en todas las áreas en la industria (como IP, patatas fritas, almacenamiento) espectáculo de fuego, han dado a conocer nuevas soluciones o planificación de diseño de mercado durante la exposición.
Agarre el mercado informático de borde Acción de brazo con frecuencia
Rene Haas (foto 1), presidente del grupo de productos Arm IP, dijo que con el boom en Internet of Things, Arm predice que para 2035, habrá más de 1 mega de dispositivos conectados en el mundo, para aplicaciones médicas, automotrices, iluminación y carreteras. El rápido crecimiento de la cantidad de dispositivos conectados también conducirá al desarrollo continuo de terminales y computación en la nube. La computación inteligente continuará promoviendo la nueva era del Internet de las cosas, liderando la revolución de la inteligencia artificial y haciendo que la computación inteligente de Internet of Things sea omnipresente.
Figura 1 Rene Haas, presidente del grupo de productos Arm IP, dijo que el auge de Internet of Things aumentará rápidamente la cantidad de dispositivos conectados y que el futuro de la informática inteligente será omnipresente.
En respuesta a esta tendencia, y para integrar las aplicaciones de IA / Aprendizaje automático (ML), el cálculo y el marco del ecosistema, y combinar la optimización de software con productos IP de hardware, todos los dispositivos y plataformas pueden admitir los marcos de aprendizaje automático más comúnmente utilizados. Arm anunció recientemente tres nuevos productos IP, la CPU Cortex-A76, la GPU Mali-G76 y la VPU Mali-V76, para mejorar la experiencia de juegos y AR / VR, inteligencia artificial y aprendizaje automático. A través de estos tres nuevos productos Arm continuará fortaleciendo la ventaja competitiva de la compañía en el campo de acción y, una vez más, mejorará el rendimiento informático de los dispositivos de terminales móviles, como teléfonos inteligentes, tabletas y PC.
Brazo, vicepresidente y director general del departamento de atención al cliente Nandan Nayampally (Fig. 2), dijo que el futuro 5G empujará todo el funcionamiento de la innovación industrial, un próximo aplicaciones de red 5G, incluyendo VR, IA o juegos móviles traerá más crecimiento computacional En el futuro, habrá más requisitos informáticos diferentes.
Figura 2 Nandan Nayampally, vicepresidente y gerente general de la división de clientes, señaló que 5G plus AI promoverá la innovación en toda la industria móvil y Arm lanzó un nuevo producto IP para satisfacer la demanda del mercado.
Nayampally señaló además que el juego es uno de los factores clave que promueven la informática móvil sigue aumentando. Ingresos de la industria del juego se ha convertido en uno de los mercado más grande del mundo, se espera que en 2018 podría alcanzar los $ 1.379 mil millones en valor de salida, que impulsa el consumo La necesidad de rendimiento informático.
Se informa que Cortex-A76 se basa en la tecnología DynamIQ de Arm, que ha mejorado el rendimiento en un 35% y un 40% de eficiencia en comparación con el Cortex-A75 lanzado el año pasado, y puede proporcionar 4 veces la IA / ML en el dispositivo terminal. Rendimiento computacional para una experiencia rápida y segura en PC y teléfonos inteligentes.
El Mali-G76 ofrece un 30% más de rendimiento que la GPU Mali-G72 de la generación anterior y un 30% de aumento en la densidad de rendimiento, no solo para satisfacer las necesidades de los consumidores de jugar juegos de alta gama en ningún momento, sino también para proporcionar a los desarrolladores más espacio de rendimiento. , lo que les permite escribir más aplicaciones nuevas, traer más juegos de alta gama a aplicaciones móviles o integrar AR / VR en sus vidas.
Finalmente, a medida que la demanda de UHD 8K continúa aumentando, Arm ha presentado el Mali-V76 para admitir la codificación de IP y teléfonos inteligentes y otros dispositivos. Puede transmitir cuatro películas con resolución 4K al mismo tiempo, grabar videos en una videoconferencia, o ver cuatro juegos en 4K, o en alta resolución, mostrar calidad de alta definición (Full HD). Y puede admitir hasta 16 películas en tiempo real para formar un muro de video de 4 × 4.
El proyecto Trillium debuta para acelerar la construcción del ecosistema ML
Al mismo tiempo, para mejorar la eficacia del aprendizaje de dispositivo de terminal de la máquina, el brazo también publicado plataforma del proyecto Trillium a principios de 2018, incluye una nueva máquina procesador de aprendizaje (Procesador ML), el procesador de detección de objetos (objetos del procesador), y la red neuronal Brazo de software (Brazo NN). comparado con la CPU independiente, acelerador de la GPU, rendimiento de la plataforma del proyecto Trillium mucho más allá de la lógica más tradicional DSP programable.
El gerente general, vicepresidente del brazo, académicos y de aprendizaje automático Business Group Jem Davies (Figura 3) señala, el potencial de desarrollo de computación borde es enorme, actualmente en el mercado tiene una gran cantidad de soluciones independientes, como ASIC acelerador, la CPU / GPU, etc. Los operadores de terminales por supuesto, se puede elegir el programa que desea, pero la desventaja es que se necesita tiempo para ser integrado de hardware y software (TensorFlow, Caffe) de los suyos.
Figura vicepresidente del brazo 3, Jem Davies, director general de académicos y Machine Learning Business Group cree, se espera que el proyecto Trillium para crear un ecosistema completo para el dispositivo terminal de aprendizaje de máquina.
Davies explicó, la ventaja del proyecto Trillium es que se presenta la arquitectura de la plataforma, no sólo el hardware y Objetos Procesador ML elegir, sino también a través del software del brazo NN para ayudar a los usuarios a simplificar TensorFlow, Caffe tales como las redes neuronales y Android NN marco y ARM Cortex CPU, integrada enlace entre el procesador GPU Mali brazo y aprendizaje automático.
Davies señaló que la integración de software es un elemento clave en el desarrollo del aprendizaje automático. Muchos aceleradores pueden tener los medios para proporcionar procesadores de hardware relacionados (CPU, GPU), pero pocos recursos pueden proporcionar una arquitectura de plataforma completa para ayudar a los clientes en hardware y software. Integrando o mejorando las operaciones del modelo ML, Project Trillium incluye el nuevo procesador Arm IP y el software de red neuronal, que satisface las necesidades del mercado actual tanto de hardware como de software. Este enfoque también ayuda a Arm a construir un ecosistema de computación de borde completo. .
Además, Davies también observó que la demanda de MCU de aprendizaje automático también es muy fuerte. Reveló que en el primer día del lanzamiento del Proyecto Trillium, la descarga del usuario del kit de desarrollo de software Arm NN, más de 5,000 usuarios comenzaron a usar CMSIS NN. Intenta implementar algoritmos de aprendizaje automático con Cortex-M.
Davies dijo que este resultado está más allá de las expectativas de Arm. También muestra que las necesidades e intereses del grupo de usuarios de MCU no pueden ignorarse. Esto también llevó a Arm a decidir fortalecer aún más este tipo en el nuevo núcleo Cortex-M lanzado en el futuro. La eficiencia de la implementación central del algoritmo ML.
operación CMSIS NN es una biblioteca (Compute Library) bajo el brazo red neuronal kit de desarrollo de software SDK Brazo NN, Cortex-M puede mejorar la eficiencia de la realización de algoritmos de aprendizaje automático. Incluso un núcleo convencional Cortex-M, en CMSIS NN Con la ayuda de esto, también puede realizar algunas inferencias de aprendizaje de máquina muy simples, como interpretar el significado de los datos de salida del sensor. Por supuesto, debido a que el rendimiento de computación y el espacio de memoria de la MCU no son suficientes, es imposible realizar inferencias de aprendizaje de máquina muy complejas. pero si se trata de hacer una interpretación sencilla de la salida de datos de un solo nodo sensor, o tienen la oportunidad de lograr.
Davies señaló que si la MCU no puede admitir algunos algoritmos ML básicos, el futuro omnipresente de las aplicaciones AI es difícil de lograr. Actualmente, los servicios de aplicaciones de inteligencia artificial provistos por el centro de datos en la nube tienen limitaciones obvias para la aplicación. El avance Edge puede hacer que las aplicaciones AI sean más populares. Para permitir que MCU ejecute el algoritmo ML de manera más eficiente, Cortex-M mejorará aún más la eficiencia de la implementación de ML en la futura hoja de ruta de desarrollo de productos de Arm.
Computación punta en conducción automática, procesador de alto rendimiento es indispensable
Por otra parte, la industria del automóvil en el futuro también será uno de los bordes del campo de aplicación de la operación de enfoque. Brazo de acuerdo con la predicción, un promedio de 2020 se integrará en el coche tanto como más de 200 sensores, y un controlador de motor 100 a través de una pluralidad de ( proceso de microcontrolador (MCU) ECU) o, y cómo manejar un dato tan grande rápidamente, responder en tiempo real, manteniendo la estabilidad y la seguridad del sistema, de acuerdo con las necesidades del usuario para crear vehículos de piloto automático, se convertirán en el futuro mercado de la electrónica de automoción Un gran desafío
En este sentido, el vicepresidente de Brazo-cum-incrustado y automotriz Juan Ronco (4) Gerente de la División General señaló que el aumento de la informática borde, de manera que el dispositivo terminal no tiene que devolver transferir grandes cantidades de datos en el procesamiento de la nube, sino que también representa una CPU general o máquina Los chips de aprendizaje requieren una mayor potencia de procesamiento, por lo que Arm presentó el proyecto Trillium y Cortex-A76, y estos productos también son muy adecuados para componentes electrónicos de automoción.
Figura 4 vicepresidente del brazo y embebidos y automotriz representada por Juan Ronco División Gerente General, CPU, GPU y otros procesadores deben tener un mayor rendimiento disponible en respuesta a las necesidades de seguridad en la conducción automática.
Además, para lograr automático conducir un coche, además de radar, lidar, pero a menudo también está equipado con sensores visuales, y por lo tanto mayor necesidad GPU en respuesta a la enorme computación imagen.
Según Ronco, la diferencia entre los requisitos de computación visual para la conducción autónoma y las cámaras de red IP generales es que las cámaras de red IP son principalmente lentes individuales y no se mueven con frecuencia, generalmente ubicadas en una esquina de la casa / afuera. Se necesitarán varios objetivos fotográficos para detectar las condiciones de la carretera y el medio ambiente. La información de la imagen recibida es muy grande y, como el automóvil está siempre en movimiento, el paisaje cambiará, lo que complicará la operación, por lo que debe mejorarse. Solución.
Según Ronco, los procesadores de detección de objetos como Project Trillium se utilizan principalmente para las cámaras de red IP. Para satisfacer las necesidades de la informática visual automotriz, es necesario contar con GPUs eficientes como Mali-G76 para un mayor rendimiento informático. Para evitar accidentes rápidos en respuesta a cambios ambientales rápidos durante la conducción.
En general, la era de la inteligencia artificial ha traído nuevas oportunidades de negocios a diversos campos de aplicación, y la informática de vanguardia también ingresará a la industria automotriz. Sin embargo, si la informática de vanguardia debe incorporarse a los automóviles, las tecnologías de orden superior deben integrarse para lograr un mejor rendimiento. Rendimiento, haciendo que el automóvil sea más inteligente, más seguro y más eficiente.
Necesidades de almacenamiento de Drive WDC tiene una ventaja de producción de una sola parada
El aumento de la informática no solo ha dado lugar a un aumento en el rendimiento del procesador, sino también a que los requisitos de almacenamiento han aumentado y las empresas de almacenamiento han acelerado su diseño de producto. Christopher Bergey (Figura 5), vicepresidente de Western Digital Embedded Application Solutions, señala que La tecnología como el aprendizaje automático hace que el almacenamiento y las operaciones sean bastante complicados.
Figura 5 Christopher Bergey, vicepresidente del Western Digital Embedded Applications Solutions Group, dijo que, en línea con el mercado de cómputo de vanguardia, el modelo de producción única de la compañía es una ventaja competitiva del mercado.
Bergey más explicación, las operaciones de borde variará de escenarios de aplicación, para productos de almacenamiento tienen diferentes requisitos, tales como la fiabilidad temperatura especial atención en el coche, en los últimos años ha añadido consideraciones de coste y suministro estable de 5 años; también en la aplicación móvil, los teléfonos inteligentes, por ejemplo, como ahora los consumidores son cada vez más exigentes de la cámara, foto aumento de píxeles también ha contribuido a hacer de la capacidad de almacenamiento del teléfono irá seguido, las necesidades de almacenamiento más grandes borde cambiará junto con grandes, Como resultado, el rendimiento de los productos de flash incrustado (EFD) relacionados también ha aumentado.
En respuesta a esta tendencia, tales como Western Digital lanzará nueva familia de productos iNAND --iNAND8521 / iNAND7550, utilizando la tecnología de 64 capa 3D NAND de la compañía y avanzada interfaz de UFS y e.MMC, proporcionando un mejor rendimiento y gran capacidad de almacenamiento de datos cuando se utiliza en los teléfonos inteligentes y dispositivos de computación delgados, estos dos productos pueden acelerar la realización de todo tipo de aplicaciones centradas en datos, incluyendo la realidad aumentada (RA), captura de vídeo de alta resolución, la experiencia de medios sociales, y El reciente aumento de AI y la experiencia de Internet of Things edge.
Bergey, dijo, la tendencia de desarrollo futuro de los dispositivos móviles se moverá sin duda hacia un rendimiento más alto, ya que después de generaciones 5G llegada, la transferencia de datos más rápido y más rápido, aplicaciones innovadoras serán más y más, más el incremento de la IA, si la combinación de los dos La demanda de cargas de trabajo también aumentará y la capacidad de almacenamiento aumentará. La compañía también continuará trabajando estrechamente con los operadores móviles para proporcionar los productos adecuados para sus necesidades.
Bergey también señaló que, en respuesta al desarrollo de la informática de punta, la compañía tiene una ventaja estratégica muy buena. La razón es que WDC tiene una línea de productos completa (desde productos de gama baja hasta productos de alto rendimiento). Además, WDC es una estrategia de producción integral. Desde obleas, controladores, firmware y software, todos son responsables, por lo que pueden lanzar rápidamente productos para cambios en el mercado o satisfacer las necesidades de comercialización de equipos. Este es el mercado de computación competitiva de WDC. Tener la ventaja
NXP se asocia con socios para acelerar el desarrollo de soluciones de seguridad
En cuanto a NXP, es seguro comenzar con socios ecológicos como NEXCOM, IMAGO, Accton Technology, Shenzhun Technology, etc., para desplegar conjuntamente la infraestructura de seguridad de computación de borde, apoyar a las IA emergentes y las máquinas conectadas en el borde. Aprendizaje y procesamiento de bordes de seguridad implementados en la nube.
Los proveedores de sistemas colaborativos desarrollarán productos basados en las familias de procesadores de aplicaciones Layercape e i.MX de NXP para satisfacer las necesidades de una variedad de aplicaciones que requieren potencia de procesamiento nativa y conectividad en la nube. Un equilibrio perfecto entre capacidades, capacidades en línea y capacidad de almacenamiento, adecuado para entornos corporativos e industriales.
, Se pueden realizar una gran variedad de aplicaciones en el borde de una infraestructura de nube común a través de la tecnología y de NXP EdgeScale Kubernetes acoplable y el software de código abierto, incluyendo Amazon Web Services (AWS), Greengrass, la nube de Google IO, Microsoft Azure IO, Ali Baba y privadas Arquitectura de la nube
NXP señaló, EdgeScale es un conjunto de servicios en la nube y los dispositivos incluyen, recursos Secure Computing se pueden simplificar el despliegue en el borde de la red a través del producto, mientras que NXP trabajará en conjunto con estos socios para la creación de redes y las implementaciones empresariales internos (en las instalaciones La plataforma informática brinda escalabilidad, seguridad y facilidad de implementación para una implementación y administración seguras.
Tareq Bustami, vicepresidente senior y gerente general de la División de Redes Digitales NXP, dijo que el establecimiento de soluciones de seguridad es extremadamente importante para el borde de las cosas y el desarrollo exitoso de la Industria 4.0, y por lo tanto, la compañía está comprometida con la cooperación con numerosos fabricantes de equipos, proporcionando fácil de usar y los enlaces para apoyar soluciones de computación borde de seguridad en la nube. través de la cooperación, la empresa va a ayudar en la introducción de soluciones de vanguardia inteligente, más funcionales, la adición de capacidades de seguridad de gran alcance para el despliegue y la gestión a gran escala.
En resumen, se puede ver si el negocio de IP, la industria o el proveedor de chips de almacenamiento, son mercado de la informática borde activamente diseño, han desarrollado su propia plataforma abierta y arquitectura de hardware, hacer que la IA en una variedad de dispositivos terminales, y Construye un círculo ecológico sano.