邊緣計算提高端云有效協(xié)作

作者/恩智浦半導(dǎo)體數(shù)字網(wǎng)絡(luò)事業(yè)部軟件工程與解決方案總監(jiān) 翁鐵成

恩智浦對邊緣側(cè)AI和IoT戰(zhàn)略作用非常重視。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)、IoT和AI的應(yīng)用發(fā)展要求邊緣端：

1）對智能家居、工業(yè)互聯(lián)、智慧城市等提供智能化、快速、有效的支持。

2）從作為云端提供數(shù)據(jù)采集和控制反饋的連接通道，到云端訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)，邊緣信息采集和AI識別的邊云一體化的方向發(fā)展。

3）及時接收云端廣播的訓(xùn)練好的模型和提取的特征。在邊緣端提供有效的AI識別作用。

挑戰(zhàn)

1）要求邊緣端的芯片對網(wǎng)絡(luò)傳輸、安全算法運算、數(shù)據(jù)存儲和AI算法有足夠的支持能力。總的說來，要有一定的綜合運算能力。

a)網(wǎng)絡(luò)傳輸表示要及時地將用于學(xué)習(xí)和AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)送到云端，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞；

b)要對數(shù)據(jù)進行安全保護和加解密的運算支持；要對設(shè)備，用戶和應(yīng)用提供可信的認(rèn)證；

c)對數(shù)據(jù)提供本地存儲和AI智能運算能力。

2）要求計算架構(gòu)和算法

a)提供端云有效配合的計算架構(gòu)，實現(xiàn)云端學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，邊緣端特征提取和識別的有效AI應(yīng)用的支持；

b)支持云端將學(xué)習(xí)好的模型及時廣播給聯(lián)接的邊緣設(shè)備；邊緣端利用訓(xùn)練好的模型對新數(shù)據(jù)進行識別和AI處理；

c)提供適合于邊緣端的AI算法，學(xué)習(xí)框架，運算庫和編譯環(huán)境。

解決方案

1）在芯片SoC上提供了各種硬件加速引擎，包括網(wǎng)絡(luò)通信、安全存儲運算、AI運算，保證芯片在邊緣端強大的AI運算能力；

2）提供了支持邊緣計算的平臺-EdgeScale, 除了安全管理和邊緣設(shè)備管理外，它會封裝用于AI的算法和系統(tǒng)庫，簡化AI的開發(fā)。并提供AI應(yīng)用的開發(fā)示例，比如人臉識別、OCR、語音識別、物體識別等，為AI應(yīng)用的快速落地帶來方便。另外，它提供了針對工業(yè)互聯(lián)場景的邊緣平臺架構(gòu)OpenIL，從實時性，安全性，穩(wěn)定性和傳輸性上對邊緣端提供有效保障。