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2020年边缘计算迎来突破,国产厂商组团火速入局

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-09-10  浏览次数:9
核心提示:当前的全球背景之下,边缘计算和 5G 可能是唯二显著增长的技术领域。边缘计算作为一种分布式网络基础设施方法,使数据能够在更接
 当前的全球背景之下,边缘计算和 5G 可能是唯二显著增长的技术领域。

 

边缘计算作为一种分布式网络基础设施方法,使数据能够在更接近其来源的地方进行处理和分析——这对物联网、人工智能和大数据分析等领域都有着巨大的价值。

 

边缘算力盒子就是顺应了这一趋势火爆起来的 AI 产品。作为一款具备一定 AI 能力的轻量级边缘计算设备,能够就近为端侧提供算力支持,与传统数据分析盒子相比,计算性能大大提升,且时延降低、带宽利用率更高,安全性、实时性都更好。

 

击破 AI 应用五大痛点

 

看到了边缘算力盒子的市场潜力,飞腾、比特大陆、云天励飞、广州高能、蓝炬兴业等国产厂商纷纷入局,通过主控 CPU+AI 加速芯片的组合,满足边缘计算场景多样化的算力需求。

 

边缘算力盒子的兴起不是偶然,飞腾行业解决方案资深架构师滕根保告诉<与非网>,边缘算力盒子能够解决 AI 应用场景中的五大痛点需求:

 

        时延问题:边缘算力盒子靠近数据接收源头,能够实时获取边缘侧数据并分析处理,可以将处理后的数据实时反馈到控制系统中或者及时传到云端;

        带宽问题:在边缘节点进行一部分数据处理,提取价值信息之后再传输,降低带宽压力,减轻云端服务器的消耗;

        安全问题:满足数据安全管制要求,实现数据的本地隐私保护,避免敏感数据上传到云端,降低数据泄露的风险;

        可靠问题:规避端和云间链接的不可靠隐患;

        环境问题:针对高低温、空间有限等恶劣环境或特殊场景,使得传统设备很难满足其功耗、体积、重量等要求,AI 边缘盒子以产品体积小、重量轻、功耗低、环境适应性强、可定制等特点,适用于广泛边缘应用场景。

 

而除了应用场景,边缘算力盒子也能从市场层面解决一定的痛点。与早期的嵌入式数据分析盒子相比,它计算性能更高、带宽利用率更高、时延更低,能够实现自动识别,形成了端 - 边 - 云协同的计算整体方案。此外,也有助于减轻云端服务器消耗,节省机房空间,降低企业投入。

 

以飞腾与比特大陆为核心算力支持的端 - 边 - 云协同方案为例,其边缘侧构建了一个 AI 边缘智能网关产品,采用了飞腾 CPU 产品(FT-2000/4)+比特大陆边缘计算模组 SM5。在视频监控场景中,对终端各类视频流、图片流进行结构化分析、识别,就近为终端侧提供计算服务。

边缘算力盒子的“边缘”价值

 

调研机构 Grand View Research 公司预测,即使在冠状病毒在全球肆虐的背景下,边缘计算也将出现显著增长。到 2027 年,边缘计算解决方案的市场规模将从 35 亿美元增长到 434 亿美元。而根据 Forrester Research 的预测,2020 年将是推动边缘计算技术的重要一年。

 

毫无疑问,在这样一个庞大的市场中,整个合作伙伴生态系统越来越成为关键竞争优势。一方面,厂商需要加强合作,共同关注市场与技术发展趋势并研发设计产品;另一方面,定制化的边缘算力需求将会随着更多应用场景的成熟浮出水面,而这意味着可能需要更多新的设计、新的架构、新的设备来对现有的基础网络架构进行大量重构。

 

目前边缘端的 AI 算力方案以多核异构平台为主,飞腾等厂商主要通过 CPU+异构厂商(GPU/FPGA/ ASIC 等)形式构成联合解决方案,可支持 Paddle、Keras、TensorFlow、Pytorch、Caffe 等主流深度学习框架,支持图像处理、语言识别等场景模型。据了解,飞腾 CPU 可兼容比特大陆、百度、云天励飞等业界主流厂商的 AI 产品。

 

蓝炬兴业去年开始与飞腾合作,作为工业硬件设备方案提供商,看到了边缘算力盒在更多“边缘”场景广阔的应用前景。蓝炬兴业总经理赵伟明表示,越是人迹罕至的地方或是人力不便于到达的“边缘”,越能凸显出它的价值,例如油田智能监控、铁轨安全性监测等等。



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