边缘运算正在成为主流趋势
由于传感器将产生太多数据，难以都传到云端处理，因此边缘运算正在成为主流趋势。下面就来了解一下相关内容吧。
根据semiconductor engineering报导，物联网（iot）设备的最初构想是，简单的传感器会将原始数据传送到云端，透过1个或多个闸道器进行处理。这些闸道器可能位于公司、住宅、工厂，甚至连网车内。但日益明显的是要处理的数据太多，这种方法实不可行。
三星电子（samsung electronics）负责hbm行销的tien shiah表示，1台pc每天将产生90mb的数据。1辆自驾车每天产生4tb，连网飞机则为50tb。其中大部分为无用数据。
预处理若在本地完成，则仅需在云端处理更少数据，就能以更低成本和更少功率实现更好的效能，从而实现自驾车、无人机甚至机器人所需的快速反应。这些都是边缘运算突然获得如此多关注的原因。它让运算任务更接近数据源，就自驾车来说，最终运算可能在会传感器本身进行。
这对人工智能（ai）、机器学习（ml）和深度学习（dl）应用也很重要。ai/ml/dl的关键是能在本地设备上进行推论，从而提高安全性和性能。然而，推论的更大问题是存储器吞吐量。rambus产品管理高级总监frank ferro表示，存储器再次成为瓶颈。许多正在出现的应用，无论是ai或adas，都需要更高的存储器频宽。
此外，这些应用大多是由电池供电，或须在高度受限的电源预算内生存，而开发这类设备的难度开始变得更具挑战性。
边缘运算最大问题之一是它是一种转型技术，会随着发展而被定义。目前实际上仍无法订购能支援特定iot设备、基础设施和运算要求组合的专用边缘运算产品。
nvidia于3月底宣布与安谋（arm）合作，将nvidia deep learning加速器架构与arm的project trillium机器学习平台整合，让芯片制造商可轻易将机器学习功能添加到iot设备。英特尔在2月亦推出14款新的xeon处理器。
英特尔（intel）和nvidia/arm产品都能在靠近端点的地方增加更多处理能力，但这两种产品都不是将数据传回云端的理想选择。zk research首席分析师zeus kerravala表示，nvidia与arm的伙伴关系，以及英特尔宣布的边缘处理器都是为需要增加处理能力的设备、闸道器等而设计的基础产品。
家庭iot市场最终可能会超过iiot，但iiot正在设定步伐和议程。市场研调机构ihs markit分析师julian watson表示，对具有边缘运算能力的iot闸道器的需求正在成长。需求主要来自3个特定领域：为未直接连到网路的低功耗节点，如基于低功耗蓝牙（ble）或zigbee的传感器提供桥接;过滤流量，决定应在边缘处理哪些数据以及需将哪些数据发送到云端;管理这些边缘设备的安全性。
ihs markit执行董事michael howard则认为，iot/边缘闸道器至少应能做到以下几点：1.透过对重复数据进行整合，缩小来自iot设备的原始数据量。2.将数据转换为上游应用程式可读取的格式。3.具备能判断将获得何种数据及来自哪种设备的上游应用程式。4.包含如何组织数据并对其进行优化的相关资讯。
howard表示，闸道器若无法将原始数据细化为紧凑且实用的数据就向上游推送，只会浪费时间和频宽。处理必须在数据发生的地方完成，最好不止一次。
所有主要系统供应商都渴望进入市场，但对闸道器的需求正在成长。此问题比从几个传感器收集温度数据更复杂。特别是在iiot中，每个垂直市场传统的scada和其他自动化系统通常都是封闭、专有的，对新通讯技术不友好，并且不可能快速摆脱。
arm执行长simon segars表示，现在有这么多的下一件大事（next big thing）将发生，很难判断要从哪里着手。新的通讯协议，无论是5g、lora、nbiot等新技术，都需要半导体设备的大量创新。目前ai正在驱动云端芯片。在边缘则是推论正在推动设计的创新。
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预处理若在本地完成，则仅需在云端处理更少数据，就能以更低成本和更少功率实现更好的效能，从而实现自驾车、无人机甚至机器人所需的快速反应。这些都是边缘运算突然获得如此多关注的原因。它让运算任务更接近数据源，就自驾车来说，最终运算可能在会传感器本身进行。
这对人工智能（ai）、机器学习（ml）和深度学习（dl）应用也很重要。ai/ml/dl的关键是能在本地设备上进行推论，从而提高安全性和性能。然而，推论的更大问题是存储器吞吐量。rambus产品管理高级总监frank ferro表示，存储器再次成为瓶颈。许多正在出现的应用，无论是ai或adas，都需要更高的存储器频宽。
此外，这些应用大多是由电池供电，或须在高度受限的电源预算内生存，而开发这类设备的难度开始变得更具挑战性。
边缘运算最大问题之一是它是一种转型技术，会随着发展而被定义。目前实际上仍无法订购能支援特定iot设备、基础设施和运算要求组合的专用边缘运算产品。
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英特尔（intel）和nvidia/arm产品都能在靠近端点的地方增加更多处理能力，但这两种产品都不是将数据传回云端的理想选择。zk research首席分析师zeus kerravala表示，nvidia与arm的伙伴关系，以及英特尔宣布的边缘处理器都是为需要增加处理能力的设备、闸道器等而设计的基础产品。
家庭iot市场最终可能会超过iiot，但iiot正在设定步伐和议程。市场研调机构ihs markit分析师julian watson表示，对具有边缘运算能力的iot闸道器的需求正在成长。需求主要来自3个特定领域：为未直接连到网路的低功耗节点，如基于低功耗蓝牙（ble）或zigbee的传感器提供桥接;过滤流量，决定应在边缘处理哪些数据以及需将哪些数据发送到云端;管理这些边缘设备的安全性。
ihs markit执行董事michael howard则认为，iot/边缘闸道器至少应能做到以下几点：1.透过对重复数据进行整合，缩小来自iot设备的原始数据量。2.将数据转换为上游应用程式可读取的格式。3.具备能判断将获得何种数据及来自哪种设备的上游应用程式。4.包含如何组织数据并对其进行优化的相关资讯。
howard表示，闸道器若无法将原始数据细化为紧凑且实用的数据就向上游推送，只会浪费时间和频宽。处理必须在数据发生的地方完成，最好不止一次。
所有主要系统供应商都渴望进入市场，但对闸道器的需求正在成长。此问题比从几个传感器收集温度数据更复杂。特别是在iiot中，每个垂直市场传统的scada和其他自动化系统通常都是封闭、专有的，对新通讯技术不友好，并且不可能快速摆脱。
arm执行长simon segars表示，现在有这么多的下一件大事（next big thing）将发生，很难判断要从哪里着手。新的通讯协议，无论是5g、lora、nbiot等新技术，都需要半导体设备的大量创新。目前ai正在驱动云端芯片。在边缘则是推论正在推动设计的创新。
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