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积极布局边缘运算市场,建构完善AI生态

文章来源:物联网技术 作者:【*】 点击:次 时间:2018/7/11 11:16:49

AI迅速崛起,运算分析已开始从云端迈向终端装置,边缘运算势在必行,其发展备受半导体产业关注,且各领域业者也竞相投入开发关键组件/技术,而Computex 2018更成为各技术阵营的火力展示场合。

人工智能(AI)发展愈加快速,并开始大举进军终端装置,运算分析已开始从云端转向终端节点,边缘运算发展可说是目前半导体产业热门议题,而2018台北国际计算机展(Computex 2018)也成为各领域业者(如IP、芯片、储存) 火力展示的绝佳场合,纷纷于展会期间发布新的解决方案或市场布局规画。

抢攻边缘运算市场 Arm动作频频

Arm IP产品事业群总裁Rene Haas(图1)表示,随着物联网的蓬勃发展,Arm预测至2035年全球将会有超过1兆台的联网装置,运用于医疗、汽车、灯具及道路等范畴, 而联网装置数量的大幅成长也将带领终端及云端运算的持续发展。 智能运算将持续推动物联网崭新时代,带领AI变革,促使物联网智能运算无所不在。

图1 Arm IP产品事业群总裁Rene Haas表示,物联网蓬勃发展将使联网装置快速增加,智能运算未来将无所不在。

因应此一趋势,且为整合生态系统的AI/机器学习(ML)应用、演算与框架,并结合软件优化与硬件IP产品,让各式装置及平台都能支持最常使用的机器学习框架,Arm近期宣布推出三款全新IP产品,分别为Cortex-A76 CPU、 Mali-G76 GPU,以及Mali-V76 VPU,以提升游戏与AR/VR体验,AI和机器学习能力。 透过这三款新产品,Arm将持续强化该公司于行动领域的竞争优势,也再度增强了智能手机、平板计算机、PC等行动终端装置的运算效能。

Arm副总裁暨客户事业部总经理Nandan Nayampally(图2)表示,未来5G将推动整个行动产业创新,即将到来的5G联网应用,包含VR、AI或是手机游戏等将会带动更多运算量成长,未来将会有更多不同运算需求产生。

图2 Arm副总裁暨客户事业部总经理Nandan Nayampally指出,5G加AI将推动整个行动产业创新,Arm为此推出全新IP产品因应市场需求。

Nayampally进一步指出,游戏也是推动行动装置运算持续攀升的关键因素之一。 游戏产业已成目前全球营收规模最大的市场之一,预计在2018年可达到1,379亿美元的产值,这也驱动了消费者对于运算效能的需求。

据悉,Cortex-A76是基于Arm旗下的DynamIQ技术打造,和去年所发布的Cortex-A75相比,提升了35%的效能与40%的效率;可为终端装置上的AI/ML提供4倍的运算效能, 于PC和智能手机上实现快速且安全的体验。

Mali-G76则比前一代的Mali-G72 GPU提升30%运算效能,以及增加了30%的效能密度,不仅可满足消费者随时游玩高阶游戏的需求,也为开发人员提供更多的效能空间,使他们能编写更多新的应用程序, 为行动应用带来更多高阶游戏,或是将AR/VR整合至生活当中。

最后,随着UHD 8K需求逐渐攀升,为确保IP能支持智能手机和其他装置编码译码运算,Arm便推出Mali-V76,可支持高达60fps的8K分辨率或四部60fps的4K串流影片,消费者能同时串流四部4K分辨率的电影、 在视频会议中录制影片,或者以4K观看四场比赛;或在较低分辨率的状况下,仍能呈现高分辨率画质(Full HD),并能支持多达16部串流影片组成4×4的电视墙。

Project Trillium亮相 加速建构ML生态系

与此同时,为提升终端装置机器学习效能,Arm也于2018年初发表Project Trillium平台,包含全新机器学习处理器(ML Processor)、对象侦测处理器(Objects Processor), 以及Arm神经网络软件(Arm NN)。 相较于独立CPU、GPU与加速器,Project Trillium平台效能更远远超越传统DSP的可编程逻辑。

Arm副总裁、院士暨机器学习事业群总经理Jem Davies(图3)指出,边缘运算发展潜力十分庞大,目前市面上的确有许多独立的解决方案,像是ASIC加速器、CPU/GPU等。 终端业者当然可以选择自己想要的方案,不过缺点在于须花费时间自行进行硬件与软件(TensorFlow、Caffe)的整合。

图3 Arm副总裁、院士暨机器学习事业群总经理Jem Davies认为,Project Trillium可望为终端装置打造完整的机器学习生态系。

Davies说明,Project Trillium的优势在于,是以平台的架构呈现,硬件方面不仅有ML Processor和Objects Processor可供选择,同时也能透过Arm NN软件, 协助用户简化TensorFlow、Caffe与Android NN等神经网络框架和Arm Cortex CPU、Arm Mali GPU与机器学习处理器之间的链接整合。

Davies进一步指出,软件整合是发展机器学习其中一个关键要素,许多加速器业者或许有办法提供相关硬件处理器(CPU、GPU),但却少有资源可以提供一个完善的平台架构,协助客户进行软硬件整合或是提升ML模型运算, 而Project Trillium包含全新的Arm IP处理器及神经网络软件,从硬件和软件面都能满足现今市场需求,而这种方式也有助于Arm建构完善的边缘运算生态系。

另外,Davies也观察到,MCU对机器学习的需求也十分强劲。 他透露,在Project Trillium上线,Arm NN软件开发工具包开放用户下载的第一天,就有超过5,000名用户开始使用CMSIS NN,尝试以Cortex-M执行机器学习算法。

Davies说,这个结果其实出乎Arm的预料,也显示MCU用户群对机器学习的需求跟兴趣,是不容忽视的。 这也促使Arm决定在未来推出的新版Cortex-M核心中,进一步强化这类核心执行ML算法的效率。

CMSIS NN是Arm神经网络软件开发工具包Arm NN SDK下的一个运算函式库(Compute Library),可以提升Cortex-M执行机器学习算法的效率。 即便是现有的Cortex-M核心,在CMSIS NN的帮助下,也可以执行一些很简单的机器学习推论,例如判读传感器输出数据所代表的意义。 当然,由于MCU的运算效能跟内存空间都不是很充裕,因此不可能执行非常复杂机器学习推论,但如果是对单一传感器节点输出的数据做简单判读,还是有机会实现的。

Davies指出,MCU如果无法支持某些基本的ML算法,AI应用无所不在的未来是难以实现的。 目前透过云端数据中心提供的人工智能应用服务,其实有很明显的应用局限,只有把AI不断往边缘推进,才能让AI应用更加普及。 而为了让MCU能更有效率地执行ML算法,在Arm未来的产品发展路线图里面,Cortex-M执行ML的效率将会进一步提升。

边缘运算走入自动驾驶 高效能处理器不可或缺

另一方面,汽车产业未来也将是边缘运算的重点应用领域之一。 根据Arm预测,至2020年平均一台汽车中将会嵌入多达200多个传感器,并经由100多个发动机控制器(ECU)或微控制器(MCU)处理,而如何快速处理如此庞大的数据、实时做出回应并同时维持系统的稳定性与安全性, 打造符合用户需求的自动驾驶车,将成为未来汽车电子市场的一大挑战。

对此,Arm副总裁暨嵌入式及车用事业部总经理John Ronco(图4)指出,边缘运算兴起,使得终端装置不用再回传大量数据到云端处理,但这也代表一般的CPU或机器学习芯片需要更高的处理效能,而这也是Arm推出Project Trillium和Cortex-A76的原因,而这些产品也相当适合放在汽车电子组件之中。

图4 Arm副总裁暨嵌入式及车用事业部总经理John Ronco表示,CPU、GPU等处理器须具备更高效能才可因应自动驾驶安全需求。

此外,为实现自动驾驶,一辆汽车上除了雷达、光达外,往往也会搭载视觉传感器,也因此需要更高的GPU因应庞大的影像运算。

Ronco表示,自动驾驶的视觉运算需求,和一般IP网络摄影机差别在于,IP网络摄影机大多是单一的镜头,且不常移动,通常是安置在屋内/外某个角落监看。 但对汽车而言,会须要搭载数个摄影镜头,侦测路况和环境,所接收的影像信息十分庞大,且由于汽车一直在移动,周遭景物也会跟着不停变化,这会使得运算更加复杂,因此便需要完善的解决方案。

Ronco透露,像是Project Trillium内的对象侦测处理器主要是用于IP网络摄影机,而要满足汽车视觉运算需求,则是须靠如Mali-G76这类的高效GPU,具备更高的运算效能,才能因应汽车行驶时快速的环境变化, 避免事故发生。

总而言之,AI时代为各项应用领域带来新商机,而边缘运算也势将会走入汽车产业当中,但若要将边缘运算建构于汽车中,必须嵌入更高阶的技术才能达到更优异的性能表现,使汽车能够更智能、安全、有效率。

带动储存需求 WDC具一条龙生产优势

边缘运算兴起,不仅促使处理器效能须跟着增加,就连储存需求也跟着攀升,储存业者因而加速产品布局脚步。 Western Digital嵌入式应用解决方案事业部副总裁Christopher Bergey(图5)指出,边缘运算、机器学习等技术,皆让储存和运算变得相当复杂。

图5 Western Digital嵌入式应用解决方案事业部副总裁Christopher Bergey表示,因应边缘运算市场,该公司一条龙的生产模式为市场竞争优势。

Bergey进一步说明,边缘运算会随着不同的应用情境,对储存产品有不同要求,像是在汽车上特别重视温度、可靠性,在近年来又添加了成本和稳定供货5年的考虑因素;另外在行动装置应用上,以智能手机为例, 像

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