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AIoT智慧化需求引路
嵌入式系统朝向数据为核心的设计架构

【作者: 籃貫銘、王岫晨】2020年02月11日 星期二

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在AIoT的应用场景中,特定领域占了很大的部分,这些被称为「垂直市场」的领域,其需求跟一般消费性产品有着很大的不同。它们通常是处理特定的任务,执行的年限与时间很长,而且经常处於严峻的环境之中,最起码也会是在室外。也因此,工业领域的运算设备在先天上,就要采取特别的设计思考。


基於这个「特别」的需求,嵌入式系统(Embedded System),就顺理成章,成为工业运算领域的主流架构。


然而要真正理解嵌入式系统,还是得从它的定义入手。根据IEEE的定义,它其实是一种电脑系统,但是是作为一个大型系统中的一环,处理系统中的特定需求。例如飞机的飞行电脑,它是构成「飞行」这件事的其中一个要素,又例如火车的行车系统,也是处理火车行驶的控制功能。其仍需要搭配许多的机电设备,才能让飞行和行驶得以顺利运行。


嵌入式系统还有一个特性,就是通常藏在装置或设备之中,不会被一般的使用者看到,而且安装上去之後,就有可能运行长达数十年,或者就与设备同生共死,一起被淘汰。


上述的这些特性,可说是嵌入式系统的基本设计条件,几??不会因时代变迁而有太大的改变。即使到了目前的AIoT与工业4.0时代,嵌入式系统仍须尽其本分,唯一的不同,就是更高的性能与功能的需求,持续的被「Add-on」。


AIoT引爆嵌入式系统的智慧功能需求

而身处在AIoT时代,嵌入式系统至少会有两个发展趋势,一个就是应用的数量,另一个就是人工智慧功能的运用,以因应更多对於影像等数据的处理需求。


首先是数量,在万物联网的时代趋势下,越来越多的装置与设备都会有数据运算和储存的需要,才能让「物联网」这个大系统得以实践,也因此嵌入式系统的需求量就会持续增加,而且不仅是工业领域,连同过往较少运用到的场域,也会开始陆续的导入嵌入式系统。例如汽车、医疗和消费者市场。


至於「人工智慧」的功能,由於电脑的决策智慧主要来自於对大量数据的辨识和学习,其中也包含了大量的影像资料,而这些就牵涉到了机器学习与深度学习等演算法的运用,因此如何针对这类的技术进行优化,或者采取硬体加速的方式,以提高更即时与高效的性能,都会是未来嵌入式系统必备的功能之一,尤其是目前边缘运算的角色,在整体系统架构中有着相当关键的位置。


以目前成长数量飞快的汽车应用来说,由於先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术的兴起,汽车便开始需要使用越来越强大的运算辅助系统,以处理更多的控制讯号,甚至是多个感测器与影像镜头的即时资料,这些新一代的嵌入式系统,不仅配备有高阶的微控制器,甚至会运用到GPU等。


而在医疗与安防的应用上,由於要处理大量的高解析影像,因此除了CPU与GPU的运用外,还会加入支援电脑视觉推论和神经网路的功能,这些功能有些是软体的资料库与模型,有些则是硬体套件的形式。



图一 : 从图中可看出,汽车与医疗是嵌入式系统最主要的成长驱力,而其对於影像数据的处理能力有着非常高的需求。
图一 : 从图中可看出,汽车与医疗是嵌入式系统最主要的成长驱力,而其对於影像数据的处理能力有着非常高的需求。

嵌入式系统在AI导向环境的三大趋势

对IT产业和更广大的企业界来说,2019 年是个高速创新、极具颠覆性的一年。随着混合式多云技术成为企业客户广泛采用的实际架构,世界各地的企业莫不承受着将基础架构改造成现代化架构的巨大压力,以便从资料密集的应用程式和工作负载中实现具体的商业价值。嵌入式软、硬体也在其中扮演了重要的角色。


NetApp 策略长 Atish Gude指出,在这样的趋势中,企业组织正从内部环境的部署,移转到公有云服务,并建立私有云,或将资料中心的磁碟存取转移到Flash记忆体上,有些组织甚至同步进行上述的所有转型。这些变革虽然开启了一扇具有潜力的大门,却也为IT复杂度的增加带来了非预期的後果。


趋势一:具创新潜力的 AI 导向环境

Atish Gude说,2020年需要注意的第一个大趋势,是随着5G的问世,使得AI驱动的物联网得以成真,而边缘运算环境的颠覆性将更甚於云端技术。为了实现5G接下来无所不在的普及度,必须采用成本更低的感测器和日渐成熟的 AI 应用程式,来打造运算密集的边缘环境,这将成为企业营运的基础,并以此来实现高频宽、低延迟、具有创新和颠覆潜力的 AI 导向物联网环境。


5G 的进展,正好满足 AI 导向物联网的需求。许多技术产业的厂商和商业组织,将在 2020 年投资建造边缘运算环境,以实现 AI 导向的物联网架构。这些环境将产生出的全新使用案例,仰赖智慧、即时、自动化的决策过程,并提供低延迟、高频宽的丰富功能,这使得人们得以进入一个在网路环境中无需询问,就能代替使用者自主运作的新纪元。



图二 : 许多技术产业的厂商和商业组织,将在 2020 年投资建造边缘运算环境,以实现 AI 导向的物联网架构。
图二 : 许多技术产业的厂商和商业组织,将在 2020 年投资建造边缘运算环境,以实现 AI 导向的物联网架构。

趋势二:超级帐本的加速普及

第二大趋势要注意的是区块链的影响力不可小黥,资料无法被片面窜改的帐本,除了加密货币以外,很快将会带来导致生活型态巨幅转变的使用案例。在此同时,世界正迅速朝向超越比特币应用领域的方向发展,企业采用分散式不可分割的分类帐本,为企业转型订定了基础,其规模也超越了加密货币对金融业区块练的影响。


Atish Gude说,虽然从区块链角度来看,加密货币热潮仍是众人关注焦点,但产业中多数厂商都了解,此技术的发展趋势和应用潜力其实更加广大深远。在进入 2020 年之後,将会引爆更大范围的实作热潮,企业将进一步采用无法被窜改的帐本或超级帐本(Hyperledger),这意味着区块链技术将会更趋成熟,能适用於更多种类的使用案例。区块链也将开始变成主流,例如用来协助医疗产业建立全面通用的病历,或者改善制药流程的监管链。


趋势三:迈向超融合架构

至於第三个趋势,相较於市售硬体和软体型基础架构的虚拟化,以硬体为主的组装架构,在短期内较不具备市场潜力。随着市售的硬体效能、软体的虚拟化和微服务软体架构的持续改善,以专用硬体为主的架构其效能优势将被削弱,近期内这类架构将被贬低归为利基型资料中心角色。


Atish Gude认为,以硬体为主的架构,被认为是超融合式基础架构的下一阶段发展,因为它能将 CPU、网路卡、工作负载加速器和储存资源分布在整个机架规模的架构中,并透过低延迟的PCIe切换器来连接。虽然这种架构的潜力令人期待,但其标准化进程十分缓慢,采用速度甚至更慢。同时,储存设备的软体虚拟化,加上搭配硬体加速的软体运算,与网路虚拟化的解决方案相结合,就能以更低的成本和不断提升的性能,为目前的硬体组装架构带来更多灵活度。


结语

展??2020,建立以硬体架构为主的运算模组将继续进行,整体环境也将更为快速发展,而大多数需要在2020年内完成转型的企业组织,将能因为结合运用现代化HCI架构(包括分离式HCI),以及软体型虚拟化与容器化技术而受惠。


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