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Xilinx三大战术加速工业与医疗物联网产业发展
 

【CTIMES/SmartAuto 报导】   2019年08月22日 星期四

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自行调适与智慧运算厂商赛灵思(Xilinx, Inc.)因应工业与医疗物联网的资料量以爆炸性成长而衍生的资料应用难题提出三大战术:世界级的解决方案堆叠、工业PC加速及边缘与云端协作,以满足工业与医疗产业最注重的产品尺寸、价格、耐用性、低功耗及资料安全性等需求。工业、视觉、医疗与科学及航太与国防领域业务的成长强劲,在赛灵思2019会计年度财报的营收占比达27%,是收入排名第四、客户数最多的业务领域。

赛灵思提供世界级的工业与医疗物联网解决方案堆叠
赛灵思提供世界级的工业与医疗物联网解决方案堆叠

赛灵思工业、视觉、医疗及科学(ISM)市场经理翁羽翔表示:「ISM是赛灵思拥有最多客户数的业务领域,在2019会计年度中的营收占比也已超过全公司营收的四分之一。赛灵思非常重视此领域的发展,我们的全方位解决方案也已经得到许多客户的正面反??,包括上海联影医疗科技、松下(Panasonic)安全部门与索尼(Sony)半导体解决方案部门等;未来我们也将持续致力於提供客户高效能、高稳定度、低延迟、低功耗并兼具安全性的解决方案。」

隐私、资料安全、资料管理和运算效率是ISM领域普遍考量的问题。根据调查,现今全球90%的资料是在过去两年中产生,这相当於每天产生高达2.5 Exabytes的资料量。随着物联网时代的到来,企业若能妥善运用资料将为他们带来许多优势,也能大幅提升营运效益,例如应用在预测性维护将能避免工厂停机的状况发生、透过OTA(Over-The-Air)更新能延长硬体的生命周期进而降低拥有成本;在医疗机构中,可提供更快、更精准的诊断结果,并更有效地管理医疗资源。如何协助客户有效地运用资料成为赛灵思在这两个领域的战略核心。

资料量爆炸 赛灵思克服工业与医疗物联网面临的挑战

当企业获得的资料越来越多,隐私问题也随之受到更多关注,而这与资料安全性密不可分。资料的安全与否可能随着时间而变化,即使现在是安全的,但随着运算能力的增长和骇客技术的精进,安全性也会随之减弱。无论是工厂设备或是医疗器材的建置都非常昂贵,目前市场上的解决方案大多采用软体升级,但赛灵思能同时兼顾软硬体升级,这样灵活应变的特性可以协助工厂和医疗机构延长其资产的寿命,进而提高投资报酬率。

此外,延迟与反应时间也至关重要。在工业与医疗物联网的应用场景中,云端越来越无法负荷需要大量且即时的传输与运算需求,加上并非所有的环境都有强大的网路连结,云端运算的效益在这样的情况下将大打折扣,而边缘运算能补足云端运算的缺囗,降低资料传输、储存与处理的成本。赛灵思运用边缘AI针对客户的问题痛点提供运算资源,除了能够降低功耗、提升效能与效率外,在没有网路连线的情况下也依然能正常运作。

三大关键领域战术:解决方案堆叠、工业PC加速、云端与边缘协作

工业与医疗领域的客户需要一套全方位的解决方案,赛灵思的Zynq SoC产品系列提供完整的解决方案堆叠,透过提供安全的连接、控制、线路、软体与AI,辅以产业生态系中广泛的专业技术来协助客户开发他们所需的产品与应用。赛灵思高度整合的Zynq SoC提供一个共通的嵌入式平台,具备FPGA的可编程性且能同时支援IT与OT的需求,在设计时就将安全性纳入考量,让客户能轻松地随演算法的变化进行调整以符合新的安全标准。

赛灵思也针对工业电脑提供加速解决方案。Alveo加速器卡拥有超越GPU与CPU的低延迟优势,能优化所有作业负载并适应不断变化的演算法,可轻松应用於云端与在地(on-premise)部署,其广泛的应用领域包括机器人运动规划、资料库卸载、动态录影与影片分析、基因体分析等。以机器人运动规划为例,用一个Alveo加速器卡加速一台工业PC可控制8台机器人,在人机协作越来越重要的年代,缩短反应时间与延迟是推动工业与医疗物联网发展的一大助力。

此外,赛灵思更整合引领业界的云端框架,提供云端与边缘协作的AI平台。其中包含整合AWS Greengrass框架并透过锁定更强大的嵌入式设备,将应用从云端移到边缘以提供低延迟、低功耗但高效能的边缘AI。赛灵思持续扩展生态系合作夥伴,与Google云端平台、IBM Watson、阿里云及微软Azure都已展开合作。

關鍵字: 云端  边缘运算  人工智能  Xilinx 
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