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嵌入式系統在AI導向環境的三大趨勢
更具潛力的新架構

【作者: 籃貫銘、王岫晨】   2020年02月11日 星期二

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在AIoT的應用場景中,特定領域佔了很大的部分,這些被稱為「垂直市場」的領域,其需求跟一般消費性產品有著很大的不同。它們通常是處理特定的任務,執行的年限與時間很長,而且經常處於嚴峻的環境之中,最起碼也會是在室外。也因此,工業領域的運算設備在先天上,就要採取特別的設計思考。


基於這個「特別」的需求,嵌入式系統(Embedded System),就順理成章,成為工業運算領域的主流架構。


然而要真正理解嵌入式系統,還是得從它的定義入手。根據IEEE的定義,它其實是一種電腦系統,但是是作為一個大型系統中的一環,處理系統中的特定需求。例如飛機的飛行電腦,它是構成「飛行」這件事的其中一個要素,又例如火車的行車系統,也是處理火車行駛的控制功能。其仍需要搭配許多的機電設備,才能讓飛行和行駛得以順利運行。


嵌入式系統還有一個特性,就是通常藏在裝置或設備之中,不會被一般的使用者看到,而且安裝上去之後,就有可能運行長達數十年,或者就與設備同生共死,一起被淘汰。


上述的這些特性,可說是嵌入式系統的基本設計條件,幾乎不會因時代變遷而有太大的改變。即使到了目前的AIoT與工業4.0時代,嵌入式系統仍須盡其本分,唯一的不同,就是更高的性能與功能的需求,持續的被「Add-on」。


AIoT引爆嵌入式系統的智慧功能需求

而身處在AIoT時代,嵌入式系統至少會有兩個發展趨勢,一個就是應用的數量,另一個就是人工智慧功能的運用,以因應更多對於影像等數據的處理需求。


首先是數量,在萬物聯網的時代趨勢下,越來越多的裝置與設備都會有數據運算和儲存的需要,才能讓「物聯網」這個大系統得以實踐,也因此嵌入式系統的需求量就會持續增加,而且不僅是工業領域,連同過往較少運用到的場域,也會開始陸續的導入嵌入式系統。例如汽車、醫療和消費者市場。


至於「人工智慧」的功能,由於電腦的決策智慧主要來自於對大量數據的辨識和學習,其中也包含了大量的影像資料,而這些就牽涉到了機器學習與深度學習等演算法的運用,因此如何針對這類的技術進行優化,或者採取硬體加速的方式,以提高更即時與高效的性能,都會是未來嵌入式系統必備的功能之一,尤其是目前邊緣運算的角色,在整體系統架構中有著相當關鍵的位置。


以目前成長數量飛快的汽車應用來說,由於先進駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛技術的興起,汽車便開始需要使用越來越強大的運算輔助系統,以處理更多的控制訊號,甚至是多個感測器與影像鏡頭的即時資料,這些新一代的嵌入式系統,不僅配備有高階的微控制器,甚至會運用到GPU等。


而在醫療與安防的應用上,由於要處理大量的高解析影像,因此除了CPU與GPU的運用外,還會加入支援電腦視覺推論和神經網路的功能,這些功能有些是軟體的資料庫與模型,有些則是硬體套件的形式。



圖一 : 從圖中可看出,汽車與醫療是嵌入式系統最主要的成長驅力,而其對於影像數據的處理能力有著非常高的需求。
圖一 : 從圖中可看出,汽車與醫療是嵌入式系統最主要的成長驅力,而其對於影像數據的處理能力有著非常高的需求。

嵌入式系統在AI導向環境的三大趨勢

對IT產業和更廣大的企業界來說,2019 年是個高速創新、極具顛覆性的一年。隨著混合式多雲技術成為企業客戶廣泛採用的實際架構,世界各地的企業莫不承受著將基礎架構改造成現代化架構的巨大壓力,以便從資料密集的應用程式和工作負載中實現具體的商業價值。嵌入式軟、硬體也在其中扮演了重要的角色。


NetApp 策略長 Atish Gude指出,在這樣的趨勢中,企業組織正從內部環境的部署,移轉到公有雲服務,並建立私有雲,或將資料中心的磁碟存取轉移到Flash記憶體上,有些組織甚至同步進行上述的所有轉型。這些變革雖然開啟了一扇具有潛力的大門,卻也為IT複雜度的增加帶來了非預期的後果。


趨勢一:具創新潛力的 AI 導向環境

Atish Gude說,2020年需要注意的第一個大趨勢,是隨著5G的問世,使得AI驅動的物聯網得以成真,而邊緣運算環境的顛覆性將更甚於雲端技術。為了實現5G接下來無所不在的普及度,必須採用成本更低的感測器和日漸成熟的 AI 應用程式,來打造運算密集的邊緣環境,這將成為企業營運的基礎,並以此來實現高頻寬、低延遲、具有創新和顛覆潛力的 AI 導向物聯網環境。


5G 的進展,正好滿足 AI 導向物聯網的需求。許多技術產業的廠商和商業組織,將在 2020 年投資建造邊緣運算環境,以實現 AI 導向的物聯網架構。這些環境將產生出的全新使用案例,仰賴智慧、即時、自動化的決策過程,並提供低延遲、高頻寬的豐富功能,這使得人們得以進入一個在網路環境中無需詢問,就能代替使用者自主運作的新紀元。



圖二 : 許多技術產業的廠商和商業組織,將在 2020 年投資建造邊緣運算環境,以實現 AI 導向的物聯網架構。
圖二 : 許多技術產業的廠商和商業組織,將在 2020 年投資建造邊緣運算環境,以實現 AI 導向的物聯網架構。

趨勢二:超級帳本的加速普及

第二大趨勢要注意的是區塊鏈的影響力不可小覷,資料無法被片面竄改的帳本,除了加密貨幣以外,很快將會帶來導致生活型態巨幅轉變的使用案例。在此同時,世界正迅速朝向超越比特幣應用領域的方向發展,企業採用分散式不可分割的分類帳本,為企業轉型訂定了基礎,其規模也超越了加密貨幣對金融業區塊練的影響。


Atish Gude說,雖然從區塊鏈角度來看,加密貨幣熱潮仍是眾人關注焦點,但產業中多數廠商都瞭解,此技術的發展趨勢和應用潛力其實更加廣大深遠。在進入 2020 年之後,將會引爆更大範圍的實作熱潮,企業將進一步採用無法被竄改的帳本或超級帳本(Hyperledger),這意味著區塊鏈技術將會更趨成熟,能適用於更多種類的使用案例。區塊鏈也將開始變成主流,例如用來協助醫療產業建立全面通用的病歷,或者改善製藥流程的監管鏈。


趨勢三:邁向超融合架構

至於第三個趨勢,相較於市售硬體和軟體型基礎架構的虛擬化,以硬體為主的組裝架構,在短期內較不具備市場潛力。隨著市售的硬體效能、軟體的虛擬化和微服務軟體架構的持續改善,以專用硬體為主的架構其效能優勢將被削弱,近期內這類架構將被貶低歸為利基型資料中心角色。


Atish Gude認為,以硬體為主的架構,被認為是超融合式基礎架構的下一階段發展,因為它能將 CPU、網路卡、工作負載加速器和儲存資源分佈在整個機架規模的架構中,並透過低延遲的PCIe切換器來連接。雖然這種架構的潛力令人期待,但其標準化進程十分緩慢,採用速度甚至更慢。同時,儲存設備的軟體虛擬化,加上搭配硬體加速的軟體運算,與網路虛擬化的解決方案相結合,就能以更低的成本和不斷提升的性能,為目前的硬體組裝架構帶來更多靈活度。


結語

展望2020,建立以硬體架構為主的運算模組將繼續進行,整體環境也將更為快速發展,而大多數需要在2020年內完成轉型的企業組織,將能因為結合運用現代化HCI架構(包括分離式HCI),以及軟體型虛擬化與容器化技術而受惠。


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