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智慧联网应用引动IC设计进入新整合时代
联网需要更高智慧

【作者: 籃貫銘、王岫晨】2020年09月28日 星期一

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在一开始的时候,把所有的装置连结上网以利控制,是发展物联网(IoT)最主要的目标,但随着更多感测的功能加入,以及大数据与人工智慧的应用的兴起,人们渐渐意识到,与其大规模的进行装置控制,还不如让装置有自主运作的能力,甚至透过数据的分析来产生出可用的「智慧」。於是智慧物联的应用架构开始生成。



图一
图一

不过现在若要建构智慧物联应用,并不是如一般人所想,是有阶层顺序之分,也就是要建设了A之後,才能开始B,最後得到C的成果。反而比较是每一个阶段都要能具备智慧联网的能力,而随着规模的扩大,智能应用所覆盖的装置范围更大,同时所产生的商业价值也更大。


而这个思维当然也就是「边缘运算」发展的核心所在,是要让每个终端装置都可以拥有一定的运算处理和资料分析的能力,进而成为一个可独立运行又能连结更大云端架构的智慧节点。


目前家庭中常见的智慧电视和智慧音箱就是最好的范例。这些产品本身都具有特定的应用功能,也就是影片和音乐的播放,但他们同时也具有网路连结的功能,可与其他的设备进行互联,进而实现更多的应用功能,例如视讯通话,智慧家庭控制等。


安全监控是另一个经典应用范例,这个过去只需有影像感测器与光学镜头的产品,在进入智慧物联的时代後,开始有了更多的运算和分析的功能。最早它只是一个拍摄的设备,或者可以说就是影像输入的装置,但後来有了对拍摄物的追踪功能(简易的影像分析),但如今它已有人脸追踪,甚至是辨识的功能,也能用来追踪车流和车牌。


不只需要运算 还需要智慧

基於上述功能的演进,相关的零组件与装置系统的设计也就有了很大的不同,其中最主要的,就是具备更强大的资料处理能力的微控制器(MCU)和微处理器(MPU)被大量的使用,或者转向使用功能更丰富的FPGA解决方案;此外,结合更多元的无线网路通讯功能也是重点所在。


在MCU与MPU方面,我们见到了对人工智慧(AI)功能的支援渐成主流,也就是在中高阶的产品线中,都陆续加入了机器学习演算法的功能与硬体,来满足设备对於大数据的运算功能,另一方面更高容量的记忆体配置也成发展的趋势。


而对於有更高即时运算分析需求的应用,神经网路处理器(NPU)的使用就成了AIoT运算架构里的新显学。例如目前主流的手机运算平台里,都有所谓AI晶片的配置,其所担任的功能也就是NPU的角色。部分的应用处理器商,也在他们的方案中增添了具备NPU功能的设计,让装置开发业者可以加快AIoT产品的开发。


同样也为了简化系统商的开发负担,在运算单元中整合无线功能,也是目前AIoT时代的元发展趋势。例如目前越来越多的MCU在晶片中整合了Sub-1 GHz、RF和低功耗Bluetooth,直接提供装置有IoT无线网路的功能。



图二
图二

数据驱动储存的未来

物联网数据量预计在 2025 年将超过 79 ZB,但数据真正的价值来自於分析之後产生的洞见。我们越能在接近数据生成的位置处理这些洞见越好,原因是安全性、延迟性与能源效率都能提升。运算型储存已经崛起,成为数据储存拼图关键的一部份,因为它把运算力直接放在储存装置上,让企业安全、快速并轻松地存取重要资讯。


为各式应用创造价值

在储存数据的位置直接进行处理,可为物联网、机器学习与终端运算等应用,开启庞大的机会。这一点在可预见的储存使用场景中相当关键,例如数据库加速,因为它意味着不会有大型档案的移动,安全性与隐私得以提升,数据可以有效率地转档或编码以利串流进行影像处理,并且在必要情况下采用不同的位元率与解析度。而它对於例如交通运输等应用,也越来越为重要。


例如,现代的飞机每天能产生数个 TB 的飞行数据,通常这些数据会被卸载後再进行分析。运算型储存提供航空公司在硬碟上即时分析这些数据的能力,因此当飞机降落後,他们可以在 30 分钟或更短的时间内确保下一个航班的安全,为乘客进行更快的整备,带来更高的安全性。


在数据储存的位置产生洞见

Arm在数据储存方面的专业与经验,使其在应对市场持续变化的需求时处於更优势的地位。有监於 85% 的硬碟控制器与固态硬碟控制器都是以 Arm 为基础架构,Arm 已是数十亿个储存装置信任的夥伴。近期Arm推出Cortex-R82,是 Arm 第一个 64 位元、具备 Linux 作业系统能力的 Cortex-R 处理器,设计用意在於加速次世代企业与运算型储存解决方案的发展与部署。


让处理更靠近数据,需要更高的效能。依据作业负载的不同,Arm Cortex-R82 与之前世代的 Cortex-R 相比,最高可以提供 2 倍的效能提升。这能让储存应用以较低的延迟,运行如机器学习等全新作业负载,并可选用 Arm Neon 技术提供额外的加速。Cortex-R82 本身为 64 位元架构,最高可以存取 1TB 的 DRAM,供储存应用进行先进的数据处理。


储存控制器传统上运行裸机 / RTOS 作业负载以储存及存取数据;不过,Cortex-R82 选用的记忆体管理单元(MMU),可让频繁的作业系统在储存控制器上直接运行,并为全新的及改善的应用,创造消费者与企业都可获益的机会。


弹性是最重要的关键

随着储存市场演化,合作夥伴最大的需求之一就是弹性。Cortex-R82 处理器的全新功能,给予合作夥伴设计出最多八核的多核心实作可能性,并可依据外部软体需求,调整在储存控制器上运行的作业负载类型。例如,停车场会固定使用视讯监控来辨识车牌资讯,以供後续收费使用。停车场白天会搜集车辆的车牌数据,用多核来进行密集储存。到了晚上,这些核心会用来处理收费的数据,并依需求进行调整以执行数据分析与机器学习。由於储存控制器为了应对不同的市场,且功能变得越来越多元,Cortex-R82 因此推出一个极度弹性的架构,同时降低成本并缩短上市时间。


结语

在一个充斥数十亿个智慧连网装置的世界里,数据处理不能够只在云端进行,企业必须能够因数据的搜集进而产生洞见,并更有效率、且更安全地从他们未来的物联网部署中,获得最多的价值。


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