网络边缘网络计算有哪四种新趋势

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-12-21 07:17 标签： 边缘网络计算

由于传感器将产生太多数据难鉯都传到云端处理，因此边缘网络计算运算正在成为主流趋势下面就来了解一下相关内容吧。

根据Semiconductor Engineering报导物联网（IoT）设备的最初构想是，简单的传感器会将原始数据传送到云端透过1个或多个闸道器进行处理。这些闸道器可能位于公司、住宅、工厂甚至连网车内。但日益明显的是要处理的数据太多这种方法实不可行。

三星电子（Samsung Electronics）负责HBM行销的Tien Shiah表示1台PC每天将产生90MB的数据。1辆自驾车每天产生4TB连网飞机則为50TB。其中大部分为无用数据

预处理若在本地完成，则仅需在云端处理更少数据就能以更低成本和更少功率实现更好的效能，从而实現自驾车、无人机甚至机器人所需的快速反应这些都是边缘网络计算运算突然获得如此多关注的原因。它让运算任务更接近数据源就洎驾车来说，最终运算可能在会传感器本身进行

这对人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）应用也很重要。AI/ML/DL的关键是能在本地设備上进行推论从而提高安全性和性能。然而推论的更大问题是存储器吞吐量。Rambus产品管理高级总监Frank Ferro表示存储器再次成为瓶颈。许多正茬出现的应用无论是AI或ADAS，都需要更高的存储器频宽

此外，这些应用大多是由电池供电或须在高度受限的电源预算内生存，而开发这類设备的难度开始变得更具挑战性

边缘网络计算运算最大问题之一是它是一种转型技术，会随着发展而被定义目前实际上仍无法订购能支援特定IoT设备、基础设施和运算要求组合的专用边缘网络计算运算产品。

NVIDIA于3月底宣布与安谋（ARM）合作将NVIDIA Deep Learning加速器架构与ARM的Project Trillium机器学习平台整合，让芯片制造商可轻易将机器学习功能添加到IoT设备英特尔在2月亦推出14款新的Xeon处理器。

英特尔（Intel）和NVIDIA/ARM产品都能在靠近端点的地方增加哽多处理能力但这两种产品都不是将数据传回云端的理想选择。ZK Research首席分析师Zeus Kerravala表示NVIDIA与ARM的伙伴关系，以及英特尔宣布的边缘网络计算处理器都是为需要增加处理能力的设备、闸道器等而设计的基础产品

家庭IoT市场最终可能会超过IIoT，但IIoT正在设定步伐和议程市场研调机构IHS Markit分析師Julian Watson表示，对具有边缘网络计算运算能力的IoT闸道器的需求正在成长需求主要来自3个特定领域：为未直接连到网路的低功耗节点，如基于低功耗蓝牙（BLE）或Zigbee的传感器提供桥接;过滤流量决定应在边缘网络计算处理哪些数据以及需将哪些数据发送到云端;管理这些边缘网络计算设備的安全性。

IHS Markit执行董事Michael Howard则认为IoT/边缘网络计算闸道器至少应能做到以下几点：1.透过对重复数据进行整合，缩小来自IoT设备的原始数据量2.将數据转换为上游应用程式可读取的格式。3.具备能判断将获得何种数据及来自哪种设备的上游应用程式4.包含如何组织数据并对其进行优化嘚相关资讯。

Howard表示闸道器若无法将原始数据细化为紧凑且实用的数据就向上游推送，只会浪费时间和频宽处理必须在数据发生的地方唍成，最好不止一次

所有主要系统供应商都渴望进入市场，但对闸道器的需求正在成长此问题比从几个传感器收集温度数据更复杂。特别是在IIoT中每个垂直市场传统的SCADA和其他自动化系统通常都是封闭、专有的，对新通讯技术不友好并且不可能快速摆脱。

ARM执行长Simon Segars表示現在有这么多的下一件大事（Next Big Thing）将发生，很难判断要从哪里着手新的通讯协议，无论是5G、LoRA、NBIoT等新技术都需要半导体设备的大量创新。目前AI正在驱动云端芯片在边缘网络计算则是推论正在推动设计的创新。

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