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边缘计算市场不断扩大

2018-10-02 00:02
来源: 与非网

未来训练会发生在边缘

从数据的产生来看,大部分数据产生在边缘,但是由于带宽的限制有45%的数据都在边缘进行计算,占比非常高,未来边缘计算会发生什么变化?Tom Lantzsch分析,“我认为未来我们将看到一些新产品会开始在边缘进行学习。现在所有的训练数据集都发生在云端,将来有更多的数据会产生于边缘,而训练也会最终转移至边缘。这就是我们所预见的未来。而自能系统(autonomous systems),会变得越来越自能,比如自动驾驶汽车、机器人系统、更为先进的视觉系统等。由于本地产生了大量的数据,所以自主性也会逐级下推,这是我们将面对的一项重大改变。比如,一台存有50万张人脸的摄像机,数据非常庞大。而这些算法将继续在本地的系统层面上得到改善,而不会涉及到云端,它将成为一台边缘设备中的摄像机,而相应的学习也会在边缘进行。”

为了加大边缘计算的算力,英特尔推出了OpenVINO工具,经过对比发现,基于OpenVINO平台的机器视觉深度学习系统,在使用 OpenVINO平台之后比没有使用OpenVINO平台前速度提升7倍,如果使用OpenVINO平台再加上FPGA后,速度会比最初提升20多倍。在医疗影像领域,使用OpenVino平台,可让模型的运算能力提高188倍,也就是用在骨骼年龄检测方面提高了188倍,肺部投影的速度提高了38倍。

陈伟强调,“与几年前相比,物联网的概念越来越清晰。我们在物联网领域耕耘了十年,从嵌入式概念到物联网分布式计算的概念,概念的清晰也使得英特尔的战略简单了、聚焦了。因为早期ARM和英特尔相比,如果物体不能产生数据,就会使用低端的芯片,产生低端的数据单元,而数据产生之后没有判断能力,所以要通过网络传到后台进行处理。当数据量呈指数上涨时,网络带宽放松了,渠道更灵活。海康威视的边缘服务器就是一个很好的应用,几年前根本没有服务器跑在边缘。5G商用以后,如果我们打掉网络的瓶颈,可能会影响整个终端到边缘计算、网络,以及后端的所有平台。所以英特尔的思路清晰了,第一,专注于边缘,边缘本身就在扩大,从零到扩大;第二,做负载整合、应用整合;第三,做视觉计算。未来可能会演变,但这些平台化的技术,生态链的搭建,使得英特尔有一席之地。”

另外,Tom Lantzsch还谈到了自动驾驶领域,英特尔已经收购了Mobileye;在消费物联网领域,英特尔一直在为企业、政府以及垂直领域不那么侧重消费领域的客户创造商业价值。陈伟表示,“英特尔很好地发挥了自己的战略优势,因为很多以消费者为导向的产品是一些很简单、小巧、聪明的东西连接到云端,这其实并不是我们说的边缘,只是云端的简单事物。所以我相信,对于英特尔以及我们的合作伙伴来说,专注于以我们业务为导向的领域会带来更大的商业价值。”

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