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智慧聯網應用引動IC設計進入新整合時代

圖一
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【作者: 籃貫銘、王岫晨】

在一開始的時候,把所有的裝置連結上網以利控制,是發展物聯網(IoT)最主要的目標,但隨著更多感測的功能加入,以及大數據與人工智慧的應用的興起,人們漸漸意識到,與其大規模的進行裝置控制,還不如讓裝置有自主運作的能力,甚至透過數據的分析來產生出可用的「智慧」。於是智慧物聯的應用架構開始生成。

不過現在若要建構智慧物聯應用,並不是如一般人所想,是有階層順序之分,也就是要建設了A之後,才能開始B,最後得到C的成果。反而比較是每一個階段都要能具備智慧聯網的能力,而隨著規模的擴大,智能應用所覆蓋的裝置範圍更大,同時所產生的商業價值也更大。

而這個思維當然也就是「邊緣運算」發展的核心所在,是要讓每個終端裝置都可以擁有一定的運算處理和資料分析的能力,進而成為一個可獨立運行又能連結更大雲端架構的智慧節點。

目前家庭中常見的智慧電視和智慧音箱就是最好的範例。這些產品本身都具有特定的應用功能,也就是影片和音樂的播放,但他們同時也具有網路連結的功能,可與其他的設備進行互聯,進而實現更多的應用功能,例如視訊通話,智慧家庭控制等。

安全監控是另一個經典應用範例,這個過去只需有影像感測器與光學鏡頭的產品,在進入智慧物聯的時代後,開始有了更多的運算和分析的功能。最早它只是一個拍攝的設備,或者可以說就是影像輸入的裝置,但後來有了對拍攝物的追蹤功能(簡易的影像分析),但如今它已有人臉追蹤,甚至是辨識的功能,也能用來追蹤車流和車牌。

不只需要運算 還需要智慧

基於上述功能的演進,相關的零組件與裝置系統的設計也就有了很大的不同,其中最主要的,就是具備更強大的資料處理能力的微控制器(MCU)和微處理器(MPU)被大量的使用,或者轉向使用功能更豐富的FPGA解決方案;此外,結合更多元的無線網路通訊功能也是重點所在。

在MCU與MPU方面,我們見到了對人工智慧(AI)功能的支援漸成主流,也就是在中高階的產品線中,都陸續加入了機器學習演算法的功能與硬體,來滿足設備對於大數據的運算功能,另一方面更高容量的記憶體配置也成發展的趨勢。

而對於有更高即時運算分析需求的應用,神經網路處理器(NPU)的使用就成了AIoT運算架構裡的新顯學。例如目前主流的手機運算平台裡,都有所謂AI晶片的配置,其所擔任的功能也就是NPU的角色。部分的應用處理器商,也在他們的方案中增添了具備NPU功能的設計,讓裝置開發業者可以加快AIoT產品的開發。

同樣也為了簡化系統商的開發負擔,在運算單元中整合無線功能,也是目前AIoT時代的元發展趨勢。例如目前越來越多的MCU在晶片中整合了Sub-1 GHz、RF和低功耗Bluetooth,直接提供裝置有IoT無線網路的功能。

圖二
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數據驅動儲存的未來

物聯網數據量預計在 2025 年將超過 79 ZB,但數據真正的價值來自於分析之後產生的洞見。我們越能在接近數據生成的位置處理這些洞見越好,原因是安全性、延遲性與能源效率都能提升。運算型儲存已經崛起,成為數據儲存拼圖關鍵的一部份,因為它把運算力直接放在儲存裝置上,讓企業安全、快速並輕鬆地存取重要資訊。

為各式應用創造價值

在儲存數據的位置直接進行處理,可為物聯網、機器學習與終端運算等應用,開啟龐大的機會。這一點在可預見的儲存使用場景中相當關鍵,例如數據庫加速,因為它意味著不會有大型檔案的移動,安全性與隱私得以提升,數據可以有效率地轉檔或編碼以利串流進行影像處理,並且在必要情況下採用不同的位元率與解析度。而它對於例如交通運輸等應用,也越來越為重要。

例如,現代的飛機每天能產生數個 TB 的飛行數據,通常這些數據會被卸載後再進行分析。運算型儲存提供航空公司在硬碟上即時分析這些數據的能力,因此當飛機降落後,他們可以在 30 分鐘或更短的時間內確保下一個航班的安全,為乘客進行更快的整備,帶來更高的安全性。

在數據儲存的位置產生洞見

Arm在數據儲存方面的專業與經驗,使其在應對市場持續變化的需求時處於更優勢的地位。有鑑於 85% 的硬碟控制器與固態硬碟控制器都是以 Arm 為基礎架構,Arm 已是數十億個儲存裝置信任的夥伴。近期Arm推出Cortex-R82,是 Arm 第一個 64 位元、具備 Linux 作業系統能力的 Cortex-R 處理器,設計用意在於加速次世代企業與運算型儲存解決方案的發展與部署。

讓處理更靠近數據,需要更高的效能。依據作業負載的不同,Arm Cortex-R82 與之前世代的 Cortex-R 相比,最高可以提供 2 倍的效能提升。這能讓儲存應用以較低的延遲,運行如機器學習等全新作業負載,並可選用 Arm Neon 技術提供額外的加速。Cortex-R82 本身為 64 位元架構,最高可以存取 1TB 的 DRAM,供儲存應用進行先進的數據處理。

2020.10月(第348期)完全XR手冊
2020.10月(第348期)完全XR手冊

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