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需求逐步到位 邊緣運算重要性與日俱增

圖一 : 邊緣運算與邊緣裝置
圖一 : 邊緣運算與邊緣裝置

【作者: 籃貫銘、王岫晨】

對整個智慧物聯(AIoT)架構來說,邊緣運算(Edge Computing)可能是最重要的一個技術。它不僅可以提升終端裝置的效能,提升使用者的體驗,最重要的,還能降低雲端系統的負擔,進而增加了整體的系統效能,對於企業的營運與成本有著至關重要的影響。

而在2021年,這個技術的重要性仍會持續的增加,一方面是經過了前兩年的醞釀與佈局,更多的用戶與系統商已體認到導入邊緣運算的益處;另一方面,則是更多的邊緣運算元件與解決方案已到位,降低了導入邊緣運算相關系統的建置時程與成本。

儘管COVID-19對全球的經濟帶來嚴峻的挑戰,也壓抑了大型AIoT系統的建置需求。但隨著5G的加速到來,讓行動運算有了更佳的發展態勢。尤其是疫情所引發的遠端作業與自動化的意識,已成為了業界普遍的共識。

5G興起 多接取邊緣運算架構正受重視

而在5G時代,一種被稱為多接取邊緣運算架構(Multi-access Edge Computing,MEC),正受到廣泛的重視,尤其是在工業領域。它主要的目標就是進一步強化邊緣運算平台的即時性,減少延遲的時間,同時簡化部署的成本,是目前最受重視的邊緣運算技術。

MEC的部署十分具有彈性,它可被建置在無線網路節點(Radio Node)、匯流聚合節點(Aggregation Point)、或是核心網路端(Core Network)。以目前台灣最常見的基地台建置為例,終端用戶使用行動裝置來存取網路上的服務時,基地台即可就由在基地台上的MEC運算平台,先行判斷是否可由MEC提供服務。若只需要透過MEC,就可以更快速的服務使用者,減少需要經過骨幹網路和核心網路的時間後頻寬,從而降低整體網路系統的成本。

國際市場研究機構ResearchAndMarkets就在其報告中指出,邊緣運算導入行動運算的時機已經成熟了。該機構預測,行動邊緣計算在2027年將達到27億美元,特別是在COVID-19發生之後的複合年成長率,將達到30.8%。

而行動邊緣計算其實就是多接取邊緣運算的前身。顧名思義,就是以行動應用場景為主要思考點,讓雲端儲存和運算網路邊緣可以更加接近。歐洲電信標準協會(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)是在2017年時,將行動邊緣運算技術(Mobile Edge Computing)更名為多接取邊緣運算技術,該計劃是將邊緣節點放置在行動和固定網絡上。

該分析機構並在報告中指出,MEC可為客戶更快,更靈活地部署各種服務和應用程序。這個技術結合了電信網路和IT技術,可幫助蜂窩式的電信運營商搭建開放式無線接入網(RAN),以授權第三方(例如內容提供商和應用程序開發商)。同時MEC也允許新興的應用程序進入雲端服務和資源的存取,進而實現新一代的智慧應用環境。

針對MEC的技術與應用,台灣的工研院也投入了許多的研發資源,並且極力的與產業界合作,要打造出更好的5G服務。

工研院就指出,運用MEC可大幅降低網路延遲,提升使用者體驗。目前已與電信業者合作開發出VR 360直播系統,提供高畫質全景直播。此外,也有高畫質無人機空拍串流技術,以及無人車等相關技術。

除此之外,在工業製造與醫療照護領域,同樣也有使用行動邊緣運算技術的需求,像是無人智慧工廠、遠端醫療等,都是需要高速、無延遲的網路服務的效能。

2021年邊緣運算五大趨勢

圖三 : Arm應用工程總監徐達勇
圖三 : Arm應用工程總監徐達勇

Arm應用工程總監徐達勇認為,在2021年,有五大值得關注的邊緣運算趨勢:

˙新冠疫情加速AI部署:根據Arm於2020年8月與麻省理工學院科技評論洞察(MIT Technology Review)合作、針對來自12個不同產業的301位C Level的科技專業人士進行的訪談報告顯示,超過62%的受訪者表示,他們正在投資並使用AI技術。來自大型企業組織(年營收超過 5 億美元)受訪者的部署率較高,接近80%。較小型的企業組織(營收低於 500 萬美元)的部署率則為 58%。1/3的受訪者表示,2020年新冠疫情的爆發加速了他們在AI策略上的部署。

˙企業組織正在提高對AI的投資:超過一半(57%)的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升,且接近四分之一的人表示,他們在2016年到2019年間,年度 AI 支出最少增加一倍。其中,大型企業在AI支出的增加更多:73%來自年營收超過5億美元的企業組織受訪者的預算都有增加,有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過100%。這些投資加碼反映AI對企業營運持續成長且普遍的影響。

˙超過半數企業將AI部署在終端裝置或邊緣運算:儘管對於已經使用AI的企業組織,雲端運算是他們最喜歡的基礎架構,不過在越來越需要極低延遲的數據存取,以及端點/邊緣處理能力的應用上,為了兼顧成本效益及運算效率,越來越多應用將往數據產生的來源靠近,邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方,相關的部署將急起直追。

˙對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求:可以想見,任何普遍的科技與技術對社會的影響都有利弊兩面。AI對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大,讓企業領袖必須正視AI能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助AI的接受度越來越高,但也期待企業能在公平的、高道德標準,並能顧及永續發展的條件下使用這項技術,特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上,也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。

˙雲原生體驗無痛且無縫的轉移至邊緣:雲原生資料中心服務導向的架構,正與構成嵌入式終端與端點裝置的各式各樣的硬體產生碰撞。Arm正與生態系夥伴合作,確保那些不同且持續演進的工作負載,能在各個裝置與作業系統上,簡單地轉移、維護與部署,同時還能無縫地連接到所有的雲端服務。例如Arm推出的Project Cassini,這是個開放、建立標準架構的提案,目的是在安全的Arm終端生態系上,為開發者達成統一且簡化的 AI 體驗。

圖二 : Arm的產品策略是對邊緣運算CPU大幅增加AI/ML的運算能力
圖二 : Arm的產品策略是對邊緣運算CPU大幅增加AI/ML的運算能力

當然我們也值得看看Arm針對邊緣運算將會有哪些產品策略:這將分別討論包括CPU、NPU與PSA等層面。

【欲閱讀更豐富的內容,請參閱CTIMES雜誌 2020 年第 351 期1 月號】

2021.1月(第351期)展望2021年科技趨勢
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