物聯(lián)網(wǎng)是如何改變嵌入式設(shè)計(jì)思維
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有別于一般泛用型的PC架構(gòu),嵌入式系統(tǒng)的定義,是為特定用途所設(shè)計(jì)的IT系統(tǒng),近年來嵌入式在特定領(lǐng)域的發(fā)展加速,與過去相較,無論是深度或廣度都有長足進(jìn)展,主要原因除了IT技術(shù)本身的精進(jìn)外,應(yīng)用產(chǎn)業(yè)不斷拓展出新的功能需求也是主因,尤其是應(yīng)用面,在市場(chǎng)競(jìng)爭日益激烈的態(tài)勢(shì)下,無論是消費(fèi)性或非消費(fèi)性設(shè)備供貨商,都必須善用IT技術(shù)力量,強(qiáng)化本身競(jìng)爭力,因此嵌入式系統(tǒng)的市場(chǎng)需求與日俱增,而在需求與供給雙方相互拉抬下,嵌入式產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來到史上高峰,未來幾年在AI與物聯(lián)網(wǎng)的驅(qū)動(dòng)下,預(yù)計(jì)將持續(xù)成長。
商機(jī)后勢(shì)可期 廠商卡位AI市場(chǎng)
AI是2017年IT產(chǎn)業(yè)的焦點(diǎn)議題,多數(shù)研究機(jī)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)都認(rèn)為AI不但會(huì)與嵌入式系統(tǒng)整合,而且在部分應(yīng)用中,具有AI功能的嵌入式設(shè)備將串聯(lián)成物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)成為AIoT系統(tǒng),而AIoT系統(tǒng)中,不僅上層的云端平臺(tái)會(huì)具有運(yùn)算能力,終端的嵌入式設(shè)備,甚是設(shè)備中的組件,也都會(huì)有一定程度的AI設(shè)計(jì),進(jìn)而形成龐大商機(jī),也因此目前各大芯片商都早已開始投入AI芯片的布局。
AI芯片在嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用相當(dāng)廣,從數(shù)據(jù)中心、終端設(shè)備(智能手機(jī)、平板計(jì)算機(jī)、穿戴式裝置。。.等)、垂直特定產(chǎn)業(yè)(制造、交通、醫(yī)療。。.等),都將是目標(biāo)市場(chǎng)。投入的廠商也眾多,以架構(gòu)來看,浮點(diǎn)運(yùn)算、同步并行運(yùn)算非常適用于人工智能的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),因此具有這些特點(diǎn)的GPU,也成為這波AI熱潮的重要運(yùn)算架構(gòu)。
但在此趨勢(shì)中CPU也未缺席,尤其是Intel在2017年中分別推出獨(dú)立AI加速器Movidius Neural Compute Stick與Myriad X視覺處理器(Vision Processing Unit;VPU),前者內(nèi)建了Myriad 2視覺運(yùn)算單元,在1瓦電力下可完成每秒1,000億次浮點(diǎn)運(yùn)算,后者則是全球第一個(gè)配備神經(jīng)運(yùn)算引擎(Neural Compute Engine)的系統(tǒng)單芯片,可用于加速產(chǎn)品端的深度學(xué)習(xí)推理。
除了兩家處理器大廠,Google也在2017年推出訂制化的ASIC AI芯片TPU,專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì),Google的TPU主要用于改善搜尋結(jié)果的相關(guān)性與提高Google街景服務(wù)地圖和導(dǎo)航功能正確度,由于TPU是專為特定用途設(shè)計(jì)的特殊規(guī)格邏輯IC,只執(zhí)行單一工作,所以速度更快,但缺點(diǎn)是成本較高。
除了GPU、CPU外,其他處理架構(gòu)如FPGA、DSP等廠商,也都積極投入AI市場(chǎng),而就發(fā)展來看,仍未看出那一類運(yùn)算架構(gòu)會(huì)成為市場(chǎng)主流,服務(wù)器的應(yīng)用目前仍以CPU為主,不過現(xiàn)在NVIDIA也開始跨入發(fā)展,至于終端嵌入式設(shè)備市場(chǎng),無論是體積、功耗、價(jià)格,其市場(chǎng)需求都比服務(wù)器更嚴(yán)苛,因此難度會(huì)更高,不同的應(yīng)用會(huì)需要不同運(yùn)算架構(gòu),因此未來處理器在嵌入式終端市場(chǎng)的應(yīng)用將更為多元,不會(huì)出現(xiàn)一家寡占的狀況。
加速物聯(lián)網(wǎng)布建 組件走向智能化
除了AI之外,物聯(lián)網(wǎng)也會(huì)是未來嵌入式系統(tǒng)的重要發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)概念在IT產(chǎn)業(yè)已將近10年,雖未如當(dāng)初研究機(jī)構(gòu)出現(xiàn)爆發(fā)性成長,不過已陸續(xù)有產(chǎn)業(yè)導(dǎo)入,在物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中,嵌入式設(shè)備主要應(yīng)用于底層,像是零售業(yè)的POS、醫(yī)療業(yè)的手持式平板計(jì)算機(jī)、制造業(yè)的工業(yè)計(jì)算機(jī)。。.等,這些嵌入式設(shè)備過去多為獨(dú)立式運(yùn)作,即便有連網(wǎng)功能,也都僅與上層架構(gòu)鏈結(jié),傳送系統(tǒng)運(yùn)作數(shù)據(jù),設(shè)備之間彼此并未連結(jié)為綿密的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。
近年來物聯(lián)網(wǎng)概念逐漸普及,在多數(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)入后,過去制定的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)開始因應(yīng)企業(yè)實(shí)務(wù)運(yùn)作轉(zhuǎn)型,就目前發(fā)展來看,架構(gòu)在物聯(lián)底紋層的嵌入式設(shè)備,將會(huì)有兩大改變,包括快速導(dǎo)入和智能對(duì)象。
在快速導(dǎo)入部分,過去系統(tǒng)中的設(shè)備數(shù)量少,系統(tǒng)建置并不難,但物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)號(hào)稱萬物皆連,大量擷取第一線設(shè)備的訊號(hào),累績成大數(shù)據(jù)后,讓上層的云端平臺(tái)的運(yùn)算更趨精準(zhǔn),因此在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中,第一線設(shè)備的部件相當(dāng)重要,在消費(fèi)性領(lǐng)域如智慧家庭,其設(shè)備可以逐步連結(jié),但在地域龐大像是大型醫(yī)院、工廠等,其鏈接的嵌入式裝置數(shù)量有可能上達(dá)千臺(tái),要在一定時(shí)間內(nèi)布建,其難度相當(dāng)高,尤其是較舊的機(jī)臺(tái),要將感測(cè)訊息連上網(wǎng),更對(duì)系統(tǒng)人員帶來嚴(yán)苛挑戰(zhàn)。對(duì)此困境,舊型設(shè)備必須藉由外接模塊與上層鏈結(jié),機(jī)型較新的嵌入式設(shè)備,則多已有連網(wǎng)功能,現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)仍多使用3G、4G、Wi-Fi等通訊技術(shù),要鏈接上網(wǎng)并不難,但如何讓傳回的數(shù)據(jù)具正確性,就必須靠智能對(duì)象的設(shè)計(jì)。
智能對(duì)象的設(shè)計(jì)有兩部分,包括邊緣運(yùn)算和組件AI化。邊緣運(yùn)算是讓位處系統(tǒng)終端的嵌入式設(shè)備有一定運(yùn)算能力,設(shè)備先行預(yù)處理過數(shù)據(jù)后,再將結(jié)果傳回云端平臺(tái),邊緣運(yùn)算除可降低后端處理器的工作負(fù)載外,前端整理過的數(shù)據(jù)量也會(huì)大幅減少,若是采用3G、4G等通訊技術(shù)的系統(tǒng),就可降低傳輸費(fèi)用。組件AI化則是讓嵌入式設(shè)備內(nèi)的零組件如儲(chǔ)存裝置、人機(jī)接口等,具有AI功能,使其可偵測(cè)設(shè)備狀態(tài),提升系統(tǒng)運(yùn)作效率,例如播放高畫質(zhì)影音檔案時(shí),儲(chǔ)存裝置可從數(shù)據(jù)的讀取次數(shù),運(yùn)算出運(yùn)作模式,進(jìn)而調(diào)整設(shè)備狀態(tài),預(yù)先處理讀取扇區(qū),使整體系統(tǒng)運(yùn)作更穩(wěn)定且快速。
AI與物聯(lián)網(wǎng)是近兩年嵌入式領(lǐng)域的重要趨勢(shì),而業(yè)界多認(rèn)為這兩者將會(huì)快速整合,翻轉(zhuǎn)過去IT架構(gòu)的功能走向,在此態(tài)勢(shì)下,無論是單一設(shè)備或整體系統(tǒng),嵌入式設(shè)計(jì)者必須有全新思維,一直以來嵌入式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)都以市場(chǎng)需求為設(shè)計(jì)導(dǎo)向,在AIoT時(shí)代,系統(tǒng)使用思維將全部翻轉(zhuǎn),設(shè)備內(nèi)部的組件功能更細(xì)更具智能,外部的系統(tǒng)整合則必須更緊密且多元,如此方能因應(yīng)新時(shí)代的市場(chǎng)需求,設(shè)計(jì)出優(yōu)化嵌入式系統(tǒng)。