速來圍觀！Marvell在 2018 Arm 技術峰會上展示了邊緣計算技術

Marvell ®在需求嚴苛的各種網絡邊緣計算領域，一直居于領先地位。這得益于公司ARMADA® 和 OCTEON TX® 兩條多核處理器產品所帶來的聯發(fā)優(yōu)勢。

網絡邊緣計算應用涵蓋小型企業(yè)、工業(yè)領域和企業(yè)級用戶等在內的眾多市場，它們對高效的數據包處理、機器學習和云連接等技術具有比較高的需求。在剛剛過去的，在美國圣何塞會議中心舉行的2018年Arm TechCon上， Marvell 與 Amazon Web Services® (AWS) 合作，以一種很新穎的形式，為與會者展示了邊緣計算應用的各項功能。

此次演示模擬的是一個自動停車場的應用場景。 以 ARMADA 處理器為基礎的Marvell MACCHIATObin® 社區(qū)開發(fā)板集成了 AWS Greengrass® 軟件，可用作邊緣計算節(jié)點。 Marvell 邊緣計算節(jié)點會接收放置在停車場入口和出口處兩個攝像機的視頻流。 以 ARMADA 處理器為基礎的計算節(jié)點會運行 AWS Greengrass 核心;執(zhí)行兩個 Lambda 函數來處理傳入的視頻流并通過識別牌照辨識進入停車場的車輛;然后檢查進入停車場的車輛是否經過授權。

第一 Lambda 函數將運行自動車牌識別 (OpenALPR) 軟件以獲取車牌號并將其與道閘ID(入口/出口)一起傳送到 AWS® 云端上運行的 Lambda 函數，該函數將存取DynamoDB® 數據庫。 云端 Lambda 函數將負責讀取 DynamoDB 白名單數據庫并確定車牌是否屬于授權汽車。 該信息將被發(fā)送回網絡邊緣 MACCHIATObin 開發(fā)板上的第二 Lambda 函數，負責管理停車場容量和開關道閘。 此 Lambda 函數會將邊緣活動記錄到 AWS Cloud Elasticsearch® 服務，該服務充當開源數據可視化引擎Kibana® 的后端。 Kibana 使遠程操作人員能夠直接訪問有關停車場占用情況、入口道閘狀態(tài)和出口道閘狀態(tài)的信息。 此外，AWS Cognito 服務將對用戶進行身份驗證，確認訪問 Kibana 的權限。

在 AWS Cloud Lambda 函數將判定(允許/拒絕)發(fā)送到 MACCHIATObin 開發(fā)板上運行的第二 Lambda 函數后，此 MACCHIATObin Lambda 函數將負責與道閘控制器通信，該控制器由 Marvell ESPRESSObin® 開發(fā)板組成，用于根據需要打開/關閉道閘。

ESPRESSObin 開發(fā)板作為 AWS Greengrass IoT 設備運行，負責根據從MACCHIATObin 開發(fā)板的第二 Lambda 函數收到的信息打開道閘。

此次演示展示了在邊緣使用 AWS Lambda 運行機器學習算法的功能，能使識別過程變得十分迅捷。 憑借高性能、低功耗的 Marvell OCTEON TX 和 ARMADA 多核處理器，快速的識別過程得以實現。 Marvell 基礎架構處理器的功能具有涵蓋一系列高端網絡和安全應用的潛力，這些應用可以從 Arm® 生態(tài)系統(tǒng)的成熟度和在網絡邊緣的多核環(huán)境中運行機器學習的能力中受益。