Marvell在2018Arm峰會上展示在邊緣使用AWS Lambda運行機器學習算法的功能

Marvell??在需求嚴苛的各種網(wǎng)絡(luò)邊緣計算領(lǐng)域，一直居于領(lǐng)先地位。這得益于公司?ARMADA? 和 OCTEON TX? 兩條多核處理器產(chǎn)品所帶來的聯(lián)發(fā)優(yōu)勢。

網(wǎng)絡(luò)邊緣計算應(yīng)用涵蓋小型企業(yè)、工業(yè)領(lǐng)域和企業(yè)級用戶等在內(nèi)的眾多市場，它們對高效的數(shù)據(jù)包處理、機器學習和云連接等技術(shù)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(yīng)用的各項功能。

此次演示模擬的是一個自動停車場的應(yīng)用場景。 以 ARMADA 處理器為基礎(chǔ)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(chǔ)的計算節(jié)點會運行 AWS Greengrass 核心；執(zhí)行兩個 Lambda 函數(shù)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(jīng)過授權(quán)。

第一 Lambda 函數(shù)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(shù)，該函數(shù)將存取 DynamoDB? 數(shù)據(jù)庫。 云端 Lambda 函數(shù)將負責讀取 DynamoDB 白名單數(shù)據(jù)庫并確定車牌是否屬于授權(quán)汽車。 該信息將被發(fā)送回網(wǎng)絡(luò)邊緣 MACCHIATObin 開發(fā)板上的第二 Lambda 函數(shù)，負責管理停車場容量和開關(guān)道閘。 此 Lambda 函數(shù)會將邊緣活動記錄到 AWS Cloud Elasticsearch? 服務(wù)，該服務(wù)充當開源數(shù)據(jù)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(guān)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(wù)將對用戶進行身份驗證，確認訪問 Kibana 的權(quán)限。

在 AWS Cloud Lambda 函數(shù)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(shù)后，此 MACCHIATObin Lambda 函數(shù)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(jù)需要打開/關(guān)閉道閘。

ESPRESSObin 開發(fā)板作為 AWS Greengrass IoT 設(shè)備運行，負責根據(jù)從 MACCHIATObin 開發(fā)板的第二 Lambda 函數(shù)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(xiàn)。 Marvell 基礎(chǔ)架構(gòu)處理器的功能具有涵蓋一系列高端網(wǎng)絡(luò)和安全應(yīng)用的潛力，這些應(yīng)用可以從 Arm? 生態(tài)系統(tǒng)的成熟度和在網(wǎng)絡(luò)邊緣的多核環(huán)境中運行機器學習的能力中受益。