為什么說邊緣計算并不是算力的盡頭？

“曾經(jīng)，有人認為世界上已經(jīng)有足夠的計算能力，我們不需要計算能力了。說實話，如果這個世界不需要計算能力，英特爾做什么呢？可是大數(shù)據(jù)時代的到來，給計算能力帶來了前所未有的挑戰(zhàn)?！庇⑻貭柺袌鰻I銷集團副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理王銳博士的一番話意味深長。

計算力會有盡頭嗎？智慧城市、智慧工業(yè)、智能駕駛、新零售等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用無一不和數(shù)據(jù)緊密相關(guān)，每種應(yīng)用的落地都伴隨大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。據(jù)分析師預(yù)測，到2025年，全球數(shù)據(jù)量將劇增至現(xiàn)在的10倍，達到163ZB。如此巨大的數(shù)據(jù)只有通過算法分析提取有效數(shù)據(jù)，才會做出判斷產(chǎn)生價值，而且隨著人工智能的發(fā)展，新應(yīng)用對計算力的需求會更高。

三大戰(zhàn)略驅(qū)動數(shù)據(jù)革命

英特爾正在進行以數(shù)據(jù)為中心的轉(zhuǎn)型，從端口設(shè)備到云計算，加上內(nèi)存和存儲、FPGA加速器技術(shù)、再加上網(wǎng)絡(luò)以及5G連接技術(shù)和軟件支持，成為數(shù)據(jù)革命的驅(qū)動力。王銳博士表示，“未來是AI時代，一個公司能否生存、能否成功，最終依賴的是他們到底有多強大的計算能力。越來越多的應(yīng)用、邊緣計算、云端計算，需要的是強大的計算、聯(lián)接和存儲的能力。英特爾的戰(zhàn)略就是為新的數(shù)據(jù)世界奠定技術(shù)基礎(chǔ)，增強他們計算、連接、存儲的實力?！?/p>

時代在前進，技術(shù)在進步，不管擁有市場領(lǐng)導(dǎo)地位的國際巨頭，還是手握一技之長的后起之秀，都要隨著時代演進，才能在競爭中立于不敗之地，而在這場數(shù)據(jù)革命中，英特爾主要聚焦三個方面，王銳博士解釋，“第一，半導(dǎo)體生產(chǎn)領(lǐng)導(dǎo)者。我們繼續(xù)推動摩爾定律，雖然它是一個人為定律，但在過去的數(shù)十年里，而且在未來會繼續(xù)推動最基本的計算能力，我們要利用半導(dǎo)體計算能力打造一流的平臺；第二，我們要成為世界領(lǐng)先的端到端提供商，為企業(yè)提供從設(shè)備到云端無縫協(xié)作的方案；第三，引領(lǐng)人工智能和自動化革命，為卓越的、新穎的應(yīng)用場景提供強大的技術(shù)支持?！?/p>

英特爾公司高級副總裁兼物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理TomLantzsch

看中邊緣計算，應(yīng)用落地非常迅速

數(shù)據(jù)在不斷增加，如果全部傳輸?shù)皆贫诉M行處理，顯然當(dāng)前的帶寬和傳輸速度都難以滿足要求，因此將數(shù)據(jù)處理從云端遷移到邊緣端十分必要。英特爾公司高級副總裁兼物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理TomLantzsch認為，“我們能夠推動的下一次轉(zhuǎn)變就是在邊緣計算。在去年，英特爾提出了物聯(lián)網(wǎng)的三個戰(zhàn)略，分別是：第一，為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計高性能芯片；第二，增強邊緣計算，專注于網(wǎng)絡(luò)邊緣計算方面的良好機遇；第三，專注于計算機視覺，我們認為計算機視覺這項AI技術(shù)將帶來變革性變化。為了實現(xiàn)這三個戰(zhàn)略，我們在開發(fā)者工具及生態(tài)環(huán)境方面進行了大量投入，我們還與合作伙伴共同為終端客戶提供了行業(yè)整體解決方案（IntelIOTMarketReadySolutions），將這三個戰(zhàn)略應(yīng)用于教育、零售、工業(yè)、智能城市等領(lǐng)域?！?/p>

提出一個概念非常容易，實現(xiàn)起來一般很難，邊緣計算是不是也是這樣？在今年的物聯(lián)網(wǎng)峰會上我們看到很多實際應(yīng)用案例，比如人臉檢測與屬性提取方案，可以通過人工智能算法提取人臉特征，從而判斷人的情緒；基于英特爾OpenVINO技術(shù)的人臉識別系統(tǒng)，可以應(yīng)用于教育行業(yè)，幫助老師實時判斷學(xué)生的上課情況；智能健康測試系統(tǒng)，可以實時測試用戶的健康狀況并提供改進方案。展會現(xiàn)場筆者看到了幾十種基于邊緣計算的產(chǎn)品。

人臉檢測與屬性提取方案

基于英特爾OpenVINO技術(shù)的人臉識別系統(tǒng)

智能健康測試系統(tǒng)

用英特爾副總裁兼物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)總經(jīng)理陳偉的話就是，“中國市場是既大又快，有點違反物理定律，因為牛頓第二定律是質(zhì)量大了之后速度就會慢。邊緣計算在過去兩三年，發(fā)展幾乎超過了所有的行業(yè)預(yù)計，很多實際的案例落地，將來這個落地會繼續(xù)加速。”

未來訓(xùn)練會發(fā)生在邊緣

從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生來看，大部分數(shù)據(jù)產(chǎn)生在邊緣，但是由于帶寬的限制有45％的數(shù)據(jù)都在邊緣進行計算，占比非常高，未來邊緣計算會發(fā)生什么變化？TomLantzsch分析，“我認為未來我們將看到一些新產(chǎn)品會開始在邊緣進行學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集都發(fā)生在云端，將來有更多的數(shù)據(jù)會產(chǎn)生于邊緣，而訓(xùn)練也會最終轉(zhuǎn)移至邊緣。這就是我們所預(yù)見的未來。而自能系統(tǒng)（autonomoussystems），會變得越來越自能，比如自動駕駛汽車、機器人系統(tǒng)、更為先進的視覺系統(tǒng)等。由于本地產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，所以自主性也會逐級下推，這是我們將面對的一項重大改變。比如，一臺存有50萬張人臉的攝像機，數(shù)據(jù)非常龐大。而這些算法將繼續(xù)在本地的系統(tǒng)層面上得到改善，而不會涉及到云端，它將成為一臺邊緣設(shè)備中的攝像機，而相應(yīng)的學(xué)習(xí)也會在邊緣進行?！?/p>

為了加大邊緣計算的算力，英特爾推出了OpenVINO工具，經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn)，基于OpenVINO平臺的機器視覺深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在使用OpenVINO平臺之后比沒有使用OpenVINO平臺前速度提升7倍，如果使用OpenVINO平臺再加上FPGA后，速度會比最初提升20多倍。在醫(yī)療影像領(lǐng)域，使用OpenVino平臺，可讓模型的運算能力提高188倍，也就是用在骨骼年齡檢測方面提高了188倍，肺部投影的速度提高了38倍。

陳偉強調(diào)，“與幾年前相比，物聯(lián)網(wǎng)的概念越來越清晰。我們在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域耕耘了十年，從嵌入式概念到物聯(lián)網(wǎng)分布式計算的概念，概念的清晰也使得英特爾的戰(zhàn)略簡單了、聚焦了。因為早期ARM和英特爾相比，如果物體不能產(chǎn)生數(shù)據(jù)，就會使用低端的芯片，產(chǎn)生低端的數(shù)據(jù)單元，而數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后沒有判斷能力，所以要通過網(wǎng)絡(luò)傳到后臺進行處理。當(dāng)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)上漲時，網(wǎng)絡(luò)帶寬放松了，渠道更靈活。?？低?/u>的邊緣服務(wù)器就是一個很好的應(yīng)用，幾年前根本沒有服務(wù)器跑在邊緣。5G商用以后，如果我們打掉網(wǎng)絡(luò)的瓶頸，可能會影響整個終端到邊緣計算、網(wǎng)絡(luò)，以及后端的所有平臺。所以英特爾的思路清晰了，第一，專注于邊緣，邊緣本身就在擴大，從零到擴大；第二，做負載整合、應(yīng)用整合；第三，做視覺計算。未來可能會演變，但這些平臺化的技術(shù)，生態(tài)鏈的搭建，使得英特爾有一席之地。”