技術(shù)
導(dǎo)讀:AI的飛速發(fā)展開啟了各科技大國的人工智能“軍備競賽”,而這場競賽的主戰(zhàn)場一定是在邊緣計(jì)算領(lǐng)域。
邊緣計(jì)算并不是一個(gè)新的概念。從“云”開始走進(jìn)大眾視野,繼而物聯(lián)網(wǎng)使我們邁進(jìn)了后云時(shí)代。AI技術(shù)的發(fā)展使得“云”逐漸向“邊緣”過渡。邊緣計(jì)算是技術(shù)發(fā)展的必然,它打破了傳統(tǒng)云計(jì)算的邊界,將計(jì)算分布到各個(gè)邊緣設(shè)備上進(jìn)行。
隨著人工智能技術(shù)的興起,以及5G技術(shù)的發(fā)展,邊緣計(jì)算已經(jīng)成為各國的研究熱點(diǎn),下圖展示了各國在邊緣計(jì)算產(chǎn)、學(xué)、研方面的投入比較。
作為邊緣計(jì)算概念的最早提出國,美國在該領(lǐng)域的投入最多,中國次之。本文梳理了幾家美國科技巨頭企業(yè)在邊緣計(jì)算領(lǐng)域的產(chǎn)品和成果,分為三個(gè)類別簡單介紹。先讓我們了解一下邊緣計(jì)算與5G有什么關(guān)系以及邊緣計(jì)算能做什么。
1 5G是邊緣計(jì)算的引擎
邊緣計(jì)算的技術(shù)實(shí)施需要考慮三個(gè)問題:安全、速度和規(guī)模。
隨著自動(dòng)駕駛汽車、智能家居和許多其他高帶寬應(yīng)用需求的增加,無線傳感器的數(shù)量將繼續(xù)呈幾何級(jí)數(shù)增長。企業(yè)級(jí)應(yīng)用和消費(fèi)級(jí)應(yīng)用將需要更多的帶寬,來連接更多的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,還需要更高的安全性來保護(hù)和管理數(shù)據(jù)。而且物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的爆炸式增長意味著彼此之間的設(shè)備數(shù)量要多得多,現(xiàn)有4G LTE網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)的挑戰(zhàn)之一是連接密度。
而安全、速度和規(guī)模正是5G無線網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)的核心要求。4G網(wǎng)絡(luò)每平方公里最多只能支持2000個(gè)活動(dòng)設(shè)備,5G標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是在每平方公里內(nèi)支持多達(dá)10萬個(gè)活動(dòng)設(shè)備。
5G網(wǎng)絡(luò)給邊緣計(jì)算的應(yīng)用提供高可靠性、低時(shí)延、高速率的傳輸條件,相當(dāng)于為邊緣計(jì)算架構(gòu)的實(shí)施安裝上了動(dòng)力引擎。
2 邊緣計(jì)算改變生活
搭上5G的順風(fēng)車,邊緣計(jì)算的發(fā)展將為以下應(yīng)用場景帶來革命性的升級(jí):
01 自動(dòng)駕駛
自動(dòng)駕駛汽車需要快速且持續(xù)不斷傳入并分析數(shù)據(jù),必須在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)處理周圍的環(huán)境信息,以便采取相應(yīng)的行動(dòng)。這種數(shù)據(jù)量和時(shí)間的限制使得數(shù)據(jù)分析的計(jì)算不能依靠云端的計(jì)算能力,只能在本地完成,這就對本地設(shè)備的計(jì)算能力提出更高的要求,下文將提到Google和NVIDIA等芯片廠商在邊緣計(jì)算芯片領(lǐng)域的布局。
另外,邊緣計(jì)算架構(gòu)除了使自動(dòng)駕駛車輛能夠?qū)崟r(shí)收集、處理數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能,還將實(shí)時(shí)共享車輛之間的數(shù)據(jù),并且結(jié)合地理位置附近的邊緣數(shù)據(jù)中心,將數(shù)據(jù)傳輸?shù)匠鞘芯W(wǎng)絡(luò)中,向緊急響應(yīng)服務(wù)和汽車制造商傳遞關(guān)鍵數(shù)據(jù),以提升自動(dòng)駕駛汽車的可靠性和安全性。
02 智慧城市
信息爆炸的時(shí)代,每個(gè)城市正迅速成為龐大的信息收集中心,傳感器每天都在收集交通模式、公用事業(yè)使用和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的云解決方案無法滿足海量的計(jì)算需求。
一個(gè)城市就是一個(gè)生態(tài)系統(tǒng),交通物流、能源化工、商業(yè)通信、水氣電生活設(shè)施等子系統(tǒng)將借助基于5G的邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)信息打通。未來的城市通過這些萬物互聯(lián)實(shí)現(xiàn)信息共享和協(xié)同運(yùn)作,在城市資源分配、公共事務(wù)協(xié)調(diào)、突發(fā)事件預(yù)警等方面實(shí)現(xiàn)智能決策。整個(gè)城市更像一個(gè)智能體,生活在其中的人將擁有更舒適的體驗(yàn)。
03 工業(yè)制造
通過將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算集成到工業(yè)設(shè)備中,制造商可以收集數(shù)據(jù),以便更好地進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)和提高能源效率,從而降低成本和能源消耗,同時(shí)保持更好的可靠性和生產(chǎn)正常運(yùn)行時(shí)間。通過持續(xù)的數(shù)據(jù)收集和分析,智能制造技術(shù)也將幫助公司定制生產(chǎn)和運(yùn)行。通過部署微型數(shù)據(jù)中心(比如Edge Micro),制造廠商可以通過邊緣計(jì)算將生產(chǎn)設(shè)備、人和產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析,推送到微型數(shù)據(jù)中心,再根據(jù)需要傳輸?shù)皆贫恕?/p>
邊緣計(jì)算將為工業(yè)制造提升智能化水平提供性能監(jiān)控的手段,為生產(chǎn)優(yōu)化提供決策依據(jù)。比如,海上石油鉆井平臺(tái)可以利用邊緣計(jì)算架構(gòu)實(shí)時(shí)收集、監(jiān)視和處理各種環(huán)境因素的數(shù)據(jù),而不必依賴于遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。
04 金融領(lǐng)域
在智能手機(jī)成為我們每個(gè)人生活必需品的時(shí)代,銀行機(jī)構(gòu)正將邊緣計(jì)算技術(shù)與智能手機(jī)應(yīng)用程序結(jié)合起來,以更好地針對客戶提供服務(wù),甚至還可以借助邊緣計(jì)算架構(gòu)為自動(dòng)取款機(jī)和自助服務(wù)臺(tái)提供收集和處理數(shù)據(jù)的能力,使它們反應(yīng)更快以提供更多人性化的服務(wù)功能。
對于對沖基金等交易型金融機(jī)構(gòu)來說,交易算法計(jì)算上一毫秒的延遲可能意味著大量的資金損失。采用邊緣計(jì)算架構(gòu)將核心計(jì)算放在世界各地證券交易所附近的數(shù)據(jù)中心,讓計(jì)算密集型的核心算法盡可能接近數(shù)據(jù)源,實(shí)時(shí)獲取最準(zhǔn)確和最新的信息。
05 健康醫(yī)療
通過邊緣設(shè)備收集患者數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)發(fā)送給醫(yī)院,讓醫(yī)務(wù)人員實(shí)時(shí)獲取到患者的健康數(shù)據(jù),可以大大提高醫(yī)護(hù)的效率。特別對于一些長期的或慢性的疾病,如糖尿病和心血管疾病,這樣能減少患者頻繁趕赴醫(yī)院的麻煩,也可緩解醫(yī)療資源長期緊張的問題。
通過建立邊緣計(jì)算數(shù)據(jù)中心,還可以將整個(gè)醫(yī)療過程數(shù)據(jù)記錄下來,形成一個(gè)完整連續(xù)的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫,為醫(yī)療的診斷分析提供更全面的依據(jù)??梢灶A(yù)見,將來每個(gè)醫(yī)院就是一個(gè)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)中心,只要有足夠安全的數(shù)據(jù)隱私監(jiān)管和保護(hù)措施,邊緣計(jì)算和智能醫(yī)療將為健康醫(yī)療領(lǐng)域帶來變革。
06 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)
增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR:Augmented Reality)應(yīng)該會(huì)是5G時(shí)代落地最快、商用最廣的邊緣計(jì)算技術(shù)。與虛擬現(xiàn)實(shí)不同,AR不是生成一個(gè)完全的虛擬世界,而是將數(shù)字元素覆蓋在真實(shí)環(huán)境之上,通過眼鏡和耳機(jī)等可穿戴的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備作為人機(jī)接口與人進(jìn)行互動(dòng)。因?yàn)槭侵苯优c人互動(dòng),必須做到零延遲,這就要求在設(shè)備端處理視覺數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)整合預(yù)渲染的視覺元素。
如果沒有邊緣計(jì)算架構(gòu),這些可視化數(shù)據(jù)將需要返回到集中的云服務(wù)器,在云服務(wù)器中進(jìn)行視覺處理和元素渲染處理,還要再將數(shù)據(jù)發(fā)回設(shè)備端,這不可避免地會(huì)產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)延遲,這種延遲會(huì)讓人感覺到眩暈。邊緣計(jì)算技術(shù)加上5G網(wǎng)絡(luò)讓AR設(shè)備可以即時(shí)完成視覺處理和視覺合成,讓用戶在任何地方查看新的AR細(xì)節(jié),而不會(huì)感受到延遲和眩暈。
游戲和娛樂會(huì)是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備常見的應(yīng)用程序,但增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)更有意義的應(yīng)用應(yīng)該是在醫(yī)療領(lǐng)域。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)可以幫助外科醫(yī)生做手術(shù),提供視覺輔助和更高的手術(shù)精度,提高手術(shù)的成功率。
3 美國的邊緣計(jì)算公司
下面分三個(gè)類別介紹美國邊緣計(jì)算領(lǐng)域的公司:
一是核心計(jì)算類,邊緣計(jì)算的核心在于邊緣端的計(jì)算能力,該類公司主打產(chǎn)品是芯片和計(jì)算框架;
二是網(wǎng)絡(luò)安全類,在這個(gè)類別中只介紹在云計(jì)算領(lǐng)域CDN的王者Akamai公司,主打邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全;
三是平臺(tái)設(shè)備類,主要關(guān)注邊緣計(jì)算平臺(tái)框架以及與邊緣計(jì)算相關(guān)的微型數(shù)據(jù)中心。
其實(shí),類別之間并沒有非常明確的界限,大的公司一般在硬件和軟件均有布局。
01 核心計(jì)算類
(1)谷歌(Google)
主打產(chǎn)品:Edge TPU和Cloud IoTa Edge
Edge TPU是為邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)的芯片,用于在邊緣設(shè)備上運(yùn)行Tensorflow Lite機(jī)器學(xué)習(xí)模型。因?yàn)槭菫檫吘壴O(shè)備提供的,特點(diǎn)是功耗小、體積小、性能也足夠好。Edge TPU支持機(jī)器視覺、語音識(shí)別、機(jī)器人等多種智能應(yīng)用,可以用在上面提到的幾乎每個(gè)場景中。
Cloud IoT Edge有點(diǎn)類似下面要介紹的微軟的Azure IoT Edge。Cloud IoT Edge軟件將Google Cloud強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)能力擴(kuò)展到邊緣設(shè)備端,是Google云服務(wù)在邊緣設(shè)備的一種延伸。結(jié)合Edge TPU可以執(zhí)行在Google Cloud中訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型。
(2)英偉達(dá)(NVIDIA)
主打產(chǎn)品:芯片處理器
在智能計(jì)算芯片領(lǐng)域,怎么能少得了英偉達(dá)?;贘etson Nano處理器組裝的輕型NVIDIA EGX平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)每秒5億次并把功耗維持在幾瓦特;搭載NVIDIA T4的EGX邊緣服務(wù)器可以達(dá)到10萬億每秒的運(yùn)算。芯片的低功耗對人工智能運(yùn)算很重要,目前傳統(tǒng)CPU在這類運(yùn)算中能耗巨大,EGX目前是少數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)低功耗的計(jì)算平臺(tái)。
Jetson Nano處理器在最近的一項(xiàng)針對機(jī)器學(xué)習(xí)的基準(zhǔn)評(píng)測中戰(zhàn)勝了Google的EdgeTPU和英特爾的邊緣處理器,取得了機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算性能上的領(lǐng)先地位。
02 網(wǎng)絡(luò)安全類
(1)Akamai
主打產(chǎn)品:智能邊緣平臺(tái)(Intelligent Edge Platform)
Akamai是全球最大的CDN巨頭,沒有之一。Akamai在全球137個(gè)國家和地區(qū)擁有3900個(gè)數(shù)據(jù)中心,部署了240000臺(tái)服務(wù)器,擁有全球最大的CDN平臺(tái)。什么是CDN?CDN全稱叫內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò),通俗一點(diǎn)可以理解為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)快遞員,快遞的快慢影響了個(gè)人的消費(fèi)體驗(yàn),而CDN就是解決數(shù)據(jù)內(nèi)容分發(fā)的需求。平時(shí)用的抖音、快手、B站這些視頻網(wǎng)站就非常依賴CDN技術(shù)服務(wù)。從下面這張圖可以看出Akamai在CDN的領(lǐng)導(dǎo)地位。
Akamai的智能邊緣平臺(tái)(Intelligent Edge Platform)是一個(gè)防御盾牌,它可以將網(wǎng)站、用戶、設(shè)備、數(shù)據(jù)中心和云納入防御網(wǎng)絡(luò)等。我們知道,隨著數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)攻擊的手段也在升級(jí),從DdoS攻擊發(fā)展到撞庫攻擊、爬蟲攻擊,邊緣設(shè)備與云計(jì)算設(shè)備一樣面臨著這些攻擊的挑戰(zhàn),Akamai是這方面的安全專家,擁有全球90%以上的互聯(lián)網(wǎng)用戶,Intelligent Edge Platform是目前唯一全球性的、大規(guī)模分布的、智能的Edge平臺(tái),提供邊緣計(jì)算的安全服務(wù)。
03 平臺(tái)設(shè)備類
(1)微軟(Microsoft)
主打產(chǎn)品:Azure IoT Edge
Azure IoT Edge是在 Azure IoT 中心上構(gòu)建的完全托管的服務(wù)??梢酝ㄟ^AzureIoT Edge在標(biāo)準(zhǔn)容器中部署AI和第三方服務(wù)以及自定義的業(yè)務(wù)邏輯,進(jìn)而在邊緣設(shè)備上運(yùn)行。Azure IoT Edge不是一個(gè)獨(dú)立的服務(wù),需結(jié)合Azure云服務(wù)使用,目的是幫助用戶將原來運(yùn)行在云端的分析模塊和業(yè)務(wù)模塊輕松的部署到邊緣設(shè)備端,支持跨平臺(tái)部署。
(2)亞馬遜(Amazon)
主打產(chǎn)品:AWS Snowball Edge和AWS IoT Greengrass
AWS Snowball Edge是一種數(shù)據(jù)遷移和邊緣計(jì)算設(shè)備。Snowball Edge支持特定的Amazon EC2實(shí)例類型以及AWS Lambda函數(shù),因此客戶可以在AWS中進(jìn)行開發(fā)和測試,然后在偏遠(yuǎn)位置的設(shè)備上部署應(yīng)用程序以收集、預(yù)處理和返回?cái)?shù)據(jù)。常見使用案例包括數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)傳輸、圖像整理、IoT 傳感器流捕獲和機(jī)器學(xué)習(xí)。
AWS IoT Greengrass 是一個(gè)軟件,它將AWS云功能擴(kuò)展到本地設(shè)備。AWS IoT Greengrass 使本地設(shè)備可以更靠近信息源收集和分析數(shù)據(jù),同時(shí)在本地網(wǎng)絡(luò)上安全地相互通信。具體來說就是,使用 AWS IoT Greengrass 的開發(fā)人員可以在 AWS 云中編寫無服務(wù)器代碼(Lambda 函數(shù),支持Python語言)。然后,他們就可以很方便地將此代碼部署到設(shè)備以便本地執(zhí)行應(yīng)用程序。
(3)Clear Blade
主打產(chǎn)品:物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)(IoT Platform)和物聯(lián)網(wǎng)邊緣平臺(tái)(IoT Edge Platform)
物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)(IoT Platform)可以讓企業(yè)安全地實(shí)時(shí)運(yùn)行和擴(kuò)展物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,這是唯一一個(gè)允許企業(yè)根據(jù)不同行業(yè)定制要求二次開發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),部署在云端,支持多租戶,每個(gè)租戶可以創(chuàng)建多個(gè)系統(tǒng),在每個(gè)系統(tǒng)中開發(fā)者可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求,創(chuàng)建各種應(yīng)用。
物聯(lián)網(wǎng)邊緣平臺(tái)(IoT Edge Platform)則是部署在邊緣計(jì)算設(shè)備端,上與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)連接,下與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備交互。Clear Blade支持可視化的配置界面,支持模塊化的服務(wù)開發(fā),讓開發(fā)者很方便地創(chuàng)建邊緣計(jì)算實(shí)例。下圖是Clear Blade的平臺(tái)架構(gòu)圖。
(4)Edge Micro
主打產(chǎn)品:低延遲的邊緣主機(jī)托管
數(shù)據(jù)密集型的邊緣計(jì)算還需要一定規(guī)模的數(shù)據(jù)中心作為支撐,這樣的數(shù)據(jù)中心需要滿足邊緣計(jì)算的低延遲的需求,微型邊緣數(shù)據(jù)中心應(yīng)運(yùn)而生,特別在5G時(shí)代,隨著邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)的發(fā)展,對于微型數(shù)據(jù)中心的需求將會(huì)大大增加。
Edge Micro就是提供這種微型數(shù)據(jù)中心的一家初創(chuàng)公司,這樣的初創(chuàng)公司還有很多,這些公司主要在提供低延遲、低功耗、高可靠性、環(huán)境適應(yīng)性、容災(zāi)備份等方面進(jìn)行競爭。Edge Micro提供邊緣主機(jī)托管的數(shù)據(jù)中心服務(wù),將計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源放在離終端用戶更近的地方,以便更快地處理數(shù)據(jù)。這些微型數(shù)據(jù)中心一般會(huì)搭建在一個(gè)集裝箱大小的模塊中,便于模塊化安裝部署。
4 結(jié)論
可以看到,科技巨頭們在邊緣計(jì)算領(lǐng)域的競爭非常激烈,實(shí)際上美國搶占邊緣計(jì)算這片藍(lán)海的公司特別多,雖然科技巨頭們在技術(shù)領(lǐng)域具有領(lǐng)導(dǎo)地位,但是美國投入到邊緣計(jì)算的初創(chuàng)公司和小公司占到了整個(gè)產(chǎn)業(yè)界近80%,非常具有活力,公司數(shù)量更是在全球遙遙領(lǐng)先。