原標(biāo)題:鯤鵬+昇騰,邊緣計(jì)算峰會(huì)上的智能之歌
文 |魏啟揚(yáng)
來源|智能相對論(aixdlun)
來自Gartner的分析報(bào)告認(rèn)為,未來將有75%的數(shù)據(jù)會(huì)在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。這些地方可能是工廠、醫(yī)院、銀行,抑或商場、公路、城市……
這也意味著邊緣計(jì)算將從被人忽視的“邊緣”逐漸走到舞臺(tái)的中心。
隨著5G網(wǎng)絡(luò)的滲透,如何更好地?fù)肀н吘売?jì)算,成為這場時(shí)代變革中每一個(gè)參與者都著重思考的問題。
剛剛結(jié)束的2020邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上,鯤鵬和昇騰通過自身的落地實(shí)踐,向行業(yè)重新梳理了其對邊緣智能的理解和主張,描繪了一幅邊緣智能的悠悠長卷。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型大潮下,邊緣計(jì)算進(jìn)入2.0
在進(jìn)入正題之前,我們需要重新審視一下當(dāng)前的時(shí)代背景,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮之下,計(jì)算這件事正在經(jīng)歷些什么,而我們又該需要怎樣的計(jì)算。
華為昇騰計(jì)算業(yè)務(wù)總裁許映童在2020邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上演講時(shí)認(rèn)為,當(dāng)前邊緣計(jì)算所面臨的數(shù)據(jù)主要存在兩方面的變化。
一是從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,再到萬物互聯(lián)時(shí)代,數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級增長,同時(shí)通過5G網(wǎng)絡(luò)的放大效應(yīng)之后,有實(shí)時(shí)性要求處理的數(shù)據(jù)需求也大大增加。
根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)預(yù)測,2025年全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將增長至270億個(gè),物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將達(dá)到1000億臺(tái),全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到163個(gè)ZB。
二是數(shù)據(jù)形態(tài)上,數(shù)據(jù)類型也從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)發(fā)展到多媒體數(shù)據(jù),再到描述AI的元數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理需求呈指數(shù)級增長。
在這樣的背景之下,邊緣計(jì)算也由1.0階段升躍至2.0階段,邊緣智能和邊云協(xié)同成為主旋律。
比如,過去需要通過專業(yè)的計(jì)算設(shè)備進(jìn)行計(jì)算,而現(xiàn)在智能設(shè)備無處不在,異構(gòu)計(jì)算開始興起,我們需要在可穿戴設(shè)備、手機(jī)、智慧屏,甚至工控機(jī)、智能攝像機(jī)、智能汽車上隨時(shí)隨地進(jìn)行計(jì)算;
再比如,過去的邊緣計(jì)算,主要以連接與傳輸為核心,數(shù)據(jù)依然是在中心側(cè)處理,但現(xiàn)在的智能邊緣強(qiáng)調(diào)以AI能力和應(yīng)用為核心,要求數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)直接處理。
新的局面和形勢,也出現(xiàn)了新的問題。許映童在演講中總結(jié)了當(dāng)前邊緣智能化所面臨的4個(gè)挑戰(zhàn):
1、中心側(cè)重訓(xùn)練、邊緣側(cè)重推理,導(dǎo)致中心側(cè)與邊緣側(cè)架構(gòu)不統(tǒng)一,云邊難以協(xié)同;
2、由于設(shè)備的不同,邊緣計(jì)算需要面對五花八門的操作系統(tǒng),其中包括CentOS、Debian、BC_Linux、ubuntu、openEuler、Suse、Windows等等;
3、邊緣計(jì)算所要面臨的設(shè)備種類多樣,從我們熟悉的PC、手機(jī)、攝像機(jī),到專業(yè)程度更高的板卡、小站、服務(wù)器等;
4、邊緣計(jì)算將在工廠、道路、園區(qū)、港口、電力線等各個(gè)場景隨時(shí)發(fā)生,所處的環(huán)境也變得多樣。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開邊緣計(jì)算,邊緣計(jì)算同時(shí)又助推著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,在這樣一個(gè)時(shí)代的轉(zhuǎn)折點(diǎn),邊緣計(jì)算需要更多的探索與實(shí)踐,總結(jié)出成熟的經(jīng)驗(yàn)與方案來應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。
無處不在的AI,鯤鵬與昇騰為何能如影隨形?
邊緣計(jì)算,特別是邊緣智能計(jì)算對于行業(yè)到底具有多大的價(jià)值和意義,我們先來看看許映童在2020邊緣計(jì)算峰會(huì)上例舉的三個(gè)案例。
在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域,華為通過將基于昇騰計(jì)算的工控機(jī)部署到工業(yè)相機(jī)上,用AI對服務(wù)器、無線、終端等產(chǎn)品的散熱器、異物等進(jìn)行檢測,直接將質(zhì)檢效率提升3倍,質(zhì)檢準(zhǔn)確率提高到大于99.9%。
在高速收費(fèi)稽核領(lǐng)域,鯤鵬和昇騰共同構(gòu)建的ETC門架系統(tǒng)一體化智慧站點(diǎn),兼具實(shí)時(shí)稽核與精準(zhǔn)計(jì)費(fèi)兩項(xiàng)能力,其中智能視頻網(wǎng)關(guān)和ETC收費(fèi)識(shí)別應(yīng)用均基于昇騰計(jì)算打造,這套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了AI云邊協(xié)同,為湖南高速每年挽回?fù)p失超過2億元。
在智慧金融領(lǐng)域,為解決客戶銀行排隊(duì)時(shí)間長,效率低;銀行客戶經(jīng)理尋找潛在VIP客戶難的痛點(diǎn),華為以AI推進(jìn)招商銀行深圳分行各銀行網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行智能化升級,通過部署基于昇騰計(jì)算的智能小站,在云邊協(xié)同下實(shí)現(xiàn)智能鑒權(quán),使得客戶的業(yè)務(wù)等待時(shí)間下降70%,客戶經(jīng)理對VIP客戶的識(shí)別率提升了60%,客戶滿意度提升50%,銀行的服務(wù)也因此變得更有溫度。
從上述案例我們可以發(fā)現(xiàn),AI正在我們看得見和看不見的地方發(fā)揮著作用,改變著我們的工作、生產(chǎn)與生活,邊緣計(jì)算則伴隨在AI左右如影隨形。
會(huì)不會(huì)感到好奇,案例中提到的鯤鵬和昇騰是如何做到的?
我們先來看看通用場景下的鯤鵬計(jì)算。
由鯤鵬920處理和TaiShan邊緣型服務(wù)器構(gòu)成了鯤鵬在邊緣計(jì)算場景下的硬件平臺(tái)。多核架構(gòu)的鯤鵬920是高算力的來源,TaiShan邊緣型服務(wù)器以其短機(jī)箱的設(shè)計(jì),超寬環(huán)溫適應(yīng)性以及易維護(hù)的特點(diǎn),專為邊緣場景打造。在軟件方面,由openEuler構(gòu)成了鯤鵬基礎(chǔ)軟件生態(tài)底座。
相比鯤鵬計(jì)算,昇騰計(jì)算的顆粒度更小,在專門的AI場景下,昇騰具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。
在這里就不得不提以達(dá)芬奇架構(gòu)和CANN異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)為底座所構(gòu)建的全棧全場景AI體系,為滿足AI場景下的邊緣計(jì)算需求,昇騰還以智能化的數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)技術(shù)與產(chǎn)品作為支撐,形成結(jié)構(gòu)完整的產(chǎn)業(yè)體系。
其中CANN異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)則統(tǒng)一了編程架構(gòu),使其在全場景下都具有非常強(qiáng)的伸縮性和可適應(yīng)性,對于開發(fā)者而言,不用再糾結(jié)終端是手機(jī)還是機(jī)器人,也不用關(guān)心硬件使用了哪種操作系統(tǒng),Linux、Android、鴻蒙OS都沒有問題。一次編寫代碼,就能實(shí)現(xiàn)端邊云全場景復(fù)用,以及邊云協(xié)同。
目前CANN已經(jīng)進(jìn)化到3.0,覆蓋10+操作系統(tǒng)和14+智能終端設(shè)備。
當(dāng)然,光有計(jì)算架構(gòu)和硬件產(chǎn)品也是無法完成AI計(jì)算全場景覆蓋的,為此,有專門應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等AI領(lǐng)域,支持端邊云全場景的開源AI框架MindSpore作為支撐。
在MindSpore之上,昇騰又發(fā)布了昇騰應(yīng)用使能MindX,它包括了深度學(xué)習(xí)平臺(tái)MindX DL、智能邊緣平臺(tái)MindX Edge、優(yōu)選模型庫ModelZoo和各種行業(yè)SDK。
在這樣一個(gè)龐大的生態(tài)體系之下,鯤鵬和昇騰實(shí)現(xiàn)了在千行百業(yè)的快速落地,與此同時(shí),華為也通過鯤鵬和昇騰構(gòu)建了一條環(huán)環(huán)相扣,緊密相連的智能脈絡(luò),這也成為華為在邊緣計(jì)算2.0時(shí)代有別于其他計(jì)算企業(yè)的獨(dú)特價(jià)值。
邊緣計(jì)算的時(shí)代趨勢之下,解鎖AI的無限可能
根據(jù)Grand View Research的最新報(bào)告,到2027年,全球邊緣計(jì)算市場規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到154億美元,預(yù)測期內(nèi)復(fù)合年增長率為38.6% 。
中國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》也預(yù)測,到2030年,人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。如此大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模,所需的算力會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過1750億參數(shù)的GPT-3。
巨大的“算力真空”需要被填補(bǔ),在這樣的市場背景之下,跟隨著AI進(jìn)入千行百業(yè)的鯤鵬與昇騰迎來了屬于自己的時(shí)代機(jī)遇。
在華為“硬件開放、軟件開源、使能合作伙伴”的策略之下,鯤鵬和昇騰解鎖的不光是邊緣智能的算力需求,更是一套全新的計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
在這套生態(tài)體系內(nèi),千行百業(yè)各取所需,鯤鵬和昇騰實(shí)現(xiàn)了AI普惠,開發(fā)者們也隨之共同成長,邊緣計(jì)算價(jià)值充分釋放的同時(shí),AI的價(jià)值也被賦予了更多可能。
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