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賽靈思堆棧、Alveo加速器卡、邊緣與云協(xié)作三大方案策略 應對工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)時代數(shù)據(jù)大爆炸
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資訊類型:  嘉賓訪談
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發(fā)布時間:  2019/5/30 11:03:32
更新時間:  2019/5/30 11:03:32
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  近日,賽靈思(Xilinx)媒體見面會在深圳舉行,自動化網(wǎng)等多家媒體受邀出席。會上,賽靈思工業(yè)、視覺、醫(yī)療及科學(ISM)市場總監(jiān)Chetan Khona及市場經(jīng)理翁羽翔,向媒體介紹了賽靈思在工業(yè)和醫(yī)療行業(yè)靈活的解決方案,同時分享了賽靈思解決方案為行業(yè)所帶來的應用價值。據(jù)悉,這也是Chetan Khona作為賽靈思ISM部門市場總監(jiān)首次和中國的媒體就ISM的信息進行深度分享。

  

  工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)時代迎來數(shù)據(jù)爆炸性增長

  “無論是在工業(yè)還是在醫(yī)療領域,我們都看到了數(shù)據(jù)的爆炸性增長。大約在5至10年前,數(shù)據(jù)僅僅被用于一些本地的應用。而現(xiàn)如今,隨著物聯(lián)網(wǎng)時代的到來,不僅越來越多的設備實現(xiàn)連網(wǎng),而且如何處理龐大的數(shù)據(jù)成為了重要課題。”會上Chetan Khona如是分享道。此外,Chetan Khona還強調(diào)說,“賽靈思戰(zhàn)略的核心就是要幫助客戶盡可能高效地利用數(shù)據(jù)!

  Chetan Khona說,目前工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)每天創(chuàng)建高達2.5艾字節(jié)(1艾字節(jié)等于10的18次方)的數(shù)據(jù)量,同時今年還將有60堯字節(jié)(1堯字節(jié)=10的24次方)的數(shù)據(jù)量被用于人工智能(AI)。海量的數(shù)據(jù)如果處理不當就會成為負擔,但倘若處理得當就會帶來很多好處。

賽靈思工業(yè)、視覺、醫(yī)療及科學(ISM)市場總監(jiān)Chetan Khona先生

  合理利用數(shù)據(jù)有很多優(yōu)勢,其一,以工業(yè)而言,利用數(shù)據(jù)可做預測性的維護,盡可能降低工廠停工時間,提升生產(chǎn)效率和降低成本;其二,做資產(chǎn)分析,了解客戶需求,從而創(chuàng)造新的收入流;其三,連接性,連接性是物聯(lián)網(wǎng)也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎。

  數(shù)據(jù)合理利用能夠造福于人類,當然處理不當也可能產(chǎn)生意外后果。首先就是隱私問題。隨著物聯(lián)網(wǎng)革命和數(shù)據(jù)爆炸的發(fā)生,隱私不僅僅在醫(yī)療領域被大家所關注,在工業(yè)領域也同樣不能被忽視,尤其是客戶的數(shù)據(jù)。第二是安全性問題。安全性問題與隱私密不可分,尤其是隨著時間的變化,原本有些東西可能是安全的,但是隨著未來計算能力的增長,安全性問題就會成為更大的問題,例如黑客可能對公司和醫(yī)院的重要數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行入侵。第三是影響安全性的時延和響應能力問題。第四還有數(shù)據(jù)管理的成本問題,包括傳輸、存儲和處理。最后是缺乏可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接,因為在工業(yè)和醫(yī)療的環(huán)境下,并不是在所有環(huán)境下都能夠有非常強大的網(wǎng)絡連接。

  賽靈思三大方案策略應對數(shù)據(jù)大爆炸

  堆棧

  賽靈思工業(yè)與醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)解決方案堆棧提供全套的、一系列的解決方案,此目標包括通過提供安全性的連接、控制、視覺、線路、軟件和人工智能來幫助客戶開發(fā)他們所需要的產(chǎn)品,來進行更好的應用。據(jù)Chetan Khona介紹,賽靈思傳統(tǒng)工業(yè)領域的優(yōu)勢包括工業(yè)實時和確定性控制與接口、工業(yè)生命周期、質(zhì)量、可靠性、安全性、溫度與功耗,但并非僅有賽靈思能夠支持這些功能,還有很多其他企業(yè)也可以。但現(xiàn)在賽靈思所做的就是加入業(yè)界領先的AI時延與性能,與傳統(tǒng)的優(yōu)勢進行結合。通常很多客戶不會使用多個器件的方案,而如果采用賽靈思的單芯片解決方案既能確保高度的集成,又能節(jié)省使用成本。

  此外,Chetan Khona也強調(diào),賽靈思并不是所有領域的專家,所以會借助于生態(tài)系統(tǒng)中的專業(yè)、技術和知識能力,去幫助客戶獲得他們所需要的最佳方案。

  Alveo加速器卡

  賽靈思Alveo加速器卡不是一個芯片,是集成的開發(fā)板。利用Alveo,客戶在運行實時機器學習推斷以及視頻處理、基因組學、數(shù)據(jù)分析等關鍵的數(shù)據(jù)中心應用時,有望以較低時延實現(xiàn)突破性的性能提升。

  與傳統(tǒng)方案相比,使用Alveo可將數(shù)據(jù)庫搜索和分析提升90倍、金融計算提高89倍、機器學習提高20倍、視頻處理提高12倍、高性能計算和生命科學提速10倍。據(jù)Chetan Khona介紹,Alveo加速器卡可應用工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)領域,目前賽靈思正聯(lián)合部分客戶做相關研究,而在探索過程中也找到了很多應用途徑,比如機器人運動所涉及的人機協(xié)作等。

  邊緣與云協(xié)作

  在一定條件下,如果將工業(yè)和醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)應用部署于云端,不僅延時非常高,而且傳輸?shù)男枨蠓浅4螅@就意味著客戶與其自己的客戶要花費很多時間和精力去做數(shù)據(jù)傳輸,且效果也不盡理想。因此,賽靈思首先與亞馬遜的云服務開展這方面合作,在它的Greengrass框架下來使用它的功能,把云端可以移動到邊緣。通過這種方式,工業(yè)和醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)應用在運行時不僅大大地減少了數(shù)據(jù)量的傳輸,而且延時也大幅度地降低。此外,還有連接部分,其實在很多工業(yè)和醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)應用場景中,連接并不是給定的條件,很多連接是時斷時續(xù)的,所以如果能夠把智能放在邊緣,也就是即使是在云端連接丟失的情況下,應用依然能夠正常運行。

  此外,據(jù)Chetan Khona表示,除與亞馬遜云計算開展合作外,賽靈思也在積極地與阿里云、Microsoft Azure、谷歌、IBM都在進行這方面的合作。

  突破性的Zynq®SoC設計

  賽靈思Zynq及Zynq UltraScale+SoC集成了通用處理期DSP、GPU和模擬、保密處理器和安全處理器等幾大功能板塊,賽靈思希望通過這樣的集成方案為客戶提供高度靈活、可擴展以及自適應性的選擇。

  據(jù)Chetan Khona表示,近兩年Zynq和Zynq UltraScale+SoC產(chǎn)品問世后,賽靈思工業(yè)、視覺、醫(yī)療和科學(ISM)業(yè)務部門收入增速顯著提速2.5倍。由此可見,賽靈思并非現(xiàn)在才進入到工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)領域。

  賽靈思工業(yè)領域的產(chǎn)品路線圖

  自2018年賽靈思發(fā)布全球首款自適應計算加速平臺ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform)產(chǎn)品以來,業(yè)界再無該產(chǎn)品更多消息被披露,不過此次媒體見面會上,自動化網(wǎng)獲得了關于該產(chǎn)品的最新動向。

  據(jù)Chetan Khona在會上透露,賽靈思最新產(chǎn)品ACAP將于今年下半年發(fā)貨,同時其旗下對應的品牌系列Versal還包括其它幾個子系列,如Versal AICore系列和Versal Prime(基礎版),以及面向工業(yè)領域最重要的AI Edge系列。而據(jù)自動化網(wǎng)了解,AI Edge作為Versal系列產(chǎn)品的一個子品牌也將于2020年上市。AI Edge產(chǎn)品的特點在于,強調(diào)低功耗和高性能,可應用的系統(tǒng)包括機器視覺、超聲設備和超聲手持設備等。賽靈思通過將AI Edge功耗做到極致,為機器學習及其他人工智能領域提供性能最佳的解決方案。

  關于賽靈思(Xilinx):

  賽靈思(Xilinx)是一家非常具有創(chuàng)新性的企業(yè),有60項行業(yè)第一。賽靈思在全球擁有4400多名員工,專利4000多項,其中美國專利3000多項,國際專利1000多項。據(jù)公司2018年財報顯示,賽靈思全年營收已突破30億美元。2018年7月,商賽靈思宣布收購中國AI芯片領域的明星創(chuàng)業(yè)公司——深鑒科技。