確切掌握第五波運算時代

2018-12-17
作者 Anthea Chuang,EE Times

由AI、機器學習與大量物聯網裝置所帶起的第五波運算時代,該如何掌握?

從人工到電腦、資料中心、雲端平台等對資料的運算歷程,現今已來到第五波運算的新世代。由人工智慧(AI)、機器學習(ML),以及數以兆計的物聯網(IoT)裝置,所帶起的第五波運算時代浪潮,該如何掌握?Arm在其「2018 Arm科技論壇」提出了看法。

Arm副總裁暨嵌入式及車用事業部總經理John Ronco表示,先前,摩爾定律(Moore's Law)帶領電腦運算世代的發展,舉凡大型主機、個人電腦,都深入到企業與家庭中,協助人們創造或是處理資訊;近期行動網路的大行其道,智慧型手機的普及,甚至雲端運算的崛起,衍生許多新興科技,影響各個產業,並帶領人們走向新的運算時代,這就是所謂的第五波運算時代。

在第五波運算時代中,資料將是最重要的核心。而資料的收集需仰賴物聯網裝置;資料傳輸則需要5G及其他通訊技術作為媒介;資料的解讀與篩選即由人工智慧擔綱,結合上述三者,才能迎接由資料驅動的新運算時代的來臨。Ronco認為,最近吸引眾人目光的人工智慧、機器學習等技術,將不只在雲端進行運算,終端裝置也將成為運算「熱點」,順勢推助邊緣運算的概念興起。

邊緣運算可分擔雲端資料中心運算負載,透過終端裝置內部的人工智慧可以先行過濾一些「資訊垃圾」,還能將運算結果,也就是裝置該做出的反應,更快顯現在給使用者眼前。Ronco解釋,透過終端進行運算處理的好處包括:佔用較少的頻寬、低功耗、節省費用、低延遲,以及更高的可靠性與安全性。

因此即使目前仍有90%的運算在雲端進行,但雲端資料中心運算壓力與環保議題的考量下,未來勢必需要將運算功能擴散到邊緣,這也意味著,未來邊緣裝置不再只是被動接收資訊,而是得更加智慧。

換句話說,要能進行邊緣運算的嵌入式裝置,其運算核心效能不能「太弱」,否則將無法執行人工智慧演算法。Ronco指出,資料處理由雲端「下放」到收集與使用資料的終端時,這代表著筆記型電等級的處理器須具備終端運算能力,小型嵌入式裝置也需要在效能、功耗與有限記憶體的狀態下具備同等處理能力。

有鑑於此,Arm發佈其終端裝置運算處理器藍圖,以及推出一系列跨平台的解決方案,不僅協助企業盡快掌握物聯網裝置、人工智慧與5G通訊技術引領的第五波運算時代,也能兼顧最重要的資訊安全議題。Ronco強調,預計到2020年,Arm處理器的效能每年都將提升超過15%,且也能兼顧到功耗及安全性。Arm副總裁暨育成計畫總經理Vincent Korstanje補充,第五波運算時代中所收集到的資料會透過演算法篩選成為可被信賴的、有價值的資料,因此安全性也成為這一新運算時代最大的隱憂。

20181217NT31P1
Arm平台安全架構。(資料來源:Arm)

而Arm了解到要全面地解決安全性問題,由硬體裝置到資料分析,不僅需要可靠且強大的夥伴生態系統,還要有一個能解決問題的安全架構——Arm平台安全架構(Platform Security Architecture,PSA)。Korstanje說明,PSA主要涵蓋三個部分:分析、規劃與執行,以及四個原則:裝置身分、可信賴的啟動順序、安全的OTA更新與基於認證的身分驗證。透過PSA將可使物聯網設備彼此連接時更加安全,也可進一步確保預期在2035年將成長至1兆台的物聯網裝置間的連線安全。

不僅如此,為了讓業者順利管理並有效利用不同廠牌裝置收集到的資訊,Arm也推出了Pelion物聯網管理平台。Korstanje表示,發展物聯網的業者將面臨收集到的資訊龐雜,該如何有效處理,以及上述提到的安全性問題。利用Pelion物聯網管理平台,物聯網複雜的技術和來自不同供應商裝置擷取的資料難以被善用的困境將可迎刃而解,更能進一步結合裝置與系統的資訊,並進行分析,讓這些龐雜的資料轉變成真正有用的「智慧」。

活動簡介

人工智慧(AI)無所不在。這一波AI浪潮正重塑並徹底改變科技產業甚至整個世界的未來。如何有效利用AI協助設計與開發?如何透過AI從設計、製造到生產創造增強的體驗?如何以AI作為轉型與變革的力量?打造綠色永續未來?AI面對的風險和影響又是什麼?

AI⁺ 技術論壇聚焦人工智慧/機器學習(AI/ML)技術,涵蓋從雲端到邊緣、從硬體到軟體、從演算法到架構的AI/ML技術相關基礎設施之設計、應用與部署,協助您全面掌握AI最新技術趨勢與創新,接軌AI生態系佈局,讓機器學習更快速、更經濟、更聰明也更有效率。

贊助廠商

發表評論

訂閱EETT電子報