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生成式AI边缘计算（ai边缘计算盒）
发布时间：2023-03-12 19:45:16
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于生成式AI边缘计算的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、基于海思3559A方案+Atlas 200 AI模块_边缘计算平台开发及接口定义
海思Hi3559A+Atlas200（升腾310）。
可以在端侧实现大路数人脸识别、车牌识别、图像分类、视频结构化处理，可广泛应用于智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧电力、智慧社区、智能机器人、智能无人机等多种应用场景。
硬件配置
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- 海思Hi3559AV100 CPU，双核ARM Cortex A73@1.8GHz+双核ARM Cortex A53@1.2GHz+单核ARM Cortex A53@1.2GHz
- 双核ARM Mali G71@900MHz，支持OpenCL 1.1/1.2/2.0，支持OpenGL ES 3.0/3.1/3.2
- DDR (4GB/8GB可选) ，eMMC（8GB/16GB/32GB/64GB/128GB可选）
- 双核NNIE@840MHz 神经网络加速引擎
- 四核 DSP@700MHz，32K I-Cache /32K IRAM/512KB DRAM
NNIE
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- 支持 Alexnet、VGG16、Googlenet、Resnet18、Resnet50等多种分类神经网络
- 支持 Faster R-CNN、YOLO、SSD、RFCN 、YoloV2 等多种目标检测神经网络
- 支持SegNet、FCN 等场景分割网络
- 4.0Tops 神经网络运算性能
- 支持完整的 API 和工具链（编译器、仿真器），易于适配客户定制网络
特性描述
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Hi3559AV100支持8K@30fps/4K120fps视频录制下，提供硬化的6-Dof 数字防抖。集成了双核A73和双核A53，独创性的大小核架构和双操作系统，使得功耗和启动时间达到均衡。
Hi3559AV100集成了海思独有的SVP平台，提供了高效且丰富的计算资源，支撑客户开发各种计算机视觉应用，如无人机、机器人等行业类应用，为边缘计算提供优秀的硬件平台。
Hi3559AV100方案的边缘计算主板开发，目前主要应用分布在，视频监控、黑白名单识别、陌生人识别、零售分析、无感考勤等方向；
边缘计算主板开发
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- 同时支持8-16路视频的实时人脸检测跟踪
- 支持至多30W人脸底库
- 提供多种抓拍参数（包括人脸遮挡，人脸清晰度，人脸角度）供用户设置
- 支持自定义人脸库和抓拍比对记录搜索
- 开放盒子后端HTTP接口协议供用户管理视频分析盒子
- 支持实时上传（FTP，HTTP）抓拍人脸图和场景图
- 支持ONVIF和RTSP协议
- 视频流接入
二、浪潮AI服务器适用于边缘计算场景吗？
在2019年苏州举办的GPU技术大会上，浪潮推出了边缘计算服务器NE5260M5和NF5280M5。这两款浪潮AI服务器都是专门为边缘计算场景设计的。其中，浪潮AI服务器NE5260M5体积仅为标准2U服务器的1/2,可支持壁挂。尺寸虽小,但扩展性极佳,最高可配置6块Tesla T4 GPU,其性能足以满足各类边缘侧AI应用的需求,目前已经在中国移动研究院的边缘计算试点类和测试类业务场景中实现大规模应用。而浪潮AI服务器NF5280M5采用浪潮独有的空间分层技术,配置极其灵活,通过独特的IO扩展模块,最高可配置8块Tesla T4 GPU,适用于网络边缘复杂的计算密集型AI工作负载。
三、网络进步下的产物——边缘云计算
随着虚拟人等应用不断发展成熟，对于计算的容量和实时性的要求不断提高。在这种趋势下，我们认为，边缘云计算有望成为元宇宙的重要支撑。作为云计算的延伸，边缘云计算被视为新一轮 科技 革命中必不可少的驱动因素。我们认为，元宇宙对网络传输提出了更大带宽、更低时延、更广覆盖的要求，需要借助边缘计算技术，以保障所有用户获得同样流畅的体验。
1.全球数据增长迅速，集中式云计算已无法全面应对，边缘刚需场景涌现，目前中国物联网连接量将从2019年的55亿个增长至2023年的148亿个，年复合增长率达到28.1%。物联网感知数据量激增，数据类型愈发复杂多样，IDC预测到2025年中国每年产生的数据量将增长48.6ZB。
2.芯片：FPGA同时满足边缘侧对性能、能耗及延迟的要求与集中式云计算不同，边缘云计算所处的物理环境复杂多样，很多时候空间、温度、电源系统都不是最佳的状态。但同时，边缘侧又要求极高的实时性和计算性能，传统CPU架构难以胜任边缘云的需求。英特尔、赛灵思等国际芯片巨头持续加码FPGA芯片，并推出支持CPU+FPGA异构计算的硬件平台，底层芯片产业的繁荣将支撑边缘云计算在各领域的应用，并不断迸发出新的活力。
3.5G技术的升级加码，Wi-Fi在室内场景形成互补，工信部数据显示，截至2020年中国已开通5G基站超71.8万个，实现地级以上城市及重点县市的覆盖。预计边缘云计算也会随着5G行业应用的普及分阶段落地。此外，Wi-Fi技术也在向着更高的吞吐量、更大的覆盖面积和更低的时延发展，Wi-Fi在室内场景中的优势使其成为5G的重要补充，两者将共同助力边缘云应用。
4.云计算：企业上云常态化，云原生下沉实现云边端一体化，近年来云原生的热度持续高涨，包括容器、微服务、DevOps等在内的云原生技术和理念强调松耦合的架构和简单便捷的扩展能力，旨在通过统一标准实现不同基础设施上一致的云计算体验。相比于虚拟主机，云原生更适合边缘云计算的场景，可以为云边端提供一体化的应用分发与协同管理，解决边缘侧大规模应用交付、运维、管控的问题。
5.“新基建”加码，工业互联网等标杆应用引领产业融合，“新基建”是十四五规划的重点方向，通过优化算力资源结构，将高频调用、低时延业务需求分配至边缘数据中心，推动5G承载网络的边缘组网建设，为将算力和网络下沉到边缘创造条件。同时，工业互联网、车联网、远程医疗等产业政策明确提及边缘计算，推动关键技术研究、标准体系建设及软硬件产品研发，促进边缘云在典型产业的融合应用。
应用场景
1.视频加速及 AR/VR 渲染
基于移动边缘计算的智能视频加速可以改善移动内容分发效率低下的情况：于无线接入网移动边缘计算服务器部署无线分析应用（Radio Analyticsapplication），为视频服务器提供无线下行接口的实时吞吐量指标，以助力视频服务器做出更为科学的 TCP（传输控制协议）拥塞控制决策，并确保应用层编码能与无线下行链路的预估容量相匹配。另外，由于 AR/VR 信息（用户位置及摄像头视角）是高度本地化的，对这些信息的实时处理最好是在本地（移动边缘计算服务器）进行而不是在云端集中进行，以最大程度地减小 AR 延迟/时延、提高数据处理的精度。
2.车联网（智能交通）
将移动边缘计算技术应用于车联网之后，可以把车联网云下沉至高度分布式部署的移动通信基站。移动边缘计算应用直接从车载应用（APP）及道路传感器实时接收本地化的数据，然后进行分析，并将结论（危害报警信息）以极低延迟传送给临近区域内的其他联网车辆，整个过程可在毫秒级别时间内完成，使驾驶员可以及时做出决策。
3.工业互联网
边缘计算一直与工业控制系统有密切的关系，具备工业互联网接口的工业控制系统本质上就是一种边缘计算设备，解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾。在基础设施层，通过工业无线和有线网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中；在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与 MES等系统对接。工业 CPS系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化，旧的制造设备快速替换与新设备上线。
4.IoT（物联网）网关服务
采取边缘计算技术，边缘计算汇聚节点将被部署于接近物联网终端设备的位置，提供传感数据分析及低延迟响应。其中边缘计算服务器的计算能力和存储能力可为以下5个方面提供服务：业务的汇聚及分发；设备消息的分析；基于上述分析结果的决策逻辑；数据库登录；对于终端设备的远程控制和接入控制。
市场规模
预计2025年规模将超500亿元，年复合增长率达43.3%，信通院2020年5月调研数据显示，中国企业中仅有不足5%使用了边缘计算，但计划使用的比例高达44.2%。可以见得，虽然边缘云计算尚处在发展的萌芽期，但未来成长空间非常广阔。根据艾瑞咨询测算，2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元，其中区域、现场、IoT三类边缘云市场规模分别达到37亿元、38亿元及16亿元。预计到2025年整体边缘云规模将以44.0%的年复合增长率增长至550亿元，其中区域边缘云将凭借互动直播、vCDN、车联网等率先成熟的场景实现增速领跑。2030年，中国边缘云计算市场规模预计达到接近2500亿元，2025年至2030年的年复合增长率相比前五年有所下降，现场边缘云中工业互联网、智慧园区、智慧物流等场景将在这一期间快速走向成熟。
相关上市公司
中兴通讯
中兴通讯面向运营商提供全场景MEC解决方案，打破传统封闭的电信网络架构，将移动接入网与互联网深度融合，在网络边缘满足客户的个性化需求。中兴通讯Common Edge边缘计算解决方案包括MEP能力开放平台、轻量化边缘云及面向边缘的全系列服务器和边缘加速硬件，提供通用硬件、专用集成硬件等多种硬件选择，深度融合OpenStack与Kubernetes，为上层MEC应用提供统一的边缘云管理系统，方便运营商因地制宜部署MEC。
网宿 科技
公司的边缘计算平台以云主机、容器、函数计算和网络四大平台作为技术底座，在边缘计算节点上部署边缘云主机、边缘云容器、边缘云函数、SD-WAN、边缘云安全等基础服务，以及内外部的各类应用模块，结合客户的业务场景及需求，尝试进行解决方案的整合和输出。
初灵信息
公司在 5G、AI 技术高速发展的背景下，持续构建以固移智能连接（5G+Fixed）+数据处理（DPI）+AI 为代表的三大边缘计算核心能力。公司多年深耕企业（行业）智能连接网络、垂直行业边缘应用型 DPI（安全、物联网类）、视频及其他行业（企业）的智能应用等技术，初步构成“云边端”协同的边缘计算生态。在市场端，公司除聚焦传统运营商市场外，积极拓展政企行业和大中企业市场，中标多个项目。公司三季度显示，公司与中国联通就边缘计算展开合作，开展了CUNOS在5G环境下的承载能力测试。
引用内容
1. 研报《中国边缘云计算行业展望报告》
2. 研报《边缘计算：算力网络重要环节，产业方兴未艾》
风险提示
1.底层相关技术发展缓慢，边缘计算需求不及预期。
2.5G 进度不达预期。
四、Intel推出更多5G网路应用处理器 强化AI、边缘运算与巨量吞吐连接效能
Intel虽然放弃行动装置端的5G连网产品应用布局，但仍强调本身在整个5G连网时代应用布局理念不会改变，强调从云端到边缘装置之间的运算架构都会看见Intel旗下产品，借此推动更广泛边缘运算与人工智慧推理学习应用。
针对接下来的5G网路应用发展，Intel宣布将以旗下系列处理器产品因应伺服器端运算需求，同时也针对5G网路基站、边缘运算需求，以及5G网路连接调配部分也会提供合适解决方案。
虽然不再于5G网路行动装置端竞争，但Intel对于5G网路应用布局策略依然没有改变，其中包含针对边缘运算、人工智慧应用，以及云端架构布署都仍准备以旗下产品对应建置需求。
一如透过XeonScalable可扩展处理器对应各类伺服器端运算需求，并且透过Optane记忆体加速运算存取效率，另外也借由旗下FPGA架构产品对应不同运算需求，同时也预计加入即将推出的Xe显示架构提升更高运算效能。
而在各个运算节点之间的网路封包传递，Intel也同样提出更快的网路传输介面，借此提升整体云端运算效能。
依照此次公布产品，其中包含应用在伺服器端的第二代XeonScalable可扩展处理器产品阵容，不仅增加核心数量、运算线程数量增加、快取数量提升，更让最高运算时脉提升可达3.9GHz，在整体运算效能方面则提升36%，相当每一美元所反应效能表现提升42%。
同时，在人工智慧应用项目运算方面，Intel更强调对比竞争对手(应该就是AMDEPYC)提供6倍以上运算效能，并且与阿里云、美国红十字协会、亚信科技、AWS、百度云、云从科技、格灵深瞳、海鑫科金、kakao、微软、东软集团(Neusoft)、上海交通大学、西门子医疗设备、德州先进计算中心与腾讯云合作采用。
而在处理5G网路资料庞大吞吐量的应用部分，Intel则是与CenturyLink、中国移动、SKTele、Sprint与T-Mobile在内业者合作采用第二代XeonScalable可扩展处理器，借此提升高达58%的网路功能虚拟化处理效率。
Intel强调，借由XeonScalable可扩展处理器特性，将可对应各类云端运算、虚拟化、巨量数据分析等运算需求，同时借由可选解决方案更可对应安全、分析、人工智慧、混合云、网路运算及超算使用需求。
至于在5G网路服务中扮演重要角色的基站部分，Intel在去年CES2019中宣布推出代号「SnowRidge」、10nm制程设计的5G网路系统晶片，目前则确定正式名称为AtomP5900，其中可在网路数据封包处理效率提升3.7倍(相比一般软体处理方式)，而相比先前推出的AtomC3000则可在整数运算提升1.8倍，另外比起以软体运算的加密处理方式，更可提升5.6倍处理效率。
由于与Ericsson、Nokia与中兴通讯合作，因此Intel更将原本预及在2022年才会普及应用的时间，提前至2021年。
另外，针对5G网路基站应用方面，Intel在先前也曾提及以FPGA达成运算客制化应用，进而推动更多5G网路应用服务，此次更宣布推出代号「DiamondMesa」的结构化ASIC处理器，相比前一代产品提升2倍运算效能，并且节省一半电力损耗，在虚拟化网路节点应用部分更与诸多电信业者、电信产业单位，以及系统供应商合作。
针对端点运算需求部分，Intel也准备在今年第二季推出Ether700系列网路卡，预计以此提升各个节点端的边缘运算传输效率，借此对应更多节点端的运算产生资料承载传输需求。
虽然去年在苹果与Qualm恢复和解，促使Intel决定放弃行动装置端的5G连网产品应用布局，但仍强调本身在整个5G连网时代应用布局理念不会改变，强调从云端到边缘装置之间的运算架构都会看见Intel旗下产品，借此推动更广泛边缘运算与人工智慧推理学习应用。
另外，在软体运作部分也相容Intel既有以开源架构打造，针对边缘运算应用软体框架OpenNESS，以及同样以开源架构打造，应用在人工智慧推理学习的OpenVINO框架。
目前包含中国联通、腾讯在内业者都已经导入Intel提出应用解决方案，并且用于旗下智慧城市、虚拟云端运算等发展项目。
依照Intel的作法，期望能在接下来即将大幅普及的5G连网应用中扮演重要解决方案提供者，并且满足各类5G网路基础架构，以及垂直整合应用需求，另外也与市场多数业者紧密合作，同时透过开源架构相容更多第三方应用解决方案。
Tagged5G,Intel,Xeon
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