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算力边缘化是大势所趋 元器件需要做到哪些?

作者: admin 时间:2019-11-29 来源:
摘要:介绍中包含这样一段话,我们以无与伦比的检测、测量和连接技术架起现实与数字的智慧桥梁,让我们的了解周围的世界。仔细琢磨,我们如今立志要实现的万物互联不正是如此。因此...

  介绍中包含这样一段话,“我们以无与伦比的检测、测量和连接技术架起现实与数字的智慧桥梁,让我们的了解周围的世界。”仔细琢磨,我们如今立志要实现的万物互联不正是如此。因此,当我们和 ADI 有侧重的探讨物联网中的边缘计算时,我们的受访人 ADI 中国区业务扩展总监 Peter 王翔不仅对所提的问题侃侃而谈,并在此过程中穿插着 ADI 对于边缘计算深刻的理解。

  随着云计算、大数据、人工智能、工业互联网、移动互联网、物联网等技术的发展,计算技术在朝两个方向发展,一个是朝着集中式方向发展的中心计算,如云计算;另一个是计算行为向系统的边缘扩展,即边缘计算。在计算技术发展的初期,中心计算获得了极大的关注,云计算取得了迅猛的发展,给产业界带来了深刻的变革,比如 IT 基础设施云化减少了企业的投资建设和运营维护的成本。但云计算需要高速网络带宽的支持,另外,处于边缘的设备对于计算的响应要求越来越高,低延迟和高流量的计算负载压力使得这种集中式的计算处理模式在实际使用中越来越受限。因此,有必要在系统边缘让设备具备处理、存储等能力,提升系统的性能和可靠性,减轻中央服务器负载 ---- 通过提高端侧的智能化从而有效的利用现有的网络资源、提升全网和全系统的智能化水平。于是发展边缘计算受到了越来越多的关注。据 IDC(互联网数据中心)数据统计,未来将有超过 50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。

  输入数据的质量直接决定了云计算、大数据和人工智能的计算结果,因此是至关重要的。这些输入数据来自于边缘计算的结果,所以能够按需提供精准的数据是对边缘计算的基本要求。

  边缘计算的数据来源于前端的传感器。传感器将采集自现实世界的模拟信号经过调理和模数转换提供给边缘计算,因此传感器是数据的源头;可以这么说,来自传感器的数据质量决定了边缘计算结果的质量。

  由于边缘计算跟边缘侧的硬件装置往往结合在一起,计算的能力和效率往往也跟硬件相关。因此,当我们谈到边缘计算时是很难把软件和硬件分开的。

  王翔认为边缘计算不是云计算的革命者,而是对云计算很好的补充,有着相辅相成的关系。他表示:“云计算是对数据的集中处理,所有的数据计算和存储均在数据中心实现。而边缘计算是由具备计算能力和数据分析能力的网络边缘设备上承担部分计算任务,大大降低了数据中心的计算负荷,同时通过减少数据的传输过程降低了网络带宽的压力。”

  “边缘计算犹如人类的神经末梢,云计算犹如人类的大脑,两者共生共存。边缘计算由于所处物理位置的特点,可以更多地关注及时数据,针对现场情况做出及时响应。云计算则更多关注大数据挖掘,对边缘侧传上来的数据进行进行分析、预判。当然,根据不同场景的需要,边缘计算和云计算之间可以就计算任务进行相应的分配。” 王翔进一步讲到。

  边缘计算起源于传媒行业,通过就近提供端服务的方式来提高信息传播效果。而“边缘计算”这个词汇也不是新词,早在 2003 年就被提出。王翔指出:“边缘计算不是一个新的概念,但算力边缘化是将来的趋势。”

  他举例说:“无人飞机、无人驾驶汽车、生产机器人、物联网、人工智能等应用都将是边缘计算发展的推手。此外,从实现最高可信度的决策来看,边缘计算实现了在从物理到数字转换的地方进行决策。以工业控制领域为例,传统上安全终端始于工业控制系统安全框架中的网关、PLC 乃至服务器。在信号链中将安全终端进一步向下扩展,其前景非常有吸引力,因为这使得基于该数据的决策具有更高的可信度。在信号链中越早建立身份和完整性,就可以在驱动决策的数据中建立更高的信任和可信度。”

  ADI 是全球领先的高性能模拟技术公司,服务着数十万的客户。王翔表示:“ADI 的技术使得我们客户的传感器产品能够提供业界高质量水准的数据。”

  “我们针对某些市场迫切需要的应用通过提供‘硬件+软件+算法’的系统级的解决方案,向客户输送边缘计算的能力,帮助客户缩短产品化的时间、更好地满足最终客户的需求、加速工业互联网的发展。以基于 ADcmXL3021 的振动监测模块产品为例,ADI 提供了包括传感器、信号处理、软件算法以及机械结构设计的完整解决方案,非常简单易用为客户用于提供高质量机器健康数据,以便最大限度地延长机器正常运行时间并提高效率。ADI 还将凭借基于条件的监测领域深厚的技术专长继续努力提高智能水平,以便进一步优化 CBM 解决方案。”他在介绍中说到。

  通过王翔的介绍我们了解到,ADI 在边缘计算的解决方案主要聚焦在基于 MEMS 传感器、高精度光学传感器等工业级高性能器件,针对智能工厂、泛在电力物联网、新能源、电池管理、无人驾驶、远程医疗和三维成像等对数据质量要求很高的市场,结合 ADI 对垂直领域的深度了解,提供适用的解决方案。

  王翔解释说:“高精度、高集成、低功耗、安全是工业领域里比较共性的需求,但不同的领域根据不同的使用场景仍然有着不同的需求,比如在机器健康主动维护的场景里要求采集到的现场数据含有时间戳以方便后台对数据进行分析;安装在电力输电线上的装置不仅要求免维护,还要求在高压的环境下无线传输不能丢包;电池的梯次利用要求能够对单个电芯的充放电性能进行快速测试;对烟感的要求就是免误报;远程医疗要求数据具有高度的可重复性和准确率等等。”

  王翔指出,ADI 的产品以及解决方案能够同时满足边缘计算所要求的高性能、低功耗和安全特性。

  ADI 的 MEMS 传感器具有体积小、精度高、易于安装的特点,在很多方面可以取代传统的压电传感器,从而大幅度减小了传感装置的体积,扩大了应用范围。ADI 高性能的模数转换器、放大器和线性产品组成的信号调理电路可以最大程度地去除噪声,高保真地将来自现实世界的模拟信息转换成虚拟世界的数字信息,为后续的信号处理提供最真实的原始数字数据。ADI 源自凌力尔特的高性能的电源器件使得低功耗、小体积成为可能。ADI 的具有 99.999%的高可靠性 SmartMesh 无线传输可以确保在严酷的环境下的数据的可靠传输。由此可以构成高可靠的边缘侧硬件装置;再加上基于对垂直领域深入理解而开发的软件算法,可以向客户提供业界最适用的边缘计算方案,使得客户以最快的速度具备向市场提供边缘计算整体方案的能力。

  ADI 用于边缘设备的众多传感器和信号调理电路具备优秀的低功耗特性,以业界应用非常广泛的 3 轴 MEMS 加速度计 ADXL362 为例,其超低功耗特性使得其输出数据速率为 100 Hz 时功耗低于 2 μA,在运动触发唤醒模式下功耗为 270 nA(MEMS 加速度计测量静态或动态加速力),这样可以大大延长电池使用时间。此外,针对很多边缘设备供电局限性,ADI 公司提供包括温差发电、太阳能发电、压电发电以及磁场发电等全面的能量采集解决方案,有效避免了部分边缘终端设备铺设电力或更换电池的巨大成本。例如:基于 LTC3108 的温差发电解决方案可以在 10 度温差时产生 60 微安的电流、200 微瓦的功率;ADP5091/ADP5092 是一款应用广泛的智能集成式能量采集纳米电源管理解决方案,可转换来自 PV 电池或热电发生器的直流电源。

  ADI 在扩展安全终端方面拥有独特的优势,我们的传统市场空间位于物理终端,即将现实世界转换为数字信号并生成数据的地方。这使我们有机会通过在信号链中更早地提供身份和完整性来建立可信数据,并构建安全终端的全新定义。

  “ADI 一直密切跟踪行业的发展,对边缘计算也不例外。我们的市场人员每天跟我们的客户都有深入的交流,针对我们关注的如无人驾驶、新能源汽车、远程医疗、工业 4.0、新一代连接等领域进行深入挖掘和探索,力争给我们的客户带去新的价值,和我们的客户共同成长。” 王翔最后说。

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