Intel, üç ana IoT stratejisini yineledi ve uçtaki düzen ilk sonuçlara ulaştı
İnternet ve PC çağında ilgi odağı olan Intel, ARM'i mobil internet çağında bir tur haline getirdi ve Nesnelerin İnterneti (IoT) dönemine girme planları sıkılaşmaya başladı. Uç yeteneklerinin kademeli olarak iyileştirilmesiyle Intel, eve dönme hissini bulmuş gibi görünüyor ve uç bilgi işlem de Intel'in son üç stratejisinin çekirdeği haline geldi.
Buluttan uca bilgi işlem havuzları
Akıllı cihazların uç bilgi işlemine olan talep artıyor ve buluttan uca bilgi işlem çökmeleri mevcut bir trend haline geldi. Bulut düzeni, yıllar içinde büyük şirketlerin öne çıkan özelliği olmuştur.Ancak, bazı akıllı cihazların yerel veri hacmi arttıkça ve bilgi işlem verimliliği gereksinimleri arttıkça, tüm akıllı cihazların hesaplanmasını ve uygulanmasını tamamlamak için bulut düzenine tamamen güvenmek hala imkansızdır. Görsel akıllı cihazlar için uygulama gereksinimlerinin en bariz olduğu doğrulanmıştır.
Örnek olarak kamerayı ele alırsak, akıllı bir kamera, uygulama süreci sırasında büyük miktarda veri üretecektir.Tüm işlemleri buluta koyarsanız, iki sorun olacaktır: Birincisi, büyük veriler buluta iletilir ve zamanında yanıt veremez; ayrıca büyük veri için bulut bilgi işlem Verimlilik daha düşüktür ve maliyet artacaktır.
Aynı zamanda, uç bilgi işlem yetenekleri zaten yeterince güçlüdür ve bulut sanallaştırma teknolojisi artık uç tarafta uygulanabilir, bu da daha fazla mikro denetleyicinin ve diğer cihazların ağın ucunda konuşlandırılmasını mümkün kılar. Sonuç olarak, büyük şirketler daha fazla bilgi işlem ve uygulamayı kenara taşımaya başladı.
Intel'in üç stratejik düzeni
Kasım 2017'de Intel, Hangzhou'daki Çin Nesnelerin İnterneti Başkanları Zirvesi'nde Nesnelerin İnterneti için net üç stratejik yön önerdi. 2018 Intel Nesnelerin İnterneti Zirvesi'nde Intel, yakın zamandaki stratejik yönünü bir kez daha netleştirdi. Intelin Nesnelerin İnterneti iş biriminin kıdemli başkan yardımcısı ve genel müdürü Thomas Lantzsch, yüksek performanslı IoT yongaları tasarlayan zirvede Intelin üç stratejik yönünü defalarca yineledi. , Edge bilişimi geliştirin ve bilgisayar vizyonunu dağıtmaya devam edin. Aynı zamanda endüstriler, perakende, sağlık, eğitim, akıllı şehirler ve diğer alanlardaki en son çözümlerini de beraberinde getiriyor.
Yüksek performanslı çip
Büyük veri, bilgi işlem gücü talebi için büyük bir zorluk teşkil ediyor.Gelecekte, yapay zeka çağında şirketlerin hayatta kalması, nihayetinde bilgi işlem gücünün ne kadar güçlü olduğuna bağlı olacak. Intelin başyapıtı olarak çip, Nesnelerin İnterneti düzeninin de ilk ayağıdır. Atom'dan (ATOM) Xeon'a (XEON) kadar tüm işlemci serisi, Intel'in yakın zamanda yeni perakende alanında devreye aldığı güvenlik alanındaki dijital tabela, etkileşimli beyaz tahtalar ve akıllı kameralar gibi uygulamaları destekler. Ayrıca Intel, Movidius yongaları, FPGA donanım hızlandırma, kablosuz bağlantı yongaları ve OpenVINO geliştirme kitleri dahil olmak üzere özel yongalara ve yazılım araçlarına odaklanıyor.
Intelin IoT düzeninde ATOMun rolü ile ilgili olarak Tom Lantzsch, ATOM yongaları genel stratejide çok özel bir rol oynuyor. ATOM merkezli uygulamaları dağıtmak için çok sayıda kaynağımız var. Şimdi Nesnelerin İnternetine odaklanıyoruz. Oryantasyon çağında Intel, daha önce başka alanlarda konuşlandırılan kaynakları çekirdek olarak ATOM olan uygulamalara indirdi ve telekom ağının ucuna uygulanacak Denverton gibi ürün serilerini piyasaya sürdü. "
Leifeng.com'a göre, aralarında, Intelin neredeyse tüm iş bölümü Bosslarının bahsettiği OpenVINO, hızlandırmak için bu yıl Mayıs ayında Intel tarafından başlatılan Açık Görsel Çıkarım ve Sinir Ağı Optimizasyonu (Açık Görsel Çıkarım ve Sinir Ağı Optimizasyonu) geliştirme kiti olarak adlandırılıyor. Yüksek performanslı bilgisayar görüşü ve derin öğrenme vizyonu uygulama geliştirme için bir araç paketi. Intel platformlarında CPU'lar, GPU'lar, FPGA'lar ve Movidius'un derin öğrenme için VPU'ları dahil olmak üzere çeşitli hızlandırıcıları destekler ve heterojen hesaplamayı doğrudan destekleyebilir.
Intel'in önceki bilgisayar görüşü SDK'sı ile karşılaştırıldığında, esas olarak derin öğrenme dağıtım araç seti, genel derin öğrenme çıkarım araç seti ve OpenCV ve OpenVX optimizasyon işlevlerini ekler. Daha fazla OpenVINO performansı ve uygulaması için, Lei Feng.com daha önce "Intel OpenVINO araç setini başlattı, uç hesaplamaya odaklanan görüntü işleme çözümünün yeni fikirleri nelerdir?" "Makalede ayrıntılı olarak tanıtıldı, bu yüzden burada tekrar etmeyeceğim.
Makine vizyonu
Makine vizyonu, Intelin stratejisinin odak noktasıdır. 2016da, tanınmış makine görme şirketi Movidiusun büyük bir fiyata satın alındığı artık bir sır değildi. 2017'de Intel, üst düzey makine görüşü pazarı için Movidius Myriad X VPU'yu piyasaya sürdü.Ayrıca, düşük kaliteli pazarda hala Myraid 2 var.
Zirvede "Intel Movidius VPU ve OpenVINO'ya dayalı yüz algılama ve öznitelik çıkarma çözümü" gösterildi. Hızlandırıcı sistemi OpenVINO araç setini kullanıyor ve Intel'in derin öğrenimini entegre edecek Intel Core i7-6770HQ CPU ve Movidius Myraid 2 ile donatılmıştır. Algoritma, yüz tanıma ve öznitelik çıkarımı için uygulanır (yüz algılama, yaş ve cinsiyet çıkarma, baş duruşu çıkarma ve ifade algılama dahil) Çözüm, akıllı güvenlik ve akıllı perakende gibi iş senaryolarına uygulanabilir.
Zirvede Intel ayrıca OpenVINO platformunu temel alan, performans parametrelerini OpenVINO kullanmadan önce, OpenVINO kullandıktan sonra ve aynı araçlar ve yazılımlar altında OpenVINO ve FPGA'yı kullandıktan sonra karşılaştıran bir makine vizyonu derin öğrenme sistemini de gösterdi. Saniyede iletim çerçevesi sayısı 35, 240+, 760+.
Edge bilişim
Bant genişliği sınırlamaları nedeniyle, mevcut verilerin çoğu kenar tarafında üretilir ve hesaplamaların% 45'i kenar tarafında gerçekleşir. Günümüzde buluttaki sanallaştırma teknolojisi tam olarak kenara uygulanabilir; ayrıca gecikme, güvenlik ve bant genişliği sorunları uçta daha iyi çözülebilir.Derin öğrenme ve yapay zeka eğitimi, gelecekte yavaş yavaş sınıra inecektir. Uç hesaplamanın avantajlarının giderek daha belirgin hale geldiği ve Intel'in üç ana stratejisinin çekirdeği haline geldiği görülebilir.
Önceki yıllarla karşılaştırıldığında, Nesnelerin İnterneti kavramı daha net hale geldi. Nesnelerin İnterneti'nin geliştirilmesinin ilk günlerinde, cihazlar nispeten düşük kaliteli çipler ve veri birimleri kullanıyordu.Veri oluşturulduktan sonra, cihazın onu yargılama yeteneği yoktur.Bu nedenle, bu verilerin işlenmek üzere ağ üzerinden arka plana iletilmesi gerekir. Son yıllarda, Nesnelerin İnterneti ile ilgili veri miktarı katlanarak arttı, ağ bant genişliği giderek arttı ve kanallar daha esnek hale geldi. Uçtaki bilgi işlem talebi de artmaya başladı.
Gelecekte tüm öğrenmeler bulutta gerçekleşmeyecek. Thomas Lantzsch, uç tarafta bilgi işlem gücü açısından da şunları söyledi: Bugün bulutta veri setleri ve yapay zeka eğitimi veriyoruz. Gelecekte uçta öğrenecek bazı yeni ürünler göreceğiz. Eğitim."
Hikvision, hızlı yanıt elde etmek ve üretilen verileri gerçek zamanlı olarak analiz edip işleyebilmek için Intel ile işbirliği yaparak kendi uç bilgi işlem alanını geliştirmek için uç tarafta bir dizi Uç Sunucu, Yapay Zeka veri merkezi vb. Konuşlandırdı. Yeni düzen.
Çin pazarı: ilk sonuçlar
Bu üç stratejiyi gerçekleştirmek için Intel, çiplerdeki avantajlarının yanı sıra geliştirme araçları ve ekolojik çevre açısından da pek çok düzen yaptı. Bir yıl sonra, Intel'in eğitim, perakende, endüstri, akıllı şehir ve diğer alanlardaki ortak üreticilerle sektör çözümleri yavaş yavaş indi ve Intel'in Nesnelerin İnterneti düzeni ilk sonuçlara ulaştı.
Bu zirvede Intel, CVTE, Alibaba, Hikvision ve diğer birçok önde gelen yerli şirketi endüstri ve perakende alanlarındaki en son IoT çözümlerini sergilemeye davet etti.
Ali, endüstriyel alanda otomatik bir kusur tespit sistemi oluşturmak için Chongqing Ruifang Yumei Die Casting Co., Ltd.'nin döküm hatası tespitine makine görüşü ve yapay zeka teknolojisi uygulamak için Intel ile işbirliği yaptı. Otomatik hata tespit sistemi, geleneksel manuel tespitin düşük verimliliği ve düşük doğruluğu ile ilgili acı noktalarına yöneliktir.Hata tespiti, bileşenin soğutma işlemi sırasında gerçekleştirilebilir. Her tespit yüzeyi sadece 1-2 saniyeye ihtiyaç duyar ve tespit doğruluk oranı da orijinal kılavuzdan değiştirilir % 20'nin altında tespit% 99'un üzerine çıktı. Alibaba'nın IoT iş biriminde kıdemli bir teknik uzman olan Xu Manjiang, Intel ile olan işbirliğiyle ilgili olarak, "Intel ekibiyle de işbirliğine devam ediyoruz. Bir yandan, algoritmayı optimize etmeyi ve daha fazla sektöre uygulamayı umuyoruz; diğer yandan, biz Ayrıca daha fazla şirketin Intel teknolojisini kullanabilmesi için Intel ürünlerini uygulama pazarında dağıtmayı da umuyorum. "
Alibaba Cloud IoT, üstünlük sağlamak için Link Edge'i önermek için Intel'in bilgi işlem gücünü ve sanallaştırma teknolojisini kullanıyor. Aynı zamanda, Link Edge doğrudan buluta bağlanabilir ve entegre bir bulut tarafı düzeni elde etmek için ilgili konfigürasyonları gerçekleştirebilir.
Perakende sektöründe Hisense (Hisense Intelligent Business Systems Co., Ltd.) gözetimsiz bir market açmak için Intel ile işbirliği yaptı. Hisensein Intel Core işlemcisine ve kendi video dağıtım ve hassas pazarlama sisteminin konteyner dönüşümüne dayanan insansız market, şu anda Çin'de 500 mağaza kurdu.
Intel ticari yayılımı: Amerika Birleşik Devletleri'nde 1 numara, Çin'de 2 numara
Intel 50 yıldır kurulmuştur ve 33 yıldır Çin'e girmiştir.Çin'deki toplam yatırım 13 milyar ABD dolarını aşmıştır. Çin, ABD genel merkezi dışında en kapsamlı iş dağıtımına sahiptir. Intel Pazarlama Grubu başkan yardımcısı ve Çin genel müdürü Wang Rui, Intel'in genel pazar düzeninde Çin'in önemini açıkladı.
Leifeng.com'a göre Intel'in bugün Çin'de en son araştırma, ürün teknolojisi geliştirme, sofistike üretim, endüstriyel ekolojik işbirliği, pazarlama, müşteri hizmetleri ve risk sermayesini kapsayan 22 şubesi var. Bunlar arasında Pekin'de bulunan Intel Çin Araştırma Enstitüsü, Şangay ve Shenzhen'deki teknik ekipler, Chengdu'daki yonga seti, yonga paketleme ve test ve yonga ön işleme fabrikaları ve Dalian'da kurulan depolama teknolojisi üretim üssü bulunmaktadır.
Endüstrinin ihtiyaçlarına yanıt olarak Intel, Nesnelerin İnterneti endüstrisi için 100 olgun genel çözüm yayınladı. Mevcut ve gelecekteki geliştirme odak noktası denetleyici entegrasyonu, makine görüşü ve akıllı fabrika çözümleri olacaktır. Endüstri zincir ortaklarıyla yakın işbirliği sayesinde, daha fazlası Intel ürün teknolojisine dayalı daha fazla çözüm pazara sunuldu. Bu, Çin'in üretiminin akıllı üretime geçişine yardımcı olacaktır.
Intel Edge Düzeninin Temel Soruları ve Cevapları
Neden uç bilişime ihtiyacınız var?
Tom Lantzsch: Bulut gerçekleştirilebilirse, müşteri kesinlikle doğrudan bulutta çalışacaktır, sonuçta bu ekonomik verimlilik en yüksek seviyededir. Ancak, müşteriler bulut işleme yeteneklerine sahip olmadığında, düzeni basitleştirmelerine, aynı geliştirme ortamı altında uçta bulut algoritmaları ve mimarileri uygulamalarına ve bulut tarafı işbirliğine ulaşmak için yeni bir uygulama düzeyi oluşturmalarına yardımcı olabiliriz. Örneğin, kendi kendine giden arabalar, tepki hızı, kullanılabilirlik, güvenlik vb. Nedenlerle, tamamen bulutta kararlar veremezsiniz, bu yüzden uçtaki birçok bilgi işlem sorununu çözmeniz gerekir.
Ağ, 4G'den 5G'ye değiştikten sonra, uç hesaplamanın ürün biçimi üzerinde bir etkisi olacak mı?
Chen Wei: Edge computing'in ürün biçimi muhtemelen etkilenecektir. Mevcut ağ darboğazı bozulursa, tüm terminal, uç, ağ ve tüm arka uç platformları etkileyebilir. Bu nedenle, Intelin düşüncesi çok net. Intelin tüm alanlarda ürün üretmesi imkansız, ancak üç ana alana odaklanıyor: uç bilgi işlem, yük entegrasyonu ve uygulama entegrasyonu ve makine vizyonu. Gelecekte gelişebileceğini düşünüyorum, ancak bu platform tabanlı teknolojiler ve ekolojik bir zincirin kurulmasıyla Intel'in içinde yeri olacak.
Ortaklarla IoT algoritmaları geliştirdiniz mi?
Tom Lantzsch: Algoritmaların çoğu, verilerin şirket için ne kadar önemli olduğuna veya verilere ilişkin münhasır haklarının doğasına bağlı olarak verilere sahip olan şirketler veya üçüncü taraf şirketler tarafından yapılır.Intel çok sayıda OpenVINO yeteneğini eğitecek Şirketin algoritma geliştirmesini desteklemek.
İyi bir algoritma oluşturmak için eğitim verilerine ihtiyacınız vardır ve çoğu durumda eğitim verileri belirli bir uygulama içindir. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en zor algoritma, plaka tanımadır. Amerika Birleşik Devletleri'nde 50 eyalet olduğu için, her eyaletin plaka sistemi farklıdır ve her eyalette farklı plaka versiyonları vardır, bu nedenle ücretli yollarda hızlı plaka tanıma için bir algoritma yapmak kolay değildir.
Intel'in IoT'nin derinlemesine dahil olduğu sektörlerde en iyimserliğe sahip olduğunuz sektörler hangileri?
Tom Lantzsch: Intel, otonom sürüş alanında daha iyimser ve şimdi otonom sürüş teknolojisi şirketi Mobileye'yi satın aldı ve şu anda oldukça agresif bir plana sahip.
Chen Wei: Çin'deki çeşitli dikey endüstrilerle ilgili olarak, öncelikle Intelin Nesnelerin İnterneti stratejisi, Nesnelerin İnterneti için yüksek performanslı yongalar tasarlamak, uç bilişimi geliştirmek ve bilgisayar vizyonuna odaklanmaktır.
Çin'in en gelişmiş endüstrilerinden biri güvenlik endüstrisidir.Bazı şirketler uçtan uca görsel yeteneklerini ve AI yeteneklerini dünyanın lider konumuna geliştirmiştir. Bu, Çin'de çok heyecan verici bir şey çünkü onların teknolojileri zaten dünyaya öncülük ediyor Son birkaç on yılda, genellikle sadece pazar uygulamalarında liderlik ediyoruz. O zaman bu şirketler doğal olarak bu teknolojiyi güvenlik dışındaki dikey sektörlere de getirecek. Örneğin, endüstride kusur tespiti, makine görmesi, tıp alanında görüntü analizi vb. Yenilik fırsatları sonsuzdur.
Ayrıca eğitim alanında AI uygulaması çok derinlemesine yapılmıştır.Sınav sorularından işaretlemeye kadar AI teknolojisi kullanılmıştır.
Stratejimiz birkaç anahtar teknolojiyi ele geçirmektir.Güvenlik, endüstri ve ulaşım gibi dikey endüstrilerde az önce bahsettiğimiz stratejik teknolojiler en büyük endişemizdir.
