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边缘计算2.0时代,鲲鹏与腾让万物有AI

日期:2022年05月30日

       正文 |魏启阳 来源 | Intelligent Relativity (aixdlun) Gartner 的一份分析报告认为, 未来 75% 的数据将在传统集中式数据中心或云以外的位置创建和处理。这些地方可能是工厂、医院、银行、商业道路和城市。这也意味着边缘计算将从被忽视的边缘逐渐走向舞台的中心。
       随着5G网络的渗透, 如何更好地拥抱边缘计算, 成为这个变革时代每个参与者的关键问题。在刚刚结束的2020边缘计算产业峰会上, 鲲鹏和腾腾通过各自的实施实践, 重新梳理了对边缘智能的理解和对行业的主张, 绘就了边缘智能的长卷。数字化转型浪潮下,

边缘计算进入2.0。在进入正题之前, 我们需要重新审视一下当前的时代背景。在数字化转型的浪潮下, 计算正在经历什么, 我们需要什么样的计算。华为腾计算事业部总裁徐颖彤在2020边缘计算产业峰会的演讲中认为,

目前边缘计算面临的数据主要有两个变化。首先, 从互联网时代, 到移动互联网时代, 再到工业互联网时代, 再到万物互联时代, 数据量呈指数级增长。同时, 经过5G网络的放大效应, 对实时数据处理的需求也大大增加。根据IDC的数据预测, 2025年全球物联网连接数将增长至270亿。设备数量将达到1000亿, 预计到2025年全球数据总量将达到163ZB。二是在数据形式上, 数据类型也从结构化数据、图形数据发展到多媒体数据, 再到多媒体数据。描述人工智能的元数据, 以及对非结构化数据处理的需求呈指数增长。在此背景下,

边缘计算也从1.0阶段上升到2.0阶段, 边缘智能与边缘云协同成为主旋律。例如, 过去我们需要使用专业的计算设备进行计算, 但现在智能设备无处不在, 异构计算开始兴起。我们需要随时随地使用可穿戴设备、手机、智能屏, 甚至是工控机、智能相机、智能汽车。再比如, 过去边缘计算主要是连接和传输, 数据还是在中心侧,

但目前的智能边缘强调以AI能力和应用为核心, 需要在边缘侧直接处理数据。随着新形势新形势的发展, 也出现了新的问题。徐英彤在演讲中总结了当前边缘智能面临的四大挑战: 1、中心重训练, 边缘重推理, 导致中心和边缘架构不一致, 云和边缘很难协作的优势; 2、由于设备不同, 边缘计算需要面对种类繁多的操作系统, 包括CentOS、Debian、BC_Linux、ubuntu、openEuler、Suse、Windows等; 3. 边缘计算需要面对多种设备, 从熟悉的PC、手机、相机, 到更专业的板子、小站、服务器等; 4、边缘计算将随时发生在工厂、道路、公园、港口、电力线等场景, 其所处的环境也将变得多样化。数字化转型离不开边缘计算, 边缘计算也推动了数字经济的发展。在这样一个时代的转折点, 边缘计算需要更多的探索和实践, 总结成熟的经验和解决方案来应对上述挑战。 AI无处不在, 为什么鲲鹏和腾能齐头并进?边缘计算, 尤其是边缘智能计算, 对行业有多大的价值和意义, 我们来看看徐英彤在2020边缘计算峰会上引用的三个案例。在工业质检领域, 华为在工业相机上部署了基于腾计算的工控机, 利用AI对服务器、无线、终端等产品的散热器、异物等进行检测, 直接提升质检效率检查3次。检测准确率提高到99.9%以上。在高速路费审计领域, 鲲鹏与腾腾联合打造的ETC龙门系统集成智能站点具备实时审计和精准计费两大能力。其中智能视频网关和ETC计费识别应用基于腾计算构建。该系统实现了AI云端协同, 每年为湖南高速挽回损失2亿元以上。在智慧金融领域, 为解决银行客户排队时间长、效率低、银行客户经理难以找到潜在VIP客户等问题, 华为利用人工智能推动银行网点智能化升级。招商银行深圳分行。智能小站在云边协同下实现智能认证, 减少客户业务等待时间70%, 客户经理对VIP客户的识别率提高60%, 客户满意度提高50% 50%。更多的温度。从以上案例中, 我们可以发现, 人工智能正在我们可见和不可见的地方发挥作用, 改变着我们的工作、生产和生活, 而边缘计算也伴随着人工智能。你会好奇案件中提到的鲲鹏和腾腾是怎么做到的吗?我们先来看一下一般场景下的鲲鹏计算。鲲鹏920处理和TaiShan边缘服务器构成鲲鹏边缘计算场景的硬件平台。多核架构的鲲鹏920是高算力的源泉。 TaiShan边缘服务器专为边缘场景设计, 具有短机箱设计、超宽环境温度适应性和易维护性。软件方面, 鲲鹏软件基础生态基地由openEuler形成。与鲲鹏计算相比, 腾计算的粒度更小, 在特殊的AI场景下, 腾计算的适应性更强。
       这里不得不提的是基于达芬奇架构和CANN异构计算架构的全栈全场景AI系统。以产品为支撑, 形成完整的产业体系。其中, CANN异构计算架构统一了编程架构, 使其具有高扩展性和全场景适应性。对于开发者来说, 无需担心终端是手机还是机器人, 也无需关心硬件使用的是哪种操作系统。 Linux、Android、鸿蒙操作系统都没有问题。编写代码后, 即可实现端、边、云全场景复用, 边云协同。目前CANN已经演进到3.0, 涵盖10个操作系统和14个智能终端设备。当然, 仅靠计算架构和硬件产品并不能涵盖AI计算的所有场景。为此, 出现了MindSpore, 一个致力于计算机视觉、自然语言处理等AI领域的开源AI框架, 支持端端、边缘端、云端的所有场景。在MindSpore之上, 腾腾发布了赋能MindX的腾腾应用, 包括深度学习平台MindXDL、智能边缘平台MindXEdge、首选模型库ModelZoo以及各种行业SDK。在如此庞大的生态系统下, 鲲鹏和腾腾实现了在千行百业的快速落地。同时, 华为还通过鲲鹏和腾腾构建了环环相扣、紧密相连的智能环境, 这也成为了华为在边缘计算2.0时代区别于其他计算公司的独特价值。边缘计算时代, 开启AI无限可能 根据GrandViewResearch最新报告, 预计到2027年全球边缘计算市场规模将达到154亿美元, 预测期内年复合增长率达38.6%。中国“新一代人工智能发展”《规划》还预测, 到2030年, 人工智能相关产业规模将超过10万亿元。如此庞大的产业规模, 将需要远超拥有 1750 亿个参数的 GPT-3 的计算能力。
       巨大的算力真空亟待填补。
       在这样的市场背景下, 跟随AI进入千行百业的鲲鹏和腾腾, 迎来了属于自己的时代机遇。在华为开放硬件、开源软件、赋能合作伙伴的战略下, 鲲鹏和腾腾不仅解锁了边缘智能的算力需求, 也开启了全新的计算产业生态。在这个生态系统中, 成千上万的行业和行业得到了他们需要的东西。鲲鹏和腾腾实现了AI的包容性, 开发者也一起成长。在边缘计算的价值得到充分释放的同时, 人工智能的价值也被赋予了更多。可能的。 *本文图片均来源于网络。本内容为原创, 仅代表个人观点。未经授权, 任何人不得以任何方式使用, 包括转载、摘录、复制或创建镜像。部分图片来源于网络, 未经核实版权归属, 请勿用于商业用途。如有侵权, 请联系作者。

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