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赛灵思堆栈、Alveo加速器卡、边缘与云协作三大方案策略 应对工业和医疗物联网时代数据大爆炸

发布时间:2019-05-29 来源:中国自动化网 类型:研讨会议 人浏览
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Xilinx 媒体见面会 赛灵思

导  读:

近日,赛灵思(Xilinx)媒体见面会在深圳举行,自动化网等多家媒体受邀出席。会上,赛灵思工业、视觉、医疗及科学(ISM)市场总监Chetan Khona及市场经理翁羽翔,向媒体介绍了赛灵思在工业和医疗行业灵活的解决方案,同时分享了赛灵思解决方案为行业所带来的应用价值。


  近日,赛灵思(Xilinx)媒体见面会在深圳举行,自动化网等多家媒体受邀出席。会上,赛灵思工业、视觉、医疗及科学(ISM)市场总监Chetan Khona及市场经理翁羽翔,向媒体介绍了赛灵思在工业和医疗行业灵活的解决方案,同时分享了赛灵思解决方案为行业所带来的应用价值。据悉,这也是Chetan Khona作为赛灵思ISM部门市场总监首次和中国的媒体就ISM的信息进行深度分享。

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  工业和医疗物联网时代迎来数据爆炸性增长

  “无论是在工业还是在医疗领域,我们都看到了数据的爆炸性增长。大约在5至10年前,数据仅仅被用于一些本地的应用。而现如今,随着物联网时代的到来,不仅越来越多的设备实现连网,而且如何处理庞大的数据成为了重要课题。”会上Chetan Khona如是分享道。此外,Chetan Khona还强调说,“赛灵思战略的核心就是要帮助客户尽可能高效地利用数据。”

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赛灵思工业、视觉、医疗及科学(ISM)市场总监Chetan Khona先生


  Chetan Khona介绍,目前工业和医疗物联网每天创建高达2.5艾字节(1艾字节等于10的18次方)的数据量,同时今年还将有60尧字节(1尧字节=10的24次方)的数据量被用于人工智能(AI)。海量的数据如果处理不当就会成为负担,但倘若处理得当就会带来很多好处。


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  合理利用数据有很多优势,其一,以工业而言,利用数据可做预测性的维护,尽可能降低工厂停工时间,提升生产效率和降低成本;其二,做资产分析,了解客户需求,从而创造新的收入流;其三,连接性,连接性是物联网也是工业互联网的基础。

  数据合理利用能够造福于人类,当然处理不当也可能产生意外后果。首先就是隐私问题。随着物联网革命和数据爆炸的发生,隐私不仅仅在医疗领域被大家所关注,在工业领域也同样不能被忽视,尤其是客户的数据。第二是安全性问题。安全性问题与隐私密不可分,尤其是随着时间的变化,原本有些东西可能是安全的,但是随着未来计算能力的增长,安全性问题就会成为更大的问题,例如黑客可能对公司和医院的重要数据资产进行入侵。第三是影响安全性的时延和响应能力问题。第四还有数据管理的成本问题,包括传输、存储和处理。最后是缺乏可靠的互联网连接,因为在工业和医疗的环境下,并不是在所有环境下都能够有非常强大的网络连接。

  赛灵思三大方案策略应对数据大爆炸

  堆栈

  赛灵思工业与医疗物联网解决方案堆栈提供全套的、一系列的解决方案,此目标包括通过提供安全性的连接、控制、视觉、线路、软件和人工智能来帮助客户开发他们所需要的产品,来进行更好的应用。据Chetan Khona介绍,赛灵思传统工业领域的优势包括工业实时和确定性控制与接口、工业生命周期、质量、可靠性、安全性、温度与功耗,但并非仅有赛灵思能够支持这些功能,还有很多其他企业也可以。但现在赛灵思所做的就是加入业界领先的AI时延与性能,与传统的优势进行结合。通常很多客户不会使用多个器件的方案,而如果采用赛灵思的单芯片解决方案既能确保高度的集成,又能节省使用成本。


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  此外,Chetan Khona也强调,赛灵思并不是所有领域的专家,所以会借助于生态系统中的专业、技术和知识能力,去帮助客户获得他们所需要的最佳方案。

  Alveo加速器卡

  赛灵思Alveo加速器卡不是一个芯片,是集成的开发板。利用Alveo,客户在运行实时机器学习推断以及视频处理、基因组学、数据分析等关键的数据中心应用时,有望以较低时延实现突破性的性能提升。


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  与传统方案相比,使用Alveo可将数据库搜索和分析提升90倍、金融计算提高89倍、机器学习提高20倍、视频处理提高12倍、高性能计算和生命科学提速10倍。据Chetan Khona介绍,Alveo加速器卡可应用工业和医疗物联网领域,目前赛灵思正联合部分客户做相关研究,而在探索过程中也找到了很多应用途径,比如机器人运动所涉及的人机协作等。

  边缘与云协作

  在一定条件下,如果将工业和医疗互联网应用部署于云端,不仅延时非常高,而且传输的需求非常大,这就意味着客户与其自己的客户要花费很多时间和精力去做数据传输,且效果也不尽理想。因此,赛灵思首先与亚马逊的云服务开展这方面合作,在它的Greengrass框架下来使用它的功能,把云端可以移动到边缘。通过这种方式,工业和医疗互联网应用在运行时不仅大大地减少了数据量的传输,而且延时也大幅度地降低。此外,还有连接部分,其实在很多工业和医疗互联网应用场景中,连接并不是给定的条件,很多连接是时断时续的,所以如果能够把智能放在边缘,也就是即使是在云端连接丢失的情况下,应用依然能够正常运行。


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  此外,据Chetan Khona表示,除与亚马逊云计算开展合作外,赛灵思也在积极地与阿里云、Microsoft Azure、谷歌、IBM都在进行这方面的合作。

  突破性的Zynq®SoC设计

  赛灵思Zynq及Zynq UltraScale+SoC集成了通用处理期DSP、GPU和模拟、保密处理器和安全处理器等几大功能板块,赛灵思希望通过这样的集成方案为客户提供高度灵活、可扩展以及自适应性的选择。


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  据Chetan Khona表示,近两年Zynq和Zynq UltraScale+SoC产品问世后,赛灵思工业、视觉、医疗和科学(ISM)业务部门收入增速显著提速2.5倍。由此可见,赛灵思并非现在才进入到工业和医疗物联网领域。

  赛灵思工业领域的产品路线图

  自2018年赛灵思发布全球首款自适应计算加速平台ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform)产品以来,业界再无该产品更多消息被披露,不过此次媒体见面会上,自动化网获得了关于该产品的最新动向。


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  据Chetan Khona会上透露,赛灵思最新产品ACAP将于今年下半年发货,同时其旗下对应的品牌系列Versal还包括其它几个子系列,如Versal AICore系列和Versal Prime(基础版),以及面向工业领域最重要的AI Edge系列。而据自动化网了解,AI Edge作为Versal系列产品的一个子品牌也将于2020年上市。AI Edge产品的特点在于,强调低功耗和高性能,可应用的系统包括机器视觉、超声设备和超声手持设备等。赛灵思通过将AI Edge功耗做到极致,为机器学习及其他人工智能领域提供性能最佳的解决方案。

  关于赛灵思(Xilinx):

  赛灵思(Xilinx)是一家非常具有创新性的企业,有60项行业第一。赛灵思在全球拥有4400多名员工,专利4000多项,其中美国专利3000多项,国际专利1000多项。据公司2018年财报显示,赛灵思全年营收已突破30亿美元。2018年7月,商赛灵思宣布收购中国AI芯片领域的明星创业公司——深鉴科技。

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