云計算幾年前非常流行，但是當所有應(yīng)用落地，海量數(shù)據(jù)涌入云之后，相應(yīng)的問題也隨之而來，處理速度慢、時延長，所以邊緣計算成為研究熱點。其實邊緣計算起源于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，它的作用體現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中云計算的優(yōu)化設(shè)計，其初衷是為了將一些無需上傳到云的計算留在遠端處理。那么在嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用中，邊緣計算會起到哪些作用？嵌入式工程師又該如何利用好這一技術(shù)呢？

業(yè)界聲音

物聯(lián)網(wǎng)是邊緣計算的推手

嵌入式系統(tǒng)聯(lián)誼會秘書長

何小慶

美國韋恩州立大學(xué)施巍崧教授在“Edge Computing:Vision and Challenges”一文中給了邊緣計算這樣的定義：“邊緣計算是指一種可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣完成的計算技術(shù)，這樣的技術(shù)和平臺在云和IoT 設(shè)備之間上傳和下載數(shù)據(jù)，以平衡系統(tǒng)計算、實時性、功耗和安全等方面的要求”。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的巨頭GE公司指出：“邊緣”指的是靠近數(shù)據(jù)源存在的計算基礎(chǔ)設(shè)施，例如工業(yè)控制器和來自各種設(shè)備和傳感器的數(shù)據(jù)集合，這些設(shè)備通常遠離云計算中心。

國外的研究報告顯示，邊緣計算目前主要在以下兩個領(lǐng)域發(fā)展：第一是通信和工業(yè)相關(guān)的項目，比如5G 虛擬化網(wǎng)關(guān)、無線訪問網(wǎng)絡(luò)、5G-CORAL（結(jié)合了電信邊緣計算和霧計算的研究成果）。第二是智能 IoT 網(wǎng)關(guān)，比如Bosch（Prosyst gateway software）、Siemens（IoT2000 gateways）、Microsoft（Azure IoT Edge）、Amazon（Greengrass 和Snowball Edge）。開源的邊緣計算項目也很活躍，比較著名的有EdgeX Foundry（IoT gateway）和ParaDrop（威斯康辛大學(xué)麥迪遜分校）。

嵌入式企業(yè)非常重視邊緣計算。NXP推出EdgeScale平臺和Edge-Box開發(fā)套件，為邊緣計算提供從高性能嵌入式處理器芯片、開源軟件操作系統(tǒng)到云端和安全支持。arm推出了Mbed Edge，Mbed Edge與ARM mbed Cloud 和Mbed OS 組成支持邊緣計算的IoT整套解決方案。***研華推出EIS智能邊緣服務(wù)器和WISE-PaaS/EdgeSenser的邊緣網(wǎng)關(guān)，后者集成了Mbed OS和Mbed Edge，以及NXP邊緣嵌入式處理器，EIS 內(nèi)置了微軟的Aure IoT Edge 服務(wù)。

需要注意的是，邊緣計算設(shè)備一般會安裝在系統(tǒng)傳感和執(zhí)行端，多數(shù)邊緣計算設(shè)備是嵌入式系統(tǒng)。但從物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)看，邊緣計算設(shè)備是整個物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的一個組成部分，不能單獨存在，需要云計算和人工智能技術(shù)的支撐和服務(wù)。

邊緣計算技術(shù)的研究和產(chǎn)品開發(fā)目前均處在初期階段，云計算、通信設(shè)備和嵌入式企業(yè)非常關(guān)注， 物聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展是邊緣計算興起的最大推手。物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展大致分成兩個時期，第一個時期是從互聯(lián)走向智能，第二個時期從智能走向自治。目前多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)項目還處于第一個時期，進入第二個時期邊緣計算將發(fā)揮重要作用，預(yù)計未來幾年邊緣計算將迎來快速發(fā)展的新階段。

嵌入式系統(tǒng)和邊緣計算的價值和未來

日海智能科技股份有限公司

首席技術(shù)官 鄒俊

邊緣計算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供計算和分布式處理能力，使得數(shù)據(jù)處理和相關(guān)的應(yīng)用靠近數(shù)據(jù)發(fā)生的地方，有低延時，快捷響應(yīng)和節(jié)省流量等特點，和云計算形成互補。

邊緣計算起到的作用主要有如下幾個方面：第一就近處理數(shù)據(jù)實現(xiàn)快速響應(yīng)。邊緣計算和邊緣計算應(yīng)用分布在網(wǎng)絡(luò)邊緣，相對于云計算而言，靠近數(shù)據(jù)，甚至離數(shù)據(jù)僅有一跳的距離，其優(yōu)勢是能夠就近對數(shù)據(jù)進行處理，從而降低延時；第二減少傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量，降低對網(wǎng)絡(luò)帶寬的要求。隨著物聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)，設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是海量的。據(jù)IDC等咨詢機構(gòu)的預(yù)測，將來的數(shù)據(jù)有20%到40%會由邊緣計算處理。在邊緣側(cè)對數(shù)據(jù)進行處理，比如最簡單的數(shù)據(jù)過濾，就能很好的降低數(shù)據(jù)傳輸對帶寬的壓力，也能達到降低數(shù)據(jù)傳輸成本和存儲成本。第三避免單一瓶頸和單一故障。由于邊緣計算和邊緣計算應(yīng)用是分布式的，這樣就降低甚至避免出現(xiàn)的業(yè)務(wù)瓶頸和單點故障。

由于邊緣計算分布在網(wǎng)絡(luò)邊緣，邊緣節(jié)點的計算、存儲資源和云計算／數(shù)據(jù)中心相比是有限的，所以邊緣計算和邊緣計算應(yīng)用就天然的使用到了嵌入式計算和嵌入式硬件單元。嵌入式系統(tǒng)可以在邊緣計算上承擔以下幾個作用：

1.數(shù)據(jù)過濾

物體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是大量的，而這些數(shù)據(jù)中，有很多的數(shù)據(jù)是無用的，是數(shù)據(jù)中的雜音。一些簡單的計算處理，就能過濾到大量這樣的數(shù)據(jù)。比如，溫度傳感器可以定時采集數(shù)據(jù)并上報。在最簡單的場景下，只需要關(guān)注異常情景就可以了。所以，在邊緣計算上，一個簡單的數(shù)值比較，就可以過濾掉絕大多數(shù)數(shù)據(jù)。這樣簡單的數(shù)據(jù)過濾功能，可以很好的應(yīng)用嵌入式技術(shù)對資源要求低的特點，在邊緣進行處理。

2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

邊緣計算可以對在某個地理范圍的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，把分析結(jié)果傳輸?shù)皆贫?。類似的功能也可以利用嵌入式計算進行實現(xiàn)，從而使得分析結(jié)果貼近數(shù)據(jù)。

3.復(fù)雜事件處理(CEP)

CEP是相對成熟的技術(shù)。當CEP和嵌入式系統(tǒng)結(jié)合，可以作為邊緣應(yīng)用對事件實現(xiàn)就近快速處理，從而大大提高對事件的反應(yīng)速度。

4.人工智能應(yīng)用

云計算是催生人工智能快速發(fā)展的重要推動力。但是，把所有人工智能都放在云端，很難達到對緊急事件的實時處理，比如自動駕駛場景。誠然，人工智能的訓(xùn)練需要大量的計算資源，邊緣計算很難承載。但是，越來越多的人工智能的推理可以在邊緣實現(xiàn)，使得人工智能應(yīng)用作為邊緣計算應(yīng)用，具備快速反應(yīng)的能力。所以，如何將人工智能推理和應(yīng)用實現(xiàn)在嵌入式系統(tǒng)中，也是一個很重要的課題和發(fā)展方向。

基于以上技術(shù)，日海智能科技股份有限公司（簡稱：日海智能）在今年六月在上海世界移動通信大會上發(fā)布了全球首款AIoT移動智能計算終端MICD (Mobile Intelligent Computing Device)產(chǎn)品，該產(chǎn)品是人工智能、邊緣計算和移動計算的完美結(jié)合。關(guān)于該產(chǎn)品的詳情可參見如下相關(guān)報道（鳳凰網(wǎng)報道http://tech.ifeng.com/a/20180703/45047508_0.shtml等）。

日海智能成立于2004年，致力于成為人工智能物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的領(lǐng)軍者。日海智能為國內(nèi)外運營商、ICT設(shè)備商、系統(tǒng)集成商以及各行業(yè)用戶提供行業(yè)領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)“云+端”、云視頻、數(shù)據(jù)中心、無線通信、有線寬帶及新能源節(jié)能產(chǎn)品及解決方案。自2016年起著眼于全球戰(zhàn)略布局，實施積極主動的外延式發(fā)展，通過先后并購模組廠商“龍尚科技”與“芯訊通”，一舉成為全球模組出貨量份額最高的人工智能物聯(lián)網(wǎng)公司，同時引入全球物聯(lián)網(wǎng)安全級別最高的Ayla云平臺（國內(nèi)首例獲得SOC等級三級），賦予創(chuàng)新人工智能技術(shù)，成為全球首家具備人工智能的“云+端”生態(tài)物聯(lián)網(wǎng)公司。

邊緣計算讓物聯(lián)網(wǎng)更加智能

Imagination Technologies連接與智慧家庭總監(jiān)

Simon Forrest

在一個由無數(shù)智能網(wǎng)聯(lián)設(shè)備組成的世界中，人們普遍認為，可用的通信信道將很快被這些設(shè)備所能夠產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)撐滿。這顯然是不可持續(xù)的，并且需要采取不同的方法。通過采用邊緣計算，使人們認識到并不是所有數(shù)據(jù)都需要傳送到一個中央服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施來通過云進行處理。嵌入式邊緣技術(shù)本質(zhì)上利用了本地計算能力，它們支持現(xiàn)場設(shè)備在交付鏈中更早地主動將“數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)換為“信息”，并且只有關(guān)鍵的信息才被傳輸?shù)皆苼磉M行存儲和進一步處理。這顯著降低了整個網(wǎng)絡(luò)的峰值帶寬要求，并且也縮短了云中所需的總CPU周期。

更重要的是，能夠在設(shè)備本身內(nèi)快捷處理數(shù)據(jù)的能力提供了新的自主等級。今天，我們看到新一波的產(chǎn)品正在采用人工智能，并依賴于嵌入到SoC內(nèi)部的（邊緣）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速。 這些產(chǎn)品通常被視為“更加智能”，它們能夠在本地根據(jù)輸入完成操作并獨立處理數(shù)據(jù)，尤其是在基于服務(wù)器（云）的基礎(chǔ)架構(gòu)不適合或設(shè)備脫機的時候。

例如，采用邊緣技術(shù)用于在本地處理視頻幀的物聯(lián)網(wǎng)家用安防系統(tǒng)，可以在云中占用最少的處理開銷。安防系統(tǒng)不是將所有視頻幀都低效率地發(fā)送到云，因為它們中的大多數(shù)都是相同的，取而代之的是安防系統(tǒng)使用嵌入式AI邊緣技術(shù)來僅識別那些顯示了可疑活動的視頻幀。一旦處理完畢后，系統(tǒng)可能會選擇只發(fā)送有用的視頻摘錄到云端，或者只是向你的智能手機發(fā)送提醒。使用之前的類比，我們現(xiàn)在已經(jīng)將幾千兆字節(jié)的多余視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為少量含有有用信息的字節(jié)，這只需使用邊緣技術(shù)即可實現(xiàn)。

設(shè)備的可擴展性也大幅度得到改善，這是因為邊緣技術(shù)可以確保分布式計算資源在整個系統(tǒng)中按比例擴展，并且每臺額外的設(shè)備都增加了更多的能力。另一個關(guān)鍵方面是延遲，在云和設(shè)備之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)需要的是與數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)聯(lián)的往返時間。如果嵌入式邊緣技術(shù)被用于在設(shè)備中只處理數(shù)據(jù)，那么延遲可以被縮短到最短時間，或者在某些情況下可以完全避免延遲。 這對于需要絕對保證響應(yīng)時間的嵌入式系統(tǒng)尤為重要。

物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中對增加計算能力和“智能”的需求始終存在，在推出諸如用于語音控制的自然語言處理、手勢控制界面、先進圖像分類和視覺認知系統(tǒng)等新技術(shù)的時候，都將意味著邊緣技術(shù)已在大范圍內(nèi)變得更加重要。對于Imagination來說，這意味著更高的性能和更低能耗帶來的效率，這是因為我們?yōu)樽约旱腟oC合作伙伴開發(fā)了先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速和GPU計算技術(shù)。這些SoC將具有超越現(xiàn)有性能指標的能力，不再是簡單地將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳送到云，而是能夠從多個輸入中獲取有價值的信息，并且所有的輸入都在硅芯片內(nèi)處理。

eFPGA技術(shù)為邊緣計算環(huán)境提供安全保證

Achronix半導(dǎo)體公司高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理

Alok Sanghavi

下一代嵌入式應(yīng)用正將處理任務(wù)推出云端并走向網(wǎng)絡(luò)邊緣。同時，通過圍繞可編程邏輯構(gòu)建處理結(jié)構(gòu)，提供了新的能力使得計算更加以數(shù)據(jù)為中心。可編程邏輯使得構(gòu)建數(shù)據(jù)處理流水線（pipeline）成為可能；相反，傳統(tǒng)處理器則需要通過復(fù)雜的內(nèi)存緩存層級結(jié)構(gòu)才將數(shù)據(jù)推送到其處理流水線。

在采用可編程邏輯來構(gòu)建的計算解決方案支持下，數(shù)據(jù)可以在節(jié)點之間無縫流動，并在它們通過時借助定制邏輯電路和DSP引擎的組合對數(shù)據(jù)單元進行調(diào)控。每個單元在被處理完之后，會轉(zhuǎn)發(fā)到下一個節(jié)點。隨著需求的變化，可編程邏輯陣列可以被重新連線配置，為以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用提供更好的支持。

獨立的FPGA芯片因為數(shù)據(jù)需要頻繁和更專用的ASIC之間交互，通常會導(dǎo)致額外的功耗和性能損失。嵌入式FPGA（eFPGA）技術(shù)通過在ASIC內(nèi)部集成可編程邏輯陣列，為其提供了一種可滿足能效、性能和尺寸限制因素的方法。利用eFPGA技術(shù)，硬件加速功能可以被帶入到芯片中。這些功能的一個很好的例子便是可重新配置處理單元陣列，這些陣列被用于機器學(xué)習(xí)應(yīng)用所需的卷積內(nèi)核或最大池計算，通過將這些功能實現(xiàn)在ASIC內(nèi)部的嵌入式可編程邏輯陣列中，就可以使整個芯片達到更高的性能等級，同時也降低了系統(tǒng)成本和功耗。

eFPGA技術(shù)在邊緣計算環(huán)境中還有另外一個優(yōu)勢—容器和虛擬化為核心云中的安全操作提供了有效支持，這是因為這些系統(tǒng)可以利用良好的物理安全性。網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備需要更高級別的硬件保護，因為攻擊者更容易闖入機箱并篡改路邊機柜或服務(wù)室里的系統(tǒng)設(shè)置。由于邊緣計算系統(tǒng)從管理員那里得到的支持較少，因此物理安全性至關(guān)重要。

將安全功能集成到圍繞eFPGA內(nèi)核的硬連線邏輯之中，使其能夠支持虛擬電路加密上傳到邏輯陣列，并且持續(xù)監(jiān)控它們是否存在潛在漏洞。硬連線邏輯可以確保由不同用戶上傳的可編程功能實現(xiàn)分離，并防止它們相互竊聽。

通過將安全性電路和可編程邏輯都集成在芯片上，使得攻擊者要竊聽通信時的物理訪問很難實現(xiàn)，甚至不可能。借助集成的CPU，整個服務(wù)的計算功能可以與外界隔離而直接到eFPGA，從而限制從芯片中外發(fā)的信息量。 在執(zhí)行與其他服務(wù)的通信時，可以使用面向eFPGA的硬連線邏輯中強大的加密單元，從而去支持適合邊緣計算需求的強大的安全架構(gòu)。