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邊緣運算系統的商機與挑戰

邊緣運算可以提高資訊反饋的速度與效率,提升自駕車等應用的安全性。法新社

邊緣概念起源於物聯網(IoT),最初的想法是讓數百億感測器可透過閘道與雲端進行通訊,但後來卻發現,即使最快的通訊基礎設施在處理和儲存遠端串流視訊和其他資料類型時,效率仍不夠高。而在新興的車聯網、自駕車等汽車應用上,更推動市場對高效能晶片的需求,數據傳輸速度要求更高,因此,需要使用高運算能力的邊緣運算(Edge computing)系統進行區域資訊的處理,再將所得結果依需要回傳終端設備、或是上傳雲端,才能同時得到最佳的通訊能力和應變速度。

根據Semiconductor Engineering報導,邊緣運算是充滿商機且待開發的市場,系統比物聯網更加昂貴,不僅創投資金充裕,也有多種開放式和專有指令集架構可供選擇,因此不論是系統供應商、晶片製造商或新創公司都想佔有一席之地。

明導國際(Mentor)執行長Wally Rhines將邊緣運算劃分為收集資料、邊緣閘道和伺服器中心的邊緣系統。每個領域使用的晶片都不同,從FPGA到客製ASIC及各種封裝選項,每個區塊的安全性也不同。

由於未篩選資料的收集節點將達到數百萬,晶片層級的安全功能也會越來越多。雲端服務商會透過安全演算法防止未經處理的資料進入雲端核心,這就是大型系統供應商所稱的邊緣運算。

邊緣包括汽車、機器人和醫療設備,Arteris IP副總裁Kurt Shuler表示,這些應用產生的安全威脅有兩種,一是傳統功能性安全使用案例,只要出一點錯就很嚴重,另一種則是運作順暢,但神經網路應用的決定卻是錯的。這使得邊緣運算變得更加複雜。

輔助或自動駕駛需要特定的內部處理和外部通訊,在達到完全自駕之前,將有更多讓駕駛可以不必接管的附加服務。輔助駕駛是主要的邊緣應用之一,運算的分拆方式不只會影響處理和反應時間,還會影響安全。除非能對邊緣進行明確的定義,否則很難了解安全的部署方式。

除了安全性,邊緣的可靠性和互通性對汽車、醫療和工業應用的重要性也是顯而易見。較不明顯的是5G通訊等支援技術對邊緣運算的影響,例如資訊距離太遠無法及時提供回應,或是處理資訊的速度不夠快。

邊緣裝置需能可靠地協同運作,而基於這些裝置的發展腳步及目標未必相同,在結合測試、覆蓋率等品質控制步驟時會變得更加困難。Advantest業務開發經理Shu Li表示,越來越多裝置結合DC、數位、RF和5G等元件,使測試程式變得越來越大,成本與測試時間也向上攀升。

這也是企業開始接受標準化的原因之一。汽車等特定市場已有ISO 26262等功能安全標準,5G和其它通訊標準則還有問題懸而未決(例如測試天線陣列的方式),對邊緣裝置的安全性有很大影響。

思科(Cisco)技術長暨副總裁Michael Beesley表示,標準化會隨著邊緣運算的發展和成熟而更加重要,主因有二:一是技術提供者及供應商眾多,提供給客戶的元件需要某個層級的標準化、互通性及混搭能力,另一個原因則是為了吸引第三方應用程式供應商。

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