物聯(lián)網(wǎng)需要怎樣的芯片設計(編輯修改稿)
2024-10-09 08:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 第二，傳感器生成的數(shù)據(jù)太多了，我們不可能將所有數(shù)據(jù)都發(fā)送到云端，這就需要中級的計算平臺，它們可以被安置在云和邊緣之間。這種中級平臺可以是智能或普通的網(wǎng)關、邊緣服務器或霧服務器。 “當 IoT 開始出現(xiàn)時，其思想是收集所有數(shù)據(jù)并通過網(wǎng)關將其發(fā)送到云。 ”Gartner 研究副總裁 Dean Freeman 說， “但其數(shù)據(jù)量是非常巨大的。所以你不僅不會發(fā)送所有數(shù)據(jù)，你也不會計算所有數(shù)據(jù)。如果你只是希望看到異常數(shù)據(jù)，那么你只需要傳輸更少的數(shù)據(jù)。那為什么要一直傳輸?shù)皆?上呢？根據(jù)網(wǎng)狀網(wǎng)絡、信號和連接的不同，可能會造成幾分鐘的延遲。解決這個問題的方法是將本地智能和某些人工智能安放到邊緣。 ” 但邊緣服務器 /網(wǎng)關到底是什么？到目前為止，我們還沒有一個明確的答案。 圖 3： Mentor 的可定制 IoT 網(wǎng)關，來自 Mentor “這三個層級的中間地帶是最模糊不清的， ”Freeman 說， “它很可能會是一種 64 位的架構(gòu)。但它可能最多不過是一種堅固耐用的 PC。戴爾一直在生產(chǎn)本質(zhì)上是裝在塑料殼里面的堅固耐用的服務器機架的東西，以保證它們在工廠車間中的密封。我們也可以將標準 PC 用作網(wǎng)關。 ” 但是，很明顯這將需要為組織個體的需求而進行定制，而且還需要一些靈活性，因為這些需求可能會改變。這也是目前各種新型內(nèi)存的爭奪戰(zhàn)出現(xiàn)的部分原因，其中包括 MRAM、相變存儲器（ PCM）、 ReRAM、3D XPoint 等。盡管其基本架構(gòu)仍然一樣（基于經(jīng)典的馮 諾依曼計算模型，數(shù)據(jù)在內(nèi)存、處理器和 I/O 之間移動），但該方案的不同變體正開始涌現(xiàn)。 服務器 基于云的服務器是 IoT 計算的第三個階段，而且這也是現(xiàn)在發(fā)生著一些最大的變化的地方，也是目前獲得投資最多的地方。與通常使用一致的數(shù)據(jù)類型且數(shù)據(jù)數(shù)量可預測的公司企業(yè)不同，邊緣設備生成的數(shù)據(jù)既不一致又數(shù)量龐大。比如說，這些數(shù)據(jù)可以用于人工智能中的模式識別，或者可以進行簡單的篩選，找到不滿足高斯分布的偏差。 為了解決這個問題，芯片制造商和系統(tǒng)公司已經(jīng)開始為邏輯和吞吐量設計全新的架構(gòu)，在一些案例中是把處理過程移到網(wǎng)絡中或甚至各種類型的內(nèi)存中。 Marvell 的 Strategic Planning Group 的組合技術副總裁 Nick Ilyadis 指出軟件定義存儲（ softwaredefined storage）是現(xiàn)在的重大改變之一。他說關于云的兩大趨勢是超融合（ hyperconvergence）與超擴展（ hyperscaling）。 Ilyadis 解釋說： “超融合是指以一種垂直配置的方式增加計算和存儲，而超擴展是給網(wǎng)絡增加更多的單元和更大的帶寬。所以超融合是向上發(fā)展，超擴展是向外發(fā)展。 ” 他說，要讓這兩個概念都有效，尤其是在有數(shù)百萬虛擬機時，需要在整個云 架構(gòu)上都有所變化。所以固態(tài)驅(qū)動器通信協(xié)議 NVM Express 已經(jīng)讓位于 NVM express ov
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