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賽靈思SoC賦能工業和醫療物聯網

作者:王瑩時間:2019-05-21來源:收藏

      日前,“賽靈思工業物聯網研討會”在京舉行。公司ISM(工業、視覺、醫療和科學)部門的市場總監Chetan Khona接受了電子產品世界等媒體的采訪。

本文引用地址:http://www.begwkyjf.pw/article/201905/400724.htm

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      Khona先生指出,當前工業物聯網()和醫療物聯網(HcIoT)面臨諸多挑戰,并探討了時下熱門的AI云端和邊緣技術特點,稱賽靈思的解決方案——Zynq及Zynq UltraScale+系列滿足了當前的需求,接下來的2020年上半年,還將會推出新一代Versal,帶有AI Edge版本,以滿足未來ISM的需要。 

      1  Xilinx增長率達24%

      Xilinx 1984年成立,是全球首家無晶圓半導體(fabless)企業,2019財年營收30億美元,年增長率達24%。ISM部門占公司1/4的營收。

      公司的產品質量高,從2011年到2018年期間達到了0召回(如下圖)。而且使用壽命也很長,Xilinx產品有最低15年的生命周期,有些甚至達二三十年。

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      可見Xilinx公司財務健康,產品質量和可靠性高,能夠滿足ISM/嵌入式的需要。

      2  工業和醫療物聯網的趨勢

      和HcIoT的共同特點是數據爆炸,例如每年創建2.5艾字節數據,全球90%的數據產生于過去兩年,2019年AI領域將使用超過60堯字節的數據。所以Xilinx的核心是幫助客戶有效地利用數據。

      的熱門應用之一是預測性維護(如下表),可以最大限度地減少停機時間。其次還有分析,可以實現深刻見解。再有是連接性,以實現遠程診斷和OTA(空中下載)更新。

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      比工業物聯網更重要的是醫療物聯網,因為它最終改善了人們的生活質量,例如減少醫院病房的等待時間(如下表),通過AI提升診斷效率和質量,通過遠程監控讓一些有條件的患者無需占用病床的床位、而是得到居家的醫療監控。

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      不過,IIoT和HcIoT也帶來了一系列問題,例如隱私、隨時間推移的越來越高的安全性、時延、成本、可靠的連接。工廠和醫院都是昂貴的資產,有效的投資可提高投資回報率。賽靈思(Xilinx)的解決方案有靈活和自適應(例如,根據客戶的需要,可在器件端和云端提供計算資源)特點。

      工業時延的起碼要求是最低10ms。從新出現的“數據重力”和“數據慣性”術語所知,處理需要推送到數據所在的地方(如下圖),因此Xilinx ISM部門的建議是:在數據的邊緣處理,效率和效能最佳。

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      如圖1右是一個平臺,現在有很多嵌入式的工程師團隊都會開發平臺,這和十年前或者更早的情況(圖1左)形成了鮮明的對比。十年或者更早以前,經常在一個公司內部就有多個工程師團隊,而且他們在設計方面會做獨立的決策,例如一個團隊選擇PPC、VxWorks、CAN,還有的選Arm、Linux、MQTT,還有一個選x86、Windows、OPC UA,他們之所以能夠自主的選擇這些系統,是因為當時這些系統非常的簡單。

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      但是現在這些系統不再那么簡單了,例如工業物聯網、醫療物聯網雖然非常強大,但是越來越復雜,這也使得工程師團隊越來越多地選擇公共平臺。因為現在工業界出現了一個趨勢,也就是IT、OT的融合,信息技術和操作技術的融合。IT指的是像思科和華為這類的企業,OT是西門子等自動化領域的企業,對于工業物聯網和醫療物聯網來說,越來越多的是需要把這些能力集成到單個器件上。

       所以這個過程現在非常復雜,這種嵌入式的設計不僅是要做軟件和硬件的開發,而且云的開發者也希望能夠連接這些信息,來收集這些器件的信息,所以如果還是按照原來的方法,所有人選用不同的處理架構、操作系統和連接標準,對云開發者來說這就太困難了,需要不斷地去進行調整和改變,所以如果他們能夠有一個公共的架構和平臺,這樣能夠幫助他們非常迅速簡易地去開發給自己公司使用的SaaS(軟件即服務)產品,即能夠創造一個新的收入流。

      這也是為什么很多客戶選擇Zynq和Zynq UltraScale+ 的原因,因為賽靈思能夠提供一個功能非常強大的平臺,例如 Zynq 中的Arm系統就能夠為云開發提供服務,同時還能提供IT和OT的支持,以及提供FPGA的定制化,所以“工業性能+定制功能”,使賽靈思的產品非常有吸引力。

      這不僅是理論,而且已實際發生了。例如在中國,Zynq SoC已有成功案例,例如南瑞繼保,其解決方案已通過國家電網認證。

      值得一提的是,Xilinx并不認為邊緣和云端計算是對立的(電子產品世界的記者認為隱含的意思是:Xilinx的ISM部門重點是邊緣計算,另外,Xilinx還有云計算部門),由于Zynq和Zynq UltraScale+的靈活性和自適應性,都是跨邊緣和云的可擴展IIoT平臺(如下圖)。

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      3   Xilinx工業和視覺解決方案

      有三大類:IIoT和HcIoT解決方案堆棧,Alveo加速器卡為工業PC加速,互補的邊緣與云協作。

      3.1  AI解決方案

      AI分為大AI和小AI之分,或稱為重量級AI和輕量級AI。Xilinx都有方案。

      大AI可實現低時延、高性能的DNN的解決方案(如下圖)。

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      小AI有基于Python的經典機器學習的開源解決方案,諸如PYNQ(Python Productivity For Zynq)和pandas等。值得一提的是,Python語言深受年輕人喜歡。

      邊緣AI方面,Xilinx于2018年收購了深鑒科技公司,帶來了模型剪枝技術(如下圖),提高了效率。因為隨著AI發展,計算的位數在不斷降低,過去公認是16位,現在公認是8位浮點、8位定點,未來可能縮減到2位(BNN)。利用模型剪枝技術,可把不必要的數據先去除,因此相同精度下可提升6倍fps(幀每秒)。可見,Xilinx可以支持這種位數不斷降低的發展趨勢,而很多友商只有一種位數處理方法,例如16位或8位,不夠靈活。

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      曠世公司是Zynq SoC的用戶,用于前端攝像頭設備,不僅功耗低,而且識別效率一流。

      3.2  Alveo加速器卡為工業PC加速

      Alveo加速器卡可用于機器人運動規劃:這需要大量計算,例如有人撓了機器人的頭一下,這看似一個簡單的動作,但是機器人要大量計算,把無效的人的動作剔除。

      一個Alveo加速器卡可控制8臺機器人。

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      Alveo U200加速器卡的一個鮮活案例是上海聯影科技,用于醫療CT機。

      3.3  邊緣與云端互補協作

      在云端,很多連接是時斷時續的,因此邊緣計算很重要。因此云廠商重視嵌入式端,例如Amazon aws雇傭了FreeRTOS作者,推出Amazon FreeRTOS微控制器(MCU)操作系統;微軟前不久也收購了實時操作系統公司Express Logic。

      現在,越來越多的ISM客戶選擇Xilinx的Zynq及Zynq UltraScale+方案,因為它們可實現跨邊緣計算和云的可擴展IIoT平臺。

      例如精鋒微控的智能機器人驅動與控制平臺,用一個Zynq SoC取代了二十多個芯片和工業網絡連接,只有1/6的尺寸和1/5的成本。此外,邁瑞、海康威視也是Xilinx的用戶,因為Zynq及Zynq UltraScale+具有成本競爭優勢,并且不會因此犧牲性能。

      4  下一代SoC產品

      Xilinx的下一代產品是ACAP(自適應計算加速平臺)(如下圖)。

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      具體的芯片品牌是Versal,如下圖。可圈可點的是,2020年將推出Versal帶AI Edge的版本(如下圖),這將是Zynq及Zynq UltraScale+的繼任者,將實現每瓦AI高性能,其將采用收購的深鑒的模型剪枝技術。 

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關鍵詞: SoC IIoT

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