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[導(dǎo)讀]Arm預(yù)計(jì),到2035年全球?qū)⒂幸蝗f億個(gè)IoT設(shè)備,這將帶來全新規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施與架構(gòu)上的挑戰(zhàn),技術(shù)也需要與時(shí)俱進(jìn)才足以應(yīng)對。在邊緣計(jì)算方面,這意味著Arm將持續(xù)大量投資硬件、軟件與工具的開發(fā),以便為基礎(chǔ)設(shè)施堆棧的每一個(gè)點(diǎn)都賦予智能決策能力。

隨著IoT持續(xù)成長并帶動全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型,通往上游云端的數(shù)據(jù)海嘯,讓長期以來針對下游分配優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施遭受打擊。它也促生了一個(gè)迫切的需求,即在全球互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)內(nèi)實(shí)現(xiàn)更分散的算力分布,而這也導(dǎo)致對ArmNeoverse計(jì)算解決方案的需求與日俱增。整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)對這個(gè)挑戰(zhàn)作出響應(yīng),而縱觀Arm過去一年內(nèi)的進(jìn)展,Neoverse正在將其初始愿景轉(zhuǎn)換成今日之現(xiàn)實(shí)。

AI從云端擴(kuò)散,“宙斯”枕戈待旦

展望未來,Arm將專注于為下一代基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)奠定基礎(chǔ),其中的重中之重是AI的去中心化。

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由于大型數(shù)據(jù)集與專屬的算力相當(dāng)集中的緣故,今日大負(fù)荷的AI計(jì)算多數(shù)在云端完成,特別是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型的訓(xùn)練。但若把這些模型應(yīng)用到真實(shí)世界中靠近決策點(diǎn)的推論時(shí),以云端為中心的AI模型就會捉襟見肘。數(shù)據(jù)傳輸數(shù)千英里來到數(shù)據(jù)中心進(jìn)行模型比較時(shí),可能會碰到不少延時(shí)的問題,因此,沒有人能保證當(dāng)結(jié)果返回時(shí)仍然對決策有用。時(shí)間至關(guān)重要,因此把“智能”從云端分配到邊緣,就顯得合情合理。

得益于已經(jīng)面世的各種解決方案——從云端與基礎(chǔ)設(shè)施都在使用都ArmNeoverse平臺和AI加速技術(shù),到專門迎合各種端點(diǎn)需求的、具備AI能力的ArmCPU、NPU和GPU——Arm與其合作伙伴在讓AI賦能互聯(lián)網(wǎng)各個(gè)層級應(yīng)用方面具有先天優(yōu)勢。但Arm認(rèn)為這還不夠。Arm最近宣布將把bfloat16數(shù)據(jù)格式加入下一個(gè)版本的Armv8-A架構(gòu)中,這將大幅提升基于Arm架構(gòu)的CPU的訓(xùn)練與推理性能。Arm已經(jīng)確認(rèn)將對bfloat16的支持加入計(jì)劃將于明年推出的Neoverse"Zeus"(宙斯)平臺。

在邊緣擴(kuò)展計(jì)算

隨著對決策的要求朝邊緣移動,AI將扮演雙重角色。除了依據(jù)數(shù)據(jù)本身包含的信息作出及時(shí)決定之外,當(dāng)大量的數(shù)據(jù)需要被導(dǎo)引至正確的位置時(shí),AI需要在從流量管理到封包檢驗(yàn)等方面都發(fā)揮作用。這是一個(gè)訓(xùn)練與推論兼顧的問題,而傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)無法與之相適應(yīng)。過去,互聯(lián)網(wǎng)邊緣傳統(tǒng)上只是一個(gè)網(wǎng)橋,現(xiàn)在正快速變成智能計(jì)算平臺,并最終將促成我們稱之為AIEdge的浮現(xiàn),并在2025年形成一個(gè)高達(dá)300億美元的計(jì)算芯片潛在市場規(guī)模(TAM)。

在邊緣執(zhí)行AI有幾個(gè)好處:它可顯著減少到云端的回程,降低延遲,并提升可靠性、效率與安全性。有鑒于當(dāng)今來自全球設(shè)備部署的洞見來得極快,模型必須需要實(shí)時(shí)進(jìn)化,這點(diǎn)已經(jīng)顯現(xiàn)出至關(guān)重要性。

賦能AI邊緣:推出ProjectCassini

利用AI邊緣的應(yīng)用程序的成功部署,關(guān)鍵在于提供能夠覆蓋各種功耗與性能需求的多元解決方案。單一廠商的解決方案,并無法滿足所有需求。除了變成以AI為中心,AI邊緣必須是云端原生的、虛擬化(VM或containers)的,同時(shí)支持多用戶。最重要的是,它必須是安全無虞。

目前構(gòu)成基礎(chǔ)架構(gòu)邊緣的解決方案來自一個(gè)極度多元化的生態(tài)系統(tǒng),而這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)也在迅速變革,以滿足這些新產(chǎn)生的需求。為了協(xié)助大家面對這一AI邊緣的變革,Arm宣布推出ProjectCassini:這是一個(gè)專注于在多元與安全的邊緣生態(tài)系統(tǒng)內(nèi),確保云端原生體驗(yàn)的業(yè)界提案。

通過與Arm生態(tài)合作伙伴的協(xié)同努力,ProjectCassini將專注于基礎(chǔ)設(shè)施邊緣,開發(fā)平臺標(biāo)準(zhǔn)與參考系統(tǒng),并以它們?yōu)榛A(chǔ),在目前已延展到基礎(chǔ)設(shè)施邊緣的標(biāo)準(zhǔn)化平臺安全架構(gòu)(PSA)框架內(nèi),無縫部署云端原生的軟件堆棧。值得一提的是,Arm與其生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴針對安全性做出了大量努力。兩年前Arm推出PSA,讓企業(yè)得以依據(jù)一套通用的需求設(shè)計(jì)安全功能,以降低打造產(chǎn)品級IoT安全性相關(guān)的成本、時(shí)間與風(fēng)險(xiǎn)。今天,ProjectCassini將PSA延展至基礎(chǔ)設(shè)施邊緣,可謂更上層樓,目標(biāo)是讓所有最基本的安全需求標(biāo)準(zhǔn)化。持續(xù)演進(jìn)的挑戰(zhàn)

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