在A股市場關(guān)于邊緣計(jì)算的指數(shù)今年以來持續(xù)上漲;邊緣計(jì)算正醞釀成為下一個(gè)芯片市場的爆發(fā)點(diǎn)。實(shí)際上科技行業(yè)早已洞察邊緣計(jì)算發(fā)展大勢，云計(jì)算服務(wù)商正緊鑼密鼓對邊緣計(jì)算建立平臺(tái)、制定規(guī)范。芯片巨頭緊急調(diào)整，推出了一系列芯片來應(yīng)對邊緣計(jì)算這一特殊環(huán)境。
邊緣計(jì)算為何獨(dú)具優(yōu)勢，它能為用戶帶來怎樣的體驗(yàn)升級(jí)？如何更有效針對邊緣計(jì)算場景，僅僅是傳統(tǒng)芯片架構(gòu)的改良？這一系列問題值得我們共同思考。
5G、云計(jì)算不足以解決萬物互聯(lián)的全部問題
爆發(fā)式的各類海量數(shù)據(jù)對于以網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)的架構(gòu)并不友好，人們無法通過簡單擴(kuò)容數(shù)據(jù)中心的方式去承擔(dān)如此龐大的設(shè)備量和數(shù)據(jù)量。以云計(jì)算數(shù)據(jù)中心為代表的運(yùn)算形式需要在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分析、返回、執(zhí)行全部鏈條上耗費(fèi)更多的時(shí)間，導(dǎo)致更大的延遲，這令需要實(shí)時(shí)演算的諸多場景變得極為不利。
萬物互聯(lián)另一個(gè)重要的特征就是IoT設(shè)備的多樣性，多樣的設(shè)備所產(chǎn)生數(shù)據(jù)的長度和方式也五花八門，云計(jì)算及其運(yùn)算模型并不適合對這類簡單、短小、甚至隨機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理分析，而邊緣計(jì)算采用靈活的本地處理更加適應(yīng)這種多變的數(shù)據(jù)形式，更能降低延遲，減少對帶寬和云存儲(chǔ)的浪費(fèi)。所以想要解決實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的計(jì)算分析，除了5G、云計(jì)算建設(shè)之外，也需要邊緣計(jì)算來承擔(dān)重要的數(shù)據(jù)分?jǐn)偤蛥f(xié)同作用。
利用邊緣計(jì)算才能讓設(shè)備更高效、更智能
邊緣計(jì)算從根本上是一種分散式的運(yùn)算架構(gòu)，去中心化的特點(diǎn)使得邊緣計(jì)算能夠更接近數(shù)據(jù)源，拉近云與用戶之間的距離，更好發(fā)揮實(shí)時(shí)性優(yōu)勢，避免云計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)延遲問題。同時(shí)邊緣計(jì)算靈活部署、就近存儲(chǔ)、就近處理的特性也帶來安全性、隱私性的先天優(yōu)勢。作為邊緣計(jì)算最典型的應(yīng)用方式，語音識(shí)別如果能擺脫傳統(tǒng)的語音識(shí)別-內(nèi)容回傳-云計(jì)算分析-結(jié)果返回全部路徑，所帶來的將會(huì)是一個(gè)快速響應(yīng)無需等待的即時(shí)體驗(yàn)。
以智能家居環(huán)境為例，如今越來越多的家電都增加了語音控制的功能，讓原本我們熟知的家電似乎展現(xiàn)出來一種所謂的“智能”感。然而當(dāng)用戶費(fèi)勁周折將電器連接好了網(wǎng)絡(luò)去真正體驗(yàn)語音控制功能的時(shí)候卻發(fā)現(xiàn)，延遲、卡頓、識(shí)別率低下一系列問題接踵而至，智能電器的智能感蕩然無存，反而有時(shí)顯得有些智障。只有發(fā)展云計(jì)算的同時(shí)也重視邊緣端，以邊緣計(jì)算的思維研發(fā)全新的AI芯片產(chǎn)品、制定相關(guān)規(guī)則，才能讓該本地處理的得到本地迅速處理，提高設(shè)備效率，改善智能體驗(yàn)。
基于存儲(chǔ)優(yōu)先架構(gòu)的產(chǎn)品解決方案賦能邊緣計(jì)算場景
傳統(tǒng)的類CPU架構(gòu)芯片通過提供存儲(chǔ)帶寬、集成新的計(jì)算單元等改進(jìn)措施，通過不計(jì)成本和功耗的方式改良產(chǎn)品的性能，這使得產(chǎn)品本身的產(chǎn)品化路徑加長，開發(fā)難度加大，同時(shí)成品應(yīng)用范圍相對狹窄。一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)量大規(guī)模激增，就容易導(dǎo)致“存儲(chǔ)墻”等瓶頸問題，迫使芯片廠商不斷通過“暴力提升”的方式改進(jìn)性能，這從根本上是架構(gòu)設(shè)計(jì)出現(xiàn)了問題。摩爾定律進(jìn)入“紅區(qū)”工藝升級(jí)困難的今天，架構(gòu)針對具體場景的合理性顯得尤為重要。
在芯片行業(yè)名不見經(jīng)傳后起之秀探境科技成功探索出了一條以存儲(chǔ)優(yōu)先架構(gòu)(SFA)為核心的產(chǎn)品解決方案。探境科技所提出的存儲(chǔ)優(yōu)先架構(gòu)的一大突破就是將存儲(chǔ)作為調(diào)度核心，使數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)器之間傳遞的過程中就得到計(jì)算，這種簡單快速有效的方式特別適合邊緣計(jì)算場景來使用，在同等條件下相對于傳統(tǒng)的類CPU架構(gòu)，存儲(chǔ)優(yōu)先架構(gòu)的芯片產(chǎn)品可將數(shù)據(jù)訪問降低10-100倍!徹底解決傳統(tǒng)類CPU架構(gòu)運(yùn)用于深度學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算場景所面臨的大量數(shù)據(jù)沖擊帶來的“存儲(chǔ)墻”問題。
探境科技已基于存儲(chǔ)優(yōu)先架構(gòu)研發(fā)出一系列針對邊緣計(jì)算場景的高吞吐能力解決方案。邊緣計(jì)算以及安防前端協(xié)處理器芯片專為典型場景開發(fā)，執(zhí)行效率最大可達(dá)13T OPS，并可靈活采用1.6T OPS/3.2T OPS/13T OPS多種部署方式，而其能效比高達(dá)4T OPS/W，支持普通的USB2.0/USB3.0，支持LPDDR3/LPDDR4。自動(dòng)駕駛芯片產(chǎn)品目前提供高達(dá)20-100T OPS的執(zhí)行吞吐能力，巨大的執(zhí)行效率意味著自動(dòng)駕駛場景下可以接受多路攝像頭信息，并將這些信息快速消化得到快速有效的反饋和執(zhí)行。畢竟在飛馳的汽車?yán)铮瑢?shí)時(shí)響應(yīng)的計(jì)算和反饋執(zhí)行就意味著生命安全。
針對語音識(shí)別這個(gè)與我們?nèi)粘Ｏ⑾⑾嚓P(guān)的場景探境科技提供了包括語音喚醒芯片、命令詞識(shí)別芯片、語義理解芯片、通用型降噪芯片。它們普遍具有識(shí)別距離遠(yuǎn)(達(dá)到5米以上)、反應(yīng)時(shí)間短(最低小于0.1s)、多級(jí)電源管理功耗極低(最低待機(jī)功耗小于50μW，典型功耗小于1mW)、降噪能力突出等特點(diǎn)。可以被靈活廣泛部署在常見的智能家居、智能家電、智能可穿戴、汽車導(dǎo)航等典型場景下，5m以上的識(shí)別距離意味著用戶將有機(jī)會(huì)徹底擺脫“端著遙控器喊話”這一傳統(tǒng)操作方式，實(shí)現(xiàn)極為高效靈活的邊緣端設(shè)備語音識(shí)別控制功能。
探境科技針對邊緣語音識(shí)別控制相關(guān)產(chǎn)品陣列
由于AI芯片核心技術(shù)的共通性，開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以針對不同使用場景從一個(gè)產(chǎn)品快速調(diào)節(jié)產(chǎn)品特性成為更適用新領(lǐng)域的新產(chǎn)品，而不需要徹頭徹尾重新來一遍。相比較傳統(tǒng)的類CPU架構(gòu)芯片冗長的開發(fā)周期，這樣的開發(fā)節(jié)奏是非常快速的，也體現(xiàn)了從理論到實(shí)際快速產(chǎn)品化的優(yōu)勢。未來探境科技有望依靠存儲(chǔ)優(yōu)先架構(gòu)、內(nèi)置高速SRAM、高效本地推力能力等一系列自主專利的NPU技術(shù)打造出更多細(xì)分領(lǐng)域產(chǎn)品，服務(wù)于改善生活，為邊緣智能終端設(shè)備帶來真正智能的大腦。
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