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边缘计算需要哪些芯片?

一眼看上去,边缘计算似乎是一个平淡无奇的话题,我们只要使用需要的任何Arm或RISC-V解决方案就可以搞定,但请仔细想一想,如果我们想要在这些边缘设备中加入大量功能呢。假如我们不关心功耗、性能和成本,那么一切都应该是可能的,所以让我们继续添加一些很酷的功能。当然,我们必须考虑现实的问题,边缘节点设备一般不可以用常用的插座或移动电话级电池供电。功耗、供电以及成本的限制并不一定意味着我们想象的产品是无法实现的,但我们确实需要更加仔细地考虑如何构建它们。

首先介绍我们最想改进的东西。摄像头至少要跟上手机摄像头的速度,因此增加了遥控和语音激活功能。VR和AR耳机需要识别头部和身体位置,以正确定位游戏场景或现实场景中AR覆盖的位置。耳机也变得越来越智能,可以通过耳道的独特结构进行智能识别,可以识别语音命令来更改播放列表或拨打电话,甚至可以检测到跌倒或监测心率和其他生命体征。家庭安全系统可以识别异常的声音(如打碎玻璃)或在房屋周围的摄像机上检测到的异常信息。

每种功能的实现都需要多种计算资源。首先需要人的干预,这些功能强大的产品都无法单独使用。在某些情况下,通信可能是相对较短短的协议,如蓝牙或Wi-Fi,在其大多情况下可能需要蜂窝网络的支持,通过NB-IoT进行小型数据包传输(例如对停车时间进行计时)或通过LTE或5G进行宽带支持(例如无人机或4k/8k视频流)。无论选择哪种协议,都需要一个调制解调器,而对于蜂窝网络,它可能需要通过波束成形来支持MIMO,以确保正常的连接。

调制解调器是一个大问题,最好留给专家。我们可以购买独立芯片,但是一个边缘产品至少需要2个芯片(其他产品需要一个)。这也意味着它更加昂贵,而且更耗电,电池使用寿命绝对不可能达到十年,甚至可能不到10小时。PPA的最佳选择是具有严格电源管理的集成调制解调器,尤其适用于功率放大器。

现在考虑一下传感计算,其中一个典型的例子是9轴传感器,融合了来自3轴加速度计,3轴地磁传感器和3轴陀螺仪的原始数据,就像可能在VR/AR耳机中使用的那样。这些传感器可以一起提供关于固定地球框架的定位和运动信息,这正是我们需要的真实虚拟游戏体验,或者针对您想要管理的真实机器定位虚拟支持信息和控制。

这种融合需要更多的计算,要用到大量的三角函数和滤波,这可以通过多种方式实现,但在使用期间需要始终保持开启。可以考虑人类响应的时间,但需要满足其持续性需求。我们可以通过集成芯片解决方案实现这一目标,但是出于前面提到的所有PPA原因,理想的解决方案将嵌入到单芯片SoC中。由于融合算法是数学密集型的,因此DSP非常适合。

还有一个例子,在产品中嵌入AI。目前,AI在边缘设备中正在快速发展,例如语音控制。这需要多个组件:音频波束成形、噪声管理和回声消除,以及文字识别触发器。波束成形、回声消除(特别是室内)和噪声滤波都是DSP功能。也许这些在其他平台上也是可行的,但永远不会与基于DSP的产品竞争。触发词识别涉及神经网络(NN),这是人工智能的核心。在许多情况下,它需要与语音识别相结合,需要识别出谁在说话而不是说了什么。同样,DSP是NN实现频谱中公认的低功耗、高性能选项,其性能高于CPUFPGA和GPU,但低于谷歌TPU等全定制解决方案。

GPU在AI领域非常有名,但主要用于神经网络训练和原型或成本以及功耗不敏感的应用。移动VR耳机可能基于这些平台上,但它们很昂贵(一个芯片约1美元)而且电池寿命较短。

最后,开创性的产品的全面运行需要一定程度的远程功能,但我们不希望它始终依赖于这一功能。并且我们希望敏感信息(如健康数据、信用卡、面部识别等)通过安全连接传输到云平台,而不至于被黑客攻击。当然我们也不希望半自动无人机因为与基站失去联系而撞到树上,或者因为其他人拦截了我们的控制而飞走。这意味着我们的设备需要更高的智能化和自主性,从而避免碰撞,进行路径查找和目标对象检测,而无需什么都依赖于云。这意味着需要在边缘需要更多的AI。

我在这里谈到的所有功能都在DSP平台上得到支持,有些功能可以在一个DSP上进行多路复用。但可能仍需要CPU或MCU用于管理、授权、配置一些算法。人工智能并非如此;我们可以获得CPU/MCU的基本功能,但与DSP平台相比,它们往往非常有限。

· 2019-09-29 09:44  本新闻来源自:SSDFans,版权归原创方所有

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