在A股市場關(guān)于邊緣計算的指數(shù)今年以來持續(xù)上漲;邊緣計算正醞釀成為下一個芯片市場的爆發(fā)點。實際上科技行業(yè)早已洞察邊緣計算發(fā)展大勢，云計算服務(wù)商正緊鑼密鼓對邊緣計算建立平臺、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)對邊緣計算這一特殊環(huán)境。

邊緣計算為何獨具優(yōu)勢，它能為用戶帶來怎樣的體驗升級?如何更有效針對邊緣計算場景，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。以云計算數(shù)據(jù)中心為代表的運算形式需要在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分析、返回、執(zhí)行全部鏈條上耗費更多的時間，導(dǎo)致更大的延遲，這令需要實時演算的諸多場景變得極為不利。

萬物互聯(lián)另一個重要的特征就是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，云計算及其運算模型并不適合對這類簡單、短小、甚至隨機的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理分析，而邊緣計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的浪費。所以想要解決實時性數(shù)據(jù)的計算分析，除了5G、云計算建設(shè)之外，也需要邊緣計算來承擔(dān)重要的數(shù)據(jù)分?jǐn)偤蛥f(xié)同作用。

利用邊緣計算才能讓設(shè)備更高效、更智能

邊緣計算從根本上是一種分散式的運算架構(gòu)，去中心化的特點使得邊緣計算能夠更接近數(shù)據(jù)源，拉近云與用戶之間的距離，更好發(fā)揮實時性優(yōu)勢，避免云計算的網(wǎng)絡(luò)延遲問題。同時邊緣計算靈活部署、就近存儲、就近處理的特性也帶來安全性、隱私性的先天優(yōu)勢。作為邊緣計算最典型的應(yīng)用方式，語音識別如果能擺脫傳統(tǒng)的語音識別-內(nèi)容回傳-云計算分析-結(jié)果返回全部路徑，所帶來的將會是一個快速響應(yīng)無需等待的即時體驗。

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)用戶費勁周折將電器連接好了網(wǎng)絡(luò)去真正體驗語音控制功能的時候卻發(fā)現(xiàn)，延遲、卡頓、識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，反而有時顯得有些智障。只有發(fā)展云計算的同時也重視邊緣端，以邊緣計算的思維研發(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。

基于存儲優(yōu)先架構(gòu)的產(chǎn)品解決方案賦能邊緣計算場景

傳統(tǒng)的類CPU架構(gòu)芯片通過提供存儲帶寬、集成新的計算單元等改進(jìn)措施，通過不計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)計出現(xiàn)了問題。摩爾定律進(jìn)入“紅區(qū)”工藝升級困難的今天，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優(yōu)先架構(gòu)的一大突破就是將存儲作為調(diào)度核心，使數(shù)據(jù)在存儲器之間傳遞的過程中就得到計算，這種簡單快速有效的方式特別適合邊緣計算場景來使用，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)運用于深度學(xué)習(xí)、邊緣計算場景所面臨的大量數(shù)據(jù)沖擊帶來的“存儲墻”問題。

探境科技已基于存儲優(yōu)先架構(gòu)研發(fā)出一系列針對邊緣計算場景的高吞吐能力解決方案。邊緣計算以及安防前端協(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)铮瑢崟r響應(yīng)的計算和反饋執(zhí)行就意味著生命安全。

針對語音識別這個與我們?nèi)粘Ｏ⑾⑾嚓P(guān)的場景探境科技提供了包括語音喚醒芯片、命令詞識別芯片、語義理解芯片、通用型降噪芯片。它們普遍具有識別距離遠(yuǎn)(達(dá)到5米以上)、反應(yīng)時間短(最低小于0.1s)、多級電源管理功耗極低(最低待機功耗小于50μW，典型功耗小于1mW)、降噪能力突出等特點?？梢员混`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以上的識別距離意味著用戶將有機會徹底擺脫“端著遙控器喊話”這一傳統(tǒng)操作方式，實現(xiàn)極為高效靈活的邊緣端設(shè)備語音識別控制功能。

探境科技針對邊緣語音識別控制相關(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)隊可以針對不同使用場景從一個產(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?？焖俚?，也體現(xiàn)了從理論到實際快速產(chǎn)品化的優(yōu)勢。未來探境科技有望依靠存儲優(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。