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首破30億美元大關(guān)!這顆SoC功不可沒,令賽靈思加速拿下工業(yè)/醫(yī)療市場

花茶晶晶 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃晶晶 ? 2019-05-29 17:42 ? 次閱讀

我們都知道賽靈思FPGA而著稱,在工業(yè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)力卻來自賽靈思的Zynq SoC。

根據(jù)賽靈思最新財(cái)報(bào)顯示,其業(yè)務(wù)組成主要由數(shù)據(jù)中心、測試測量,汽車、廣播和消費(fèi)電子,通信,工業(yè)、視覺、醫(yī)療和科學(xué)、航空航天及國防四部分組成。通信是其營收最大市場,占比41%。緊跟其后的便是工業(yè)、視覺等占比達(dá)27%。

值得注意的是2019財(cái)年賽靈思收入首次突破30億美元,年度增長24%。這離不開工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)市場的良好表現(xiàn)。



實(shí)際上,Zynq和Zynq UltraScale+ SoC投產(chǎn)之后,賽靈思在工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的增長就明顯加速。

ZynqSoC順應(yīng)共性化融合、邊緣計(jì)算等工業(yè)新需求


在日前賽靈思舉辦的媒體見面會(huì)上,賽靈思工業(yè)、視覺、醫(yī)療和科學(xué) (ISM) 市場總監(jiān)Chetan Khona說到賽靈思得到全球眾多工業(yè)客戶認(rèn)可的原因,“盡管創(chuàng)新對于科技企業(yè)非常重要,但是對于工業(yè)和醫(yī)療客戶來說,耐用性,也就是產(chǎn)品生命周期的長壽性更加重要。在這方面賽靈思的產(chǎn)品在質(zhì)量和可靠性方面的卓越性能和表現(xiàn),得到了工業(yè)和醫(yī)療客戶的認(rèn)可。比如說有很多半導(dǎo)體公司都做不到15年的產(chǎn)品生命周期,但是對于工業(yè)性客戶來說這又是必須的條件,賽靈思可以為產(chǎn)品提供最低15年的生命周期,而且甚至還可以達(dá)到20年,甚至更長?!?br />

賽靈思工業(yè)、視覺、醫(yī)療和科學(xué) (ISM) 市場總監(jiān)Chetan Khona

除了保持一貫的耐用的產(chǎn)品生命周期外,現(xiàn)在工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)也被大數(shù)據(jù)、云計(jì)算人工智能所加持。

有一組數(shù)據(jù)描述了未來醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)爆炸呈現(xiàn)的情況。全球90%的數(shù)據(jù)創(chuàng)建于過去兩年,每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)是2.5艾字節(jié)(2.5EB,艾字節(jié)是百億億字節(jié)。),2019年將有60堯字節(jié)(60YB,堯字節(jié)是一億億億字節(jié))用于人工智能。

數(shù)據(jù)爆炸帶來了諸多問題,Chetan Khona分析說,穩(wěn)私問題、隨時(shí)間變化的安全性、影響安全性的時(shí)延和響應(yīng)、數(shù)據(jù)管理成本以及缺乏可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接。

目前,全球已安裝超過1億臺(tái)醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,到2020年將增長到1.61 億臺(tái)。醫(yī)療高管表示,當(dāng)前阻礙醫(yī)療組織采用物聯(lián)網(wǎng)的三大障礙:隱私問題占 59%,原有系統(tǒng)集問題成占 55%,安全問題占54%。

應(yīng)對于大量的數(shù)據(jù)帶來的這些問題,賽靈思在工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的核心理念是靈活應(yīng)變、自適應(yīng)。怎么做到這一點(diǎn)?

他說,賽靈思解決方案可延長市場壽命并提高投資回報(bào)率,可以有針對性地在問題痛點(diǎn)的物理位置提供計(jì)算資源。

這里指出了兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),延長市場壽命可以理解為無論未來的處理需求如何演進(jìn),賽靈思的產(chǎn)品都能夠提供支持,有足夠的性能做為支撐,在物理位置提供計(jì)算資源也就是強(qiáng)調(diào)了智能的邊緣計(jì)算。

他特別強(qiáng)調(diào),現(xiàn)在很多解決方案都是使用軟件的升級和軟件的靈活性,只有賽靈思能夠做到硬件+軟件的靈活應(yīng)變,這使得賽靈思的產(chǎn)品更加靈活,并且有更好的性能。

在工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,為何賽靈思指出了邊緣計(jì)算的重要?

從物理學(xué)角度,Chetan Khona舉了兩個(gè)例子。



紐約到洛杉磯的距離是2800英里,如果用光纖傳輸信息,光速為186000英里每秒,往返時(shí)間就是30毫秒。但是按照要求,要在10毫秒進(jìn)行控制。

一家電廠用于云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)的費(fèi)用高達(dá)每月1.3萬美元。

這說明,無論是遠(yuǎn)距離對速率的要求,還是從成本費(fèi)用的省節(jié)來考慮,都需要提高本地化應(yīng)用部署。

試想,上面這家電廠的例子,如果能夠在本地對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,然后把處理完的數(shù)據(jù)再發(fā)到云端,就能夠節(jié)省很多成本,而且能夠改善它的反應(yīng)速度。Chetan Khona表示,應(yīng)該把智能定義在邊緣,在這些模擬數(shù)據(jù)邊界上對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,這是效率和效能最優(yōu)的方式。

當(dāng)然,不僅注重邊緣計(jì)算,賽靈思的靈活性就在于具體問題能夠具體應(yīng)對。

“有很多客戶被灌輸?shù)母拍钍嵌家ㄟ^數(shù)據(jù)連接到云端去解決具體問題。但是賽靈思并沒有采用這樣的方法,我們根據(jù)最合理的方式來配置我們的計(jì)算資源。比如這個(gè)問題在器件端解決最合理就在器件端解決,如果傳統(tǒng)的方式在云端解決最合理就在云端解決,另外,器件端到云端中間有任何問題,賽靈思都可以解決。”Chetan Khona分析說。

賽靈思在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的殺手锏ZYNQ,不僅增強(qiáng)了邊緣計(jì)算的性能,在產(chǎn)品線內(nèi)部和跨產(chǎn)品線可擴(kuò)展方面可以靈活應(yīng)對,ZYNQ配置通用多核Arm應(yīng)用、實(shí)時(shí)處理器、外設(shè),以及用于定制和加速的可編程邏輯,它提供了一個(gè)共性化平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái),順應(yīng)了如今工業(yè)界IT與OT融合的趨勢。



IT、OT的融合就是信息技術(shù)和操作技術(shù)的融合。Chetan Khona解析,IT指的是像思科和華為這樣的企業(yè),OT是西門子自動(dòng)化這樣的企業(yè),對于工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)來說,越來越多的是需要把這些能力集成到單個(gè)器件上。

他說,這個(gè)過程非常復(fù)雜,這種嵌入式的設(shè)計(jì)不僅要做軟件和硬件開發(fā),而且云的開發(fā)者也希望能夠連接進(jìn)來,收集這些器件的信息。如果還是按照原來的方法,所有的人都在選用不同的處理架構(gòu)、操作系統(tǒng)和連接標(biāo)準(zhǔn),對云開發(fā)者來說就太困難了,需要不斷的進(jìn)行調(diào)整和改變。因此,需要有一個(gè)公共的架構(gòu)和平臺(tái),能夠幫助他們非常迅速簡易的開發(fā)給自己公司使用的SaaS產(chǎn)品,并能夠創(chuàng)造一個(gè)新的收入流。這也是為什么客戶首選Zynq和Zynq UltraScale+ SoC的原因。

簡言之,賽靈思能夠能夠提供一個(gè)共性化、功能強(qiáng)大的平臺(tái),比如說 Zynq SoC 中的Arm系統(tǒng)能夠?yàn)樵崎_發(fā)提供服務(wù),同時(shí)還能提供IT和OT的支持,以及提供FPGA的定制化。工業(yè)性能加定制功能使得賽靈思的產(chǎn)品非常有吸引力。根據(jù)調(diào)查,現(xiàn)在開發(fā)者已經(jīng)把賽靈思視作未來開發(fā)使用SoC產(chǎn)品中的前三大工具之一。

賽靈思不斷進(jìn)階AI,即將推出最新平臺(tái)ACAP

賽靈思在工業(yè)領(lǐng)域傳統(tǒng)的優(yōu)勢,包括工業(yè)實(shí)時(shí)和確定性控制與接口、工業(yè)生命周期、質(zhì)量、可靠性、安全性、溫度與功耗,現(xiàn)在賽靈思所做的是加入業(yè)界領(lǐng)先的AI時(shí)延與性能,和傳統(tǒng)的優(yōu)勢進(jìn)行結(jié)合,這種結(jié)合能力是其他許多半導(dǎo)體廠商不具備的。

當(dāng)很多客戶不可能去使用多個(gè)器件的方案時(shí),如果采用賽靈思的單芯片解決方案就能夠確保高度的集成,達(dá)到最高的成本有效性。



例如,支持實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、高性能的DNN解決方案,是賽靈思自主開發(fā)的方案。也有去年并購北京深鑒科技獲得的一些技術(shù)和能力,還有通過和企業(yè)合作,包括KORTIQ、HALCON、SiliconSoftware,來增加內(nèi)部的解決方案。

人工智能功能的選用根據(jù)不同用途而有所不同。Chetan Khona說,性能非常高的大AI可以把它作為嵌入式器件,針對輕型AI、小AI我們提供叫做Pynq,即 Python + Zynq的解決方案,這是我們幾年前開發(fā)的開源產(chǎn)品,非常受新的、年輕的工程師歡迎,現(xiàn)在很多大學(xué)剛畢業(yè)的工程師,他們最主要用的軟件編程語言就是Python,所以我們專注于這個(gè)趨勢開發(fā)了一些生態(tài),借助很多開源的實(shí)驗(yàn)室開發(fā)我們的這款產(chǎn)品。

在邊緣人工智能方面,賽靈思可以實(shí)現(xiàn)支持高吞吐量和低時(shí)延的人工智能,能夠匹配人工智能創(chuàng)新的快速步伐,加速整體的應(yīng)用,提供全面的AI軟件平臺(tái)。

這張圖片上面可以看出,如果低于7毫秒的延時(shí)要求,賽靈思的優(yōu)勢從2倍擴(kuò)大到2.5倍,如果是低于2毫秒的延時(shí)要求,我們的優(yōu)勢擴(kuò)展到8倍。隨著工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)對響應(yīng)時(shí)間的要求越來越高,賽靈思的優(yōu)勢顯得更加明顯。



之所以能做到如果突出的邊緣人工智能的性能,一是架構(gòu)非常靈活,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的架構(gòu)是快速變化的,兩年前人工智能推斷最優(yōu)的精度是16位的浮點(diǎn),但是現(xiàn)在普遍認(rèn)為8位的定點(diǎn)是最優(yōu)的,而賽靈思對16位浮點(diǎn)和8位定點(diǎn)都能夠支持,按照現(xiàn)在的發(fā)展趨勢,從8位的定點(diǎn)可能會(huì)變成1位的,它的性能和精度會(huì)不斷的提升,賽靈思能夠靈活地支持這樣的趨勢發(fā)展。

二是剪枝技術(shù),對一個(gè)模型里面無用的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行剪枝。這樣就可以從低性能轉(zhuǎn)向高性能,對精度不會(huì)有任何損失,同時(shí)不斷的改善性能,降低功耗。



據(jù)介紹,知名人工智能公司曠視的許多攝像頭和其他設(shè)備就在使用賽靈思的邊緣人工智能。

賽靈思還推出了Alveo加速器卡。它是一個(gè)集成的開發(fā)板,可以幫助客戶另行投入生產(chǎn),在加速卡里寫入軟件,插入PC卡槽里,就相當(dāng)于CPU加速卡,加速性能非常明顯。相比傳統(tǒng)方案,數(shù)據(jù)庫搜索和分析是90倍、金融計(jì)算是89倍、機(jī)器學(xué)習(xí)是20倍、視頻處理是12倍、高性能計(jì)算和生命科學(xué)是10倍的提速。



一個(gè)有意思的現(xiàn)象是云服務(wù)提供商正在把部分云端功能遷移至端側(cè),這同樣是賽靈思的機(jī)會(huì)所在。

對工業(yè)和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)而言云端的延時(shí)高,傳輸需求大,也就是說客戶花了大量時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸且結(jié)果還不理想。

最近,賽靈思和亞馬遜云服務(wù)進(jìn)行了一項(xiàng)合作,在Greengrass框架下將部分云端移動(dòng)到邊緣,大大減少了數(shù)據(jù)傳輸和延時(shí)的壓力。另外,連接時(shí)斷時(shí)續(xù)也是云連接存在的情況,如果智能放在邊緣,即使云端連接丟失也依然能夠正常運(yùn)行。目前,賽靈思和亞馬遜云計(jì)算、阿里云、Microsoft Azure、谷歌、IBM都在進(jìn)行這方面的合作。

一個(gè)重磅消息是,賽靈思將針對人工智能推出全新的產(chǎn)品ACAP,ACAP相應(yīng)推出一個(gè)品牌系列就是Versal,Versal底下有6個(gè)子系列,包括今年推出的Versal AI Core 系列 和Versal Prime ( 基礎(chǔ)版),明年推旗艦版以及低功耗的AI邊緣計(jì)算芯片,未來還將AI與射頻集成,2021年更進(jìn)一步地進(jìn)行存儲(chǔ)器集成。



在工業(yè)領(lǐng)域最重要的是AI Edge,強(qiáng)調(diào)低功耗和高性能,例如機(jī)器視覺、超聲設(shè)備和超聲手持,它要求尺寸小且功耗低,據(jù)介紹,功能最好、最理想是低于5瓦,最小要低于10瓦,在這方面AI Edge能夠做到,而且能夠提供非常好的機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的性能。根據(jù)Versal的路線圖,這樣的產(chǎn)品也將很快面市。


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