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汇整全产品AIOT软体布局英特尔推出边运算软体集

更新时间:2020-10-10 14:38

亚博电竞官网-最佳电竞竞猜平台 (AIOT)的支援,英特尔提供的解决方案不只是硬体层面的运算技术,也包含软体应用技术,而近两三年以来,他们发展的软体平台当中,经常被该公司所提及的开发工具套件是 这个品

  (AIOT)的支援,英特尔提供的解决方案不只是硬体层面的运算技术,也包含软体应用技术,而近两三年以来,他们发展的软体平台当中,经常被该公司所提及的开发工具套件是

  这个品牌的全名,则是Open Visual Inference & Neural Network Optimization,支援的运算与加速技术也相当广泛,包含该公司旗下的中央处理器、整合绘图处理器、FPGA、Movidius VPU。

  Developer Zone,目前针对IoT、AI等类别的应用,都已设立了专区。

  DevCloud for the Edge,在2019年11月举行的Intel AI Summit大会推出,另一个则是今年6月悄悄登场的

  Edge Software Hub如今之所以受到瞩目,主要是因为他们在9月23日举行的Intel Industrial Summit大会,发表研发代号为Elkhart Lake的处理器Atom x6000E系列、Pentium与Celeron的N系列与J系列,以及采用Tiger Lake微架构的第11代Core通用嵌入型处理器,同时也开始积极主推这套软体资源共享平台,一周后,在台举行的2020英特尔

  媒体暨分析师说明会当中,他们也特别提及Edge Software Hub。

  一周后,在台举行的2020英特尔边缘运算媒体暨分析师说明会当中,他们也特别提及Edge Software Hub。

  在这个网站当中,不仅有开发工具Intel Distribution of OpenVINO Toolkit,也提供Edge系列软体套件,可针对不同产业的专属应用需求,目前有Converged Edge Insights(搭配MEC与5G网路的IoT应用)、Edge Insights for Vision(电脑视觉)、Edge Controls for Industrial(将固定功能的工业控制系统转型为软体定义方案)、Edge Insights for Industrial(产品品质、预测性分析、工业自动化),以及Edge Insights for Retail。

  英特尔表示,上述这些都是经过最佳化调校、容器化的软体套件,而能促成状态感测、视觉辨识、自动化处理等种种变换型的边缘运算应用,可协助业者与开发人员更快推出相关产品,并且提供更强大的效果。

  不过,Edge Software Hub的出现,也经历了一些过程,英特尔公司亚太区

  事业部平台行销经理张沛哲表示,他们过去三年推广OpenVINO时,学到很多事情,今年5月推出Intel Edge Software Hub,希望提供一站式的边缘运算软体集散中心,解决方案的开发者可以连到这个网站,就能拿到针对英特尔最新平台优化的软体,这当中也提供一些除错工具协助应用程式的设计。

  除此之外,有些系统整合厂商也有发展整体解决方案的需求,张沛哲提到,在Intel Edge Software Hub里面,也提供不同的软体套件,而在这个网站,可以看到Edge Insights for Industrial、Edge Control for Industrial,都是针对工业4.0专属的套装软体,同时,也有Edge Insights for Retail,是为了零售业而提供的软体套件,针对视觉运算、AI推论处理的部份,也提供专门的套件,未来英特尔还会提供更多的套件,让开发人员、开发厂商或系统整合厂商使用。

  在Intel Industrial Summit期间,英特尔透过影片展示了他们设计的5G原型系统,展示工业级、无线的时间敏感网路(Time Sensitive Networking,TSN),而TSN和时间协调运算(Time Coordinated Computing,TCC)技术,正是上述Elkhart Lake与Tiger Lake处理器所强调的新增特色,支援即时、可靠的工业运算应用。

  本场展示提供1微秒以内的同步处理精准度,可支援关键的流量处理时间延迟度需求──在两个端点之间的反应时间,可达到4毫秒以内,而且能在流程中的每个环节实施服务品质控管(QoS),于是,在混合网路流量环境下,可确保TSN效能。

  为何要有这样的示范?英特尔表示,传统机台都是单打独斗,一个设备只做一件事情,而英特尔展示的是多机台的协作,以汽车制造为例,在输送带的车体上,机器手臂若要进行焊接,需跟著车体的位置移动,随时调整焊接的位置(车子在动,机器手臂也在动),也就是在两个运动控制之间,必须做到非常精准的同步。

  在英特尔的展示当中,设置了两个远端设备,各搭配一台控制器,两个远端设备之间是透过5G网路来进行通讯,而且,两边也都有一台TSN交换器,把5G讯号转换成TSN的有线讯号,然后再传送至这两台控制器。

  其中一台控制器搭配第11代Core处理器,另一台则是Atom x6000E处理器,这两台控制器底下各连接一个马达驱动器、控制一个齿轮的转轴。而英特尔也在齿轮的一边设置了雷射光发射器,将光线投射至另一边的齿轮上,以此验证两边的齿轮转动是否同步,若是、两边的转轴是完全密合的,雷射光无法穿透到另一边,反之,就会看到雷射光穿透,代表出现两边转轴不密合、不同步的状况。

  例如,一边齿轮的突出刚好符合另一边齿轮的凹洞,此时,雷射光就不会穿透,但如果两边没做好同步,就很容易忽快忽慢,导致雷射光会发生穿透过去的状况。

  除此之外,英特尔又在这个环境当中,特别加上了AI人脸辨识的应用,他们在另一个环境架设了网路摄影机,将视讯画面连接到TSN交换器,以模拟网路同时有大量封包传送的情境。他们想以此突显,即使在有其他大型运算流量的干扰下, 透过5G、TSN等网路传送的这种即时讯号封包,不会受到影响。

  而基于这样的应用方式,英特尔认为,英特尔Atom x6000E与第11代Core处理器可提供更强大的运算能力,对于影像运算、AI处理,也都有很大的改善,另外,它们也支援最新工业应用的特色。像是TSN、TCC,以及工业领域日益受到重视的功能安全(Functional Safety)。

  透过TSN的运用,我们可以实现5G无缝而全面的即时控制,例如,在医疗领域,我们可以从远端进行达文西手术。另外,这样的架构也能增加IT与OT网路之间的整合。

  在传统的工业环境里面,传送IT资讯与OT讯号的网路是分开的,而在OT环境当中,底层的律动控制或机器手臂控制都在封闭网路下进行,以免受到干扰;若能透运用TSN,就可以把这两种网路技术直接统合在TSN身上,在同个网路上,也就可以兼容多种网路协定,此时,网路频宽不仅增大,能具有时间确定的、同步的特性,而不需要布建多种网路的环境,进而节省成本。

  而在软体的配置上,英特尔表示,若搭配英特尔提供的Edge Control for Industrial平台,可以更容易实现IT与OT的整合,提升产品使用的弹性、可用性、可靠性,并且能节省整体营运资本支出。

  除了用齿轮来印证可同步进行制造流程,英特尔另一个提出的例子是无人搬运车,能让搬运车到达输送带的时间跟输送带能够产出物品的时间,两者完美匹配,而不会发生搬运车在一旁处于等待的闲置状态,可提升整体利用率。

  关于网路环境的应用,不论是5G或是Wi-Fi路,要用到TSN,才能支援决断性时间(deterministic time)的特性,英特尔强调,工业网路环境并不是连线速度够快、频宽够大就好,还要很确定的时间,而不能忽快忽慢,增加生产的不确定性。以5G网路而言,里面有个规范是URLLC(超可靠低延迟通信),支援deterministic time,若是Wi-Fi,则需要搭配TSN,即可支援决断性时间网路。

  而在软体的搭配上,英特尔在此运用Edge Insights for Industrial和Edge Control for Industrial,前者可用来执行影像与非影像资料的采集、分析、运算、储存、通讯,后者支援即时与TSN的控制。

  在2020英特尔边缘运算媒体暨分析师说明会,以另一支影片展示他们用于制造业的软体应用,当中区分为连续型制造与离散型制造等两种情境。

  以连续型制造的场景为例,最大的挑战在于如何确保工厂内部的控制系统,不会因为任何异常而中断。像是石化、饮料、食品或是医疗等产业的制程是连续、不可中断的,若在某个环节发生故障,系统需要关机、重新设定,将会导致很大的损失。

  而英特尔展示的作法是运用超融合系统(Hyper Converged System),以及Edge Control for Industrial的软体套件,若企业临时要把当中的某个运算节点下架,来进行维护,原本在节点执行的应用程式,会自动移转到另一个可执行的节点,以便继续运作;若因为意外而导致运算节点离线,这些工作也会自动切换到可用的运算节点,避免产生服务中断的情况。

  在离散型制造的部份,像是汽车制造、手机或3C产品加工等生产环境,业者面临的主要挑战在于,如何生产得更快、具备更高的生产效能、产量要倍增、增加生产准确性与产品品质,因此他们的制程要很聪明、灵活、可根据外在环境不同而进行调整。英特尔在此展示的例子是机器手臂结合视觉辨识的物件抓取,当一个六面的立方体被一支机器手臂掷出、放在输送带上移动,即便物体发生不规则的滚动,所在的位置与本身的角度都处于不规则的状态下,但机器人还是可以即时侦测到物体所在位置并进行判读,而且跟随得很紧,做到精准抓取,反应时间可达到两毫秒。

  相较于传统机器手臂的功能都是固定,现在结合视觉辨识与终端控制软体的机器手臂,可随时根据定义好的物件来进行追踪,而能够将其用在高度不确定、且需即时控制的环境里面,对于汽车制造这类产业的生产制造流程很有益。因为,对制造业而言,越来越常面临「少量」「多样」的产品,因此会需要具备这样快速、动态的调整能力。

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