Marvell與Pixeom合作推出低成本高效能云端邊緣運算解決方案
為克服汽車、工業(yè)運算與虛擬實境(VR)等云端應(yīng)用固有的延遲問題、實現(xiàn)即時服務(wù),Marvell與Pixeom在2018年消費性電子展(CES)中展示一個低成本、高效能的解決方案,建立分散式作業(yè)模式,配置高效能運算硬體與搭配的相關(guān)軟體于網(wǎng)路邊緣(edge)的裝置,并提供所需的安全功能,以拓展Google Cloud Platform服務(wù)至網(wǎng)路邊緣。
根據(jù)Semiconductor Engineering報導(dǎo),在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)執(zhí)行的應(yīng)用與連網(wǎng)移動裝置日益運算密集化與智能化,大數(shù)據(jù)對網(wǎng)路造成極大負荷。既使數(shù)個Gb網(wǎng)路已廣泛采用,未來5G網(wǎng)路也將提供更大可用頻寬,供持續(xù)增多的云端運算與儲存服務(wù)使用,但新一代云端架構(gòu)須將更高比例的智能分散至整個網(wǎng)路基礎(chǔ)架構(gòu),而非采用傳統(tǒng)集中模式。
傳輸包含大量資料的高解析度視訊與音訊內(nèi)容至云端進行分析,成本極高且非常耗費云端運算與儲存資源、網(wǎng)路基礎(chǔ)架構(gòu)頻寬。Marvell與Pixeom的邊緣運算解決方案,以較佳化的方式直接在網(wǎng)路邊緣配置運算與儲存資源,進行高解析度視訊與音訊資料分析,不僅分擔(dān)網(wǎng)路基礎(chǔ)架構(gòu)與云端負荷,更可大幅提升作業(yè)效率與減少延遲。
Marvell與Pixeom的解決方案透過Pixeom Edge Platform軟體,讓云端服務(wù)供應(yīng)商可大規(guī)模打包(package)、就地部署(on-premise)基于Docker容器(container)的Google TensorFlow微服務(wù)(microservice),并協(xié)調(diào)安排在配備Marvell ARMADA 8040系統(tǒng)單芯片(SoC)嵌入式處理器的Marvell MACCHIATObin community board上執(zhí)行。
Google TensorFlow微服務(wù)可提供各種關(guān)鍵功能,包括臉部辨識、保全與安全警示的智能通知、物體偵測、讀取車牌與名牌等物品上的文字。涵蓋人工智能、自駕車、智能零售、影像監(jiān)控等各種應(yīng)用。
Pixeom Edge Platform建置的云端網(wǎng)路邊緣運算服務(wù)器即微云(cloudlet),邊緣物聯(lián)網(wǎng)核心(Edge IoT Core)內(nèi)建分析、API管理、資料處理、功能即服務(wù)(FaaS)、物聯(lián)網(wǎng)、機器學(xué)習(xí)、訊息傳送等Google Cloud Platform功能。基于角色的存取功能,讓各地開發(fā)者協(xié)作建置邊緣運算應(yīng)用。
Marvell MACCHIATObin community board較高支援16Gb DDR4存儲器,配備完整連網(wǎng)介面,執(zhí)行Linux作業(yè)系統(tǒng),ARMADA 8040的處理器核心為64位元ARMv8 4核心架構(gòu),較高時脈達2.0GHz。Marvell的硬體與Google Cloud Platform相容,因此能大規(guī)模分析與管理所部署的邊緣運算資源。
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