Arm針對物聯網資料洪流強化生態系統

2019 年 10 月 22 日

第五波運算技術的匯集,像是人工智慧(AI)、5G 與物聯網(IoT)持續帶動令人驚訝的變化,並驅動全新的資料消費模型。在僅考量IoT的情況:即使還在發展初期,我們已經看到它褪去全球微型感測器網路的原始面貌,進一步擴展並包含所有高效能的端點:從智慧影像感測器到自駕車輛。

隨著IoT持續成長並帶動全球數位轉型,往上游雲端帶來巨大的資料海嘯,讓長期以來針對下游分配優化的網路基礎建設出現裂痕。它也驅動出一個迫切的需求,就是整個全球網際網路的架構,運算必須更為分散,因此對Arm Neoverse邊緣運算解決方案的需求也與日俱增。整個生態系統已經對這個挑戰作出回應,而針對我們過去一年內的進展,Neoverse已將過去的原始願景,轉換成今日能夠實現的應用。

展望未來,Arm將聚焦在為次世代的基礎設施科技奠定基礎,重點則擺在AI要如何才能更為分散。另外,隨著決策的要求朝邊緣移動,AI將扮演雙重的角色。除了依據資料本身包含的資訊作出及時決定外,當大量的資料需要導引至正確的位置時,AI從流量管理到封包檢驗都必須發揮功能。這同時是訓練與推論的問題,而傳統的電腦系統根本跟不上。傳統上在互聯網邊緣的網路橋接器現正迅速成為智慧運算平台,最終將導致我們稱為AI Edge的浮現,並在2025 年前為運算半導體潛在市場範圍(TAM)帶來高達300億美元的機會。

我們預計2035年達成的一兆個IoT裝置的世界,這將帶來全新規模的基礎設施與架構上的挑戰,技術也需要與時俱進才足以應付。在邊緣運算方面,這意謂 Arm將持續大量投資硬體、軟體與工具的開發,以便在基礎設施堆疊的每一個點,都賦予智慧決策能力。另一方面也說明在處理器層級與整個網路 – 從雲端到邊緣到端點裝置,將廣泛使用異質運算。

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