SoC FPGA或是工业和医疗物联网的新生力军_发动机故障灯亮

发布时间:2019-09-01    信息来源:dsiukgov.com    作者:儒安机械

pk10开户注册在这一海量市场中,工业物联网(IIoT)和医疗物联网(HcIoT)无疑备受瞩目。有研究认为,到2020年,全球工业物联网产值将达到1510亿美元。而HcIoT市场的价值也同样高企,预计2022年将达到1581亿美元。在两者加速落地的时日,一员“猛将”SoC FPGA也冲上战场,欲与MCU、ASIC等争夺控制器的“话语权”。

从应用来看,IIoT的功用在于预测性维护以减少停机、分析以及连接以实现远程诊断和OTA更新。而HcIoT着重于资产跟踪与利用,以更高效的医院管理;通过AI可以改进诊断,更快、更准确地获得结果;通过网络连接实现远程医疗等。

pk10开户注册与之相生的是,随着越来越多的设备联网,数据爆炸性增长已成为IIoT和HcIoT的“台词”。赛灵思工业、视觉、医疗及科学(ISM)市场总监Chetan Khona提及,全球估计每天创建的数据超过2.5艾字节数据,而2019年仅仅AI领域使用的数据就将超过60尧字节,因而如何尽可能高效、有效利用数据成为一大挑战。

“其他挑战还涉及隐私、安全以及时延和响应能力问题,同时涉及数字管理成本如传输、存储和处理,以及缺乏可靠的互联网连接等。因工厂和医院着重有效的投资,以提高投资回报率。” Chetan Khona进一步表示。

直面这些挑战,Chetan Khona认为,诸多关键要素中应强力保证安全性,同时为提升响应速度,边缘智能至关重要。比如工业时延的起码要求最低是10ms,从“数据重力”和“数据惯性”概念可知在边缘处理数据,效率和效能最佳。当然,仍有数据需要上云处理,这就需要跨边缘和云的可扩展平台。

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而值得关注的走势还在于IIoT走向运营技术 (OT) 与信息技术 (IT) 的融合,IT包括大数据、AI、移动互联网等,OT 则涵盖先进制造技术、机器人、信息物理系统等。Chetan Khona分析说,OT应用的时间敏感性和 IT 应用的数据密集性要求如期、可靠地执行关键任务,鲁棒性、可靠性更高,因而传统的处理架构恐难以应对,需要灵活应变特别是软硬件灵活的解决方案。

在这一情形下,Chetan Khona认为,赛灵思SoC FPGA的解决方案可“分而治之”。

pk10开户注册首当其冲的是IioT和HcIoT堆栈。Chetan Khona介绍,Zynq及Zynq UltraScale+ SoC集成了Arm、DSP、GPU和安全处理器等,提供高度灵活、可扩展以及自适应性。SoC中的Arm系统能为云开发提供服务,同时融合IT和OT,还整合了具有高吞吐量和低时延、整体加速、全面AI软件平台的边缘AI。此外,在安全层面,Zynq遵守工业、医疗等多重全球性的标准,从功能与网络层面来提供保护,相当于有了安全“通行证”。同时,赛灵思产品有最低15年的生命周期,有些甚至达二三十年,提供更高的价值。

pk10开户注册而Alveo加速器卡是赛灵思的第二利器,其加速性、面向工作负载的优化和易用性能突出。Chetan Khona提到对比数字说,相对传统方案,其数据库搜索和分析提升90倍、金融计算提高89倍、机器学习20倍、视频处理12倍等。他还举例道,机器人运动规划已经进入到了人机协作的阶段,整个过程需要高强度的计算,通过采用Alveo加速器则可控制8台机器人。据悉上海联影医疗科技就采用Alveo加速器卡用于医疗CT机。

实现云和边缘的协作和互补则是第三大特色。Chetan Khona指出,诸多工业和医疗互联网场景中连接是时断时续的,边缘智能不受云端连接中断的影响。而且赛灵思采用亚马逊的Greengrass框架,可将云端转移到边缘,大大减少了数据传输和降低了延时。他还指出,赛灵思与阿里、Microsoft Azure、谷歌、IBM等都在进行类似合作。

而出色的边缘AI功能亦不可或缺。Chetan Khona分析说,SoC FPGA一方面架构灵活,支持16位浮点和8位定点。另一方面赛灵思通过并购深鉴科技获得独有的模型剪枝技术,实现了AI高性能、低时延和低功耗。Chetan Khona还强调,AI应用有大AI和小AI之分,或称为重量级AI和轻量级AI。大AI通过嵌入DNN硬件来实现;小AI可基于Python的机器学习开源方案,赛灵思可提供Pynq方案支持。

凭借三大利器——堆栈、Alveo加速器卡以及边缘和云的融合,赛灵思在IIoT和HcIoT领域已取得不俗战绩,SoC FPGA已广泛应用于马达控制、视频监控、机器视觉、医疗、消费电子等领域。无论是视频监控领域的海康卫视、专注图像识别的旷视、打造智能电网的南瑞、主攻医疗的迈瑞以及机器人厂商精锋微控,都已大面积采用。

一个典型的应用案例是精锋微控的智能机器人驱动与控制平台,通过采用一个Zynq SoC取代了20多个芯片和工业网络连接,并且实现了原来1/6的尺寸和1/5的成本。

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