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边缘计算带来存储技术变革

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边缘计算赋能新基建浪潮

今年5月,十三届全国人大三次会议上发布的《政府工作报告》中,备受关注的新型基础设施建设,首次被写入了政府工作报告。“加强新型基础设施建设,发展新一代信息网络,拓展5G应用,建设数据中心,增加充电桩、换电站等设施,推广新能源汽车,激发新消费需求、助力产业升级。”新基建涵盖了三类重要的领域:第一类是信息基础设施,比如 5G、工业互联网为代表的通讯网络基础设施,以人工智能、云计算等为代表的新技术基础设施,以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等;第二类是融合基础设施,比如智能交通、智慧能源基础设施等;第三类是以创新基础设施,比如重大科技基础设施、产业技术创新基础设施等。

可以预见, 未来有两个行业将获得高速发展,一个是通信网络行业,另一个就是智能交通行业, 因为社会的快速发展带来的是更多的信息和物理实体上的交流,信息的交流靠通讯,物理实体的交流靠交通。因此,作为通信技术与交通技术的结合,智能交通领域一直是备要关注的焦点。边缘计算通过物联网将计算能力和服务部署在网络的边缘 ,向附近的终端、感应器、用户提供通讯和计算服务,解决物联网系统在高分布式场景下的海量异构连接、业务实时性、业务智能性、数 据互操作性以及安全和隐私保 护等 挑战。通俗来说 , 在智能交通应用场景中,云计算就相当于智能设备的大脑,处理相对复杂的进程,而边缘计算就相当于智能设备的神经末梢 , 进行一些“下意识”的反应。

运用边缘计算和物联网,可以提前预测可能发生的交通事故,再和车辆结合,配合监测结果可以自动避免车祸,有效减少车祸数量。对于交通拥堵,边缘计算可以实时分析处理监测到的交通状况,根据车流量和车流速度来判断是否会发生拥堵,实时提供最优路线并调整拥地段的交通状况,如调整红绿灯时长,快速改善拥堵状况,并把重要数据反馈至云端。借助边缘计算、物联网等技术可以推进城市智能交通快速发展。

边缘计算带来存储技术变革

边缘计算带来存储技术变革

传统安防市场正在发生着深刻变化,这个变化一方面是技术的驱动,另一方面也是行业业务转型的驱动。智能安防行业对于存储的激增需求,主要来自视频质量提升和存储时间的延长,前端摄像机的需求增加,我们只需要再增加相应数量的摄像机,但是对于系统存储容量的需求,却是呈现几何倍数增长的,显而易见,当存储量的需求持续增长时,对于 新 技 术 的 需 求也 是日益 迫 切。在 安 防 应 用中,随着AI 赋能,存储发展也发生着深刻的变化。传统的安防架构中,通常是 摄 像 机 + N V R + 云存 储 空间,随着AI和边缘计算在安防领域的深度应用,AI摄像头需要更多的存储空间和智能监控性能,摄像 机 只 为 云 端 传 输 计 算 后 有 价 值 的 数 据 信 息,而非像传统的摄像头传输全部图像数据。同时,闪存技术因为低延迟应用程序的发展和存储智能化而加速发展。

以云 计 算 和 物 联 网 技 术 为 基 础,融 合 边 缘 计算模型和视频监控技术,构建基于边缘计算的新型视频监控应用的软硬件服务平台,可以提高视频监控系统前端摄像机的智能处理能力,进而实现重大刑事案件和恐怖袭击活动预警系统和处置机制, 提高了视频监控系统的防范刑事犯罪和恐怖袭击能力。最典型的应用案例就是人脸识别,在基于边缘计算的人脸识别应用场景当中,通过在前端摄像机内置高性能智能芯片,将人脸识别智能算法前置,并依托边缘计算,将人脸识别抓图的压力分摊到前端,凭借这种前端抓拍和边缘计算分析的前后端智能相结合的模式,解放云计算中心的计算资源,以集中计算资源做更高效的分析。

存储器的发展新方向

由于边缘计算赋能到各个智能终端设备,传统的云计算构架正在发生变化,催生了存储技术不断向前发展,以适应智能设备的更多前端计算要求。存储芯片方面,简单来说,发展方向非常清晰,可以概括成“一大一小 一高一低”。第一,大容量,各 个 领 域 对 于 存 储 容 量 的 需 求,正 在 呈 现 指数 型 增 长 ,随 着 万 物 互 联 时 代 的 到 来 ,网 络 边 缘 设备的数量快速增加,随之产生了海量数据;从数字电视到高清、全高清、超高清4K,再到今天的超高清 8K,视频数据也是爆炸式增长,所以在各个应用环境都需要更大容量的存储。第二,小封装,在AIoT 等“雾端”物联网设备上表现明显,以真无线( T W S ) 耳 机 为 代 表,这 类 产 品 本 身 的内 部 空 间 非常狭小,所以在这些应用领域,不仅要提供晶圆级的封测产品,有的厂商更提出要提供SIP(System In Package, 系统级封装)级晶圆产品。第三,高性能,随 着 传 感 器 和 更 多 微 处 理 器( M C U )集 成 到 系 统 中 ,汽车电子等领域的各功能单元的数据都需要更高性 能 的 闪 存 。第 四,低 功 耗 ,该 点 要 求 主 要 体 现 在穿戴式的物联网产品上,这类产品的特点都是以电池来驱动系统工作,使用的主要存储器包括NOR Flash。

逻辑计算芯片方面,人工智能与大数据对芯片的处理能力提出了越来越严苛的要求,芯片的运算能力和存储能力正在成为瓶颈,这也驱使各家半导体公司竞相开发新的硬件平台、计算架构与设计路线,以提升芯片性能。MRAM、ReRAM和PCRAM 等下一代存储器技术兴起,便是芯片与系统设计人员致力研发的重要成果之一。这些新型存储器具有更高的读取速度和耐用性,以及更小的 裸 片 尺 寸、成 本 和 功 耗 ,甚 至 有 可 能 为 未 来 存 储器内计算(In-Memory Compute)的开发提供支撑。但是由于制造环节存在技术和材料瓶颈,目前下一代存储器的生产良率并不高,难以实现规模化量产,无法成为市场主流,产量低且价格昂贵,大部分以特殊应用为主。不过,随着高端材料科学的技 术 发 展,和 更 多 相 关 设 备 的 开发,未 来 2 - 3 年 当中,下一代存储器有望加快进入市场。

大华存储战略布局

大华股份一直关注存储技术和市场的发展变化,今年成立的浙江大华存储科技有限公司,是一家专注于存储产品研发、生产与销售的创新型科技企业,面向全球提供先进的存储卡、U盘、固态硬盘、移动固态硬盘、内存、网盘NAS等产品,业务涵盖消费级、企业级、工业级市场,满足多种应用场景需求。

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