5G的边缘复杂性将会增长

边缘计算对于5G的成功正变得越来越重要，就像毫米波技术对于边缘的成功一样。事实上，越来越多的迹象表明，没有对方，双方都无法取得成功。

5克网络将无法满足3GPP的要求4-millisecond-latency规则如果没有某个层来传递数据、运行应用程序，并在不可预测的智能设备阵列上代理多层互联网应用程序的复杂性。和边缘最初是为了让物联网管理人员保持对数据的控制而开发的，但如果没有超高速无线通信，它将无法发挥作用。

这两个领域的投资都在增长，使这一切发挥作用的利害关系也在增加。将答案从远程云应用程序发送回终端用户，以足够快的速度防止汽车相撞，这可能仍然是一个难题。但是，将云移到更靠近数据源的地方，并对需要立即响应的数据种类和数量进行优先级排序，是一个越来越重要的趋势。事实上，这些因素正在开始改变芯片设计，因为整个行业开始梳理哪些架构最适合哪些应用。

小米营销和业务发展高级副总裁尼米什•莫迪(Nimish Modi)表示:“这完全取决于设备需要什么样的功能节奏．“如果是一辆汽车，当汽车穿过马路时，可能会有一种乒乓式的交流。但是边缘的基础设施能力将决定这些东西的功能。计算水平正在急剧提高。边缘产生的数据量每天都在增长，信噪比并不是很高。有一大堆数据是无用的。但也有一些东西很重要，需要快速的本地化决策，而且需要安全。然后是边缘存储和5G，这将会很普遍。这是一种系统级的能力，在边缘领域是需要的。”

这些层次的需求开始影响在哪里使用何种硬件，以及用于何种应用程序。

“CPU速度太慢，GPU耗电太多，”英特尔数字设计实施解决方案营销总监Ellie Burns说Mentor是西门子旗下的企业．“这就是为什么我们看到越来越多的tpu。通用的解决方案使用太多的能量，而且太昂贵，因为移动数据需要大量的内存。未来将包括在asic上进行计算和实现算法的小型阵列，以获得更好的功率和性能。”

其他人也指出了类似的趋势。公司系统高级总监肯特•奥特纳(Kent Orthner)表示:“现在出现了拥抱异质性的重大转变。Achronix．“你需要不同的积木，因为它们擅长不同的东西。这正是fpga发挥作用的地方。他们是专门化的，但你不必保持这种专门化。如果你有一个给定的功能，你不需要可编程性和灵活性，ASIC更快。但是一个FPGA可以经常编程和重新编程，你可以在运行中重新编程。由于这些芯片可以比专用集成电路(asic)更小，所以可以有多种不同的加速功能。”

5G在这里成为一个关键因素，因为它是一种加速设备之间数据移动的方式。这可能是在终端设备和云之间，但如果有大量数据，在本地处理更多数据的电力和基础设施方面的成本要低得多。这就是为什么边缘变得如此重要。但这种边缘设备的具体位置取决于应用程序，在中国，则取决于政府的要求。

然而，在所有情况下，边缘架构仍在定义和定制中。例如，在汽车领域，边缘可能在高速公路旁边，但由于连通性不一致，只有部分处理可能发生在那里。

“如果你完全依赖5G通信，但你与5G网络断开了连接，那么你就有问题了，汽车不得不停在路边，”福特汽车副总裁伯克哈德·胡恩克(Burkhard Huhnke)说Synopsys对此．“另一方面，如果你有一些连接，你就可以在拐角处看得更远。你不能从嵌入式世界访问它。在欧洲和美国，重点是更多的嵌入式智能，所以你不会来回发送令人难以置信的密集数据流，延迟将是一个挑战。”

由于对安全至关重要的电路，汽车行业的情况比其他市场更加复杂。

该公司营销副总裁库尔特•舒勒表示:“你可能不得不重启芯片的一部分，以应对失败的操作，同时保持其余部分在安全状态下运行。Arteris IP．“如果你想想航天飞机或波音777，黑匣子重20磅。车里可不能有这种东西。为了节省成本，微处理器级别上有很多功能安全。这可以用来监视系统级别上发生的事情，因此如果出现问题，您可以将它们隔离在安全状态，并优雅地失败。如果出现短暂错误，则重新启动。”

虽然这些功能大部分发生在汽车系统内部，但它也必须与外部世界通信，以防出现问题。而在汽车领域，所有这些都需要通过无线和接近实时的方式进行，以防止交通堵塞或事故。即使使用5G连接，将所有这些数据一路发送到云端也太慢了。

即使在一辆车里，不同的功能也会有很大的不同。“有一系列的应用和要求，”程王说，工程高级副总裁Flex Logix．“所以你有激光雷达，雷达和视觉应用，可能是200万像素，每秒30帧。但你也有一个低帧率的备用相机，它的功率要求更敏感。所以在低端，你可能会使用MobileNetV2 SSD，而高端，你可能会使用YOLOv3。两者在性能上有100倍的差距。”

从历史中学习
不过，并非所有这些都是全新的挑战。科技界已经有多年的时间来试验边缘概念。最初，它是由一些公司推广的，这些公司发现添加网关设备或服务器可以减少带宽使用和云计算周期。与将所有数据都发送到云端相比，更有效的方法是在收集点附近整合数据。但是，随着人工智能产生的大量数据，这种优势正呈现出一种全新的紧迫感传感器继续增长。

国际数据公司(International data Corp.)分析师谢恩·劳(Shane Rau)表示:“既然你真的不想让1000个传感器每分钟直接向你的云应用程序报告6次温度，那么拥有一个可以整合数据或仅发送结果的小设备似乎是个好主意。”

运营商和网络供应商也在使用这个术语，在网络基础设施的其他层中添加智能，以及在安全摄像头和智能手机等终端设备中添加智能。

如果说边缘计算的主要担忧是来自数十亿物联网设备的数据不必要地流向上游，那么5G开发人员的担忧是，太多的数据流入下游的速度太慢，无法满足5G毫米波规范中4毫秒的延迟要求。太多的延迟会破坏基于远程云的应用程序可以取代自动驾驶汽车的司机的使用案例，或者在其他需要实时响应的情况下。

在4毫秒内从另一个网络节点返回一个ping将很简单，但毫无用处。一个有用的响应需要的不仅仅是低延迟。

Cadence负责产品管理和营销的高级团队总监Frank Schirrmeister表示:“延迟很重要。“我有一个朋友做了一个远程操作机器人的演示，当延迟为5毫秒时，它非常稳定。但是你把延迟不断推高，最终达到40毫秒，它会变得越来越慢，最终崩溃。Siri对我的德国口音有意见。我一度不得不关掉她，因为Siri认为我在侮辱她。但是你可以在家里把Siri安装在你的Mac上，语音识别就会变得更好，因为你不需要把它发送到云端，你有本地计算。你需要将智能从设备转移到云边缘。您需要在本地拥有可用的数据。但你需要适当的算法，以便在需要时在云边缘拥有它。你必须非常多功能，但这种架构仍在讨论中。 It seems very application-specific, but we don’t yet know what the optimal balance is to make it all work.”

这种方法已经有了几个名称——去中心化数据、数据交付网络、边缘云——没有一个非常具体，也没有一个被证明有效。“所有人都在努力将情报和数据分发到基础设施中最有意义的点，”at的首席技术官Ajit Paranjpe说Veeco．“最新的东西被称为环境计算——用户与周围的世界互动。它不是单一的东西。这是一场运动。增强现实是这个谜题的一部分，但只是其中的一部分。该系统允许您传递信息，但也可以重新生成数据并呈现它。这就需要大量的新设备来提供这种用户体验。为了实现这一目标，我们必须解决许多不同的难题。在不久的将来，这将推动许多新的硬件设计。”

图1:5G网络是一个尚未解决的难题。来源:节奏

任何可行的设计仍然需要分布式的数据和IT基础设施，这与当前集中在核心数据中心中整合尽可能多的功能有很大不同。

“在这么短的一个(延迟)窗口内将所有数据从云端移动到终端设备，然后再移动回来，这是不现实的，”Paranjpe说。“我认为，把所有的数据处理工作都留给终端设备，即使是像智能手机这样具有大量计算能力的设备，也是可行的。它可能是边缘计算和智能设备的结合，不同级别的数据被困在云和边缘之间，因此当需要时它们就在那里。”

IDC的劳说，关于什么是“边缘”，什么设备可以作为端点、推理加速器和机器学习应用程序的目标，或者是数据基础设施的一部分，人们存在一定的困惑。

“我把优势定义为互联网的前两跳，”劳说。“终端设备将是最早的——我们很久以前就会称之为嵌入式系统，现在被粗略地统称为物联网。下一跳是在互联网的更新部分-边缘基础设施，在这里您可以找到物联网网关和边缘服务器，它们可以作为来自端点的数据的聚合点，并可能执行一些分析或通信或其他更特定于应用程序的功能，或具有一些内置推理功能。其中一些数据可能会通过通信基础设施继续进入云端，其中包括移动边缘计算、基站和蜂窝接入点，它们可能具有或多或少相同的功能，但它们来自更专注于通信而不是计算的公司。所以随着时间的推移，界限会变得模糊。情况非常多样化，非常碎片化。”

的首席技术官John Smee表示，移动边缘不再仅仅是一个通信接口Qualcomm他在最近于波士顿举行的IEEE国际微波研讨会的5G峰会上概述了他对行业发展方向的看法。“我们正在寻找将物联网和5G结合在一起的方法——在用例中，无线可以让事情更经济地一起工作，而不仅仅是看看我们如何带来一种可以部署的解决方案，而不需要有线回程。”

他说，5G可用的频率范围可以让高通的合作伙伴解决物联网设备、智能工厂和其他市场的问题，在这些市场中，可能会销售包括计算和通信在内的解决方案，而不仅仅是其中之一。

Smee说:“我们对继续增加更多5G设备的范围非常乐观——不仅是手机，还有车辆、工厂、可穿戴设备、头戴式显示器。”“我们谈论云、边缘云和设备处理，在高通，我们继续推动设备的边界，以最有效的方式支持机器学习。”

图2:5G的权衡和问题。来源:高通

智能手机、智能安防摄像头、智能音箱和其他支持推理的设备的成功表明，边缘设备可以成为基于云的系统的有效智能客户端。这是一个很好的迹象，表明企业中典型的多层应用程序开发也可以在IT基础设施中工作，其中一端是云应用程序，另一端是智能拖拉机、相机或风车，由针对特定应用程序需求调优的边缘服务器进行备份，Carlos Macián，该公司的AI战略和产品高级总监eSilicon．

对于硬件设计人员来说，集成传感器、推断加速器和一系列其他功能可能很棘手，特别是如果他们将太多应用程序的功能硬连接到推断芯片中，或者忘记了特定形式因素的自然限制。

Macián表示:“只要你愿意，电池供电的设备可以做你用CPU做的所有事情，但如果你试图让它做太多繁重的工作，或者不注意有效使用电池，你可能会马上遇到性能问题。”“除了电池和外形因素之外，如果你不陷入延迟或其他问题，那么任何其他类型的数据中心集成都没有真正的区别，因为你把太多的东西放在云端，不得不等待，或者把太多的东西放在无法处理的设备上。随着一些人工智能初创公司将不同的架构推向市场，我们可以看到它们的表现，这将变得更加有趣。”

结论
目前的首要任务是找出无线网络的最佳设计，这些网络将依赖于基站、小型蜂窝接入点、家庭基站而且微微细胞以获得足够的本地覆盖。它还需要了解如何构建服务器、网络设备、存储和其他必要的资源，以便在正确的时间向5G网络的正确部分提供正确的计算资源，以克服4毫秒的延迟障碍

Cadence的Schirrmeister说:“我们谈论的是5G三角的三个支柱——低延迟、设备数量和高带宽。”“我怀疑几毫秒的延迟是否会立即可用，因为要做到这一点，你必须在设计中非常通用，获得正确的数据集，并确保数据是正确的，你可以在不到一毫秒的时间内获得数据。这将对网络的设计产生重大影响。现在诚实的回答是，有大量的架构决策仍在考虑中，结果会是什么还不清楚。

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