为什么下一个大事件是令人不安的科技巨头和推动设计的新方向。
几乎每一个大型科技公司都有一个“边缘”营销演示这些天,甚至一些产品被称为边缘设备。但现实是,今天没有人确切知道如何定义边缘或它将成为什么,并对它任何试图说还为时过早。
日益明显的是互联网的优势不仅仅是一个扩展的事情。它是物联网的结果,一种管理和利用的巨大爆炸产生的数据量的传感器连接设备无处不在。但它也是其独特的细分市场,尽管它尚未完全阐明。
边的大挑战,至少在这一点上,似乎是更多关于如何智能地分析大量的数据。任何系统或行动需要立即响应需要处理接近源,而长期趋势信息可以发送到云上。不管数据被认为是无用的需要迅速被丢弃,因为它要花钱,处理和存储这些数据。
这听起来简单,但它是创造极端焦虑科技公司所有的形状和大小,因为此时没有人拥有优势。事实上,边缘可能破坏最大的科技公司之一的权力平衡支持更多的本地化处理和模式识别,使用尚未未定义指令集架构和定义AI培训和推测算法。简而言之,这是一个全新的,显然是巨大的市场机遇,但它也是一个能够快速增长为代价的现有市场和投资。
有两个关键原因。首先,处理接近的源数据是更快和更便宜。事实上,有创业公司正在进行的努力,建立了企业过程数据内存或更接近记忆,从电池驱动的设备。这是说起来容易做起来难,因为数据必须标记在某种程度上,这样本地处理器只能抓取所需要并确定需要发送什么和什么可以被净化。
虽然EDA行业集中在设计、验证和调试一个芯片,这增加了一个全新的高度复杂性的过程。了解如何模式数据是一个人工智能的问题,今天和AI系统基本上是黑匣子。这些系统最终的行为并不总是显而易见的。这导致一个问题,因为边缘概念少添加精度无论它是必要的,当不需要需要透明度。行为需要可预测的自动化,在这一点上是困难的,因为没有明确的战略或架构和生产在算法方面。
第二,处理更多的数据在本地帮助减轻日益增长的担忧隐私和安全。越来越多的私人风潮保持数据,最初由欧洲和北美紧随其后,尤其是在加利福尼亚和纽约等州。推动数据到公共云,它可以开采各种未知的原因,或最终数据可能泄漏或被黑客攻击,让足够多的人感到不安,这是成为一个政治问题。当地保存数据也让黑客更难收集金融和个人数据在近1.5亿人的袭击,就像2017 Equifax违反。
有很多运动部件边缘的方程,到目前为止很少有规则以外的物理定律(甚至有时还有工作区,像浸没式光刻技术)。不过,不管它如何最终摇,边缘是一个巨大的加长,需要深入了解目前半导体行业已经学会的一切,和大量的新技术,还有待开发。这是系统级的设计在更广泛的层面上,它应该保持在可预见的未来设计行业很忙。
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