Kai debesis prapliumpa, jis skaičiuoja kraštą, ai į gelbėjimą

Palei Australijos Naujojo Pietų Velso (NSW) valstijos pakrantę yra dronų parkas, padedantis išlaikyti vandenis saugų. Anksčiau šiais metais dronai padėjo gelbėtojams valstijos Tolimojoje Šiaurės pakrantėje išgelbėti du paauglius, kurie kovojo su sunkiais bangomis.

Dronus maitina dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio matymo algoritmai, kurie nuolat analizuoja jų vaizdo įrašų teikinius ir išryškina daiktus, kuriems reikia dėmesio: tarkime, ryklius ar benamius plaukikus. Tai yra tos pačios rūšies technologija, leidžianti „Google“ nuotraukoms rūšiuoti paveikslėlius, namų apsaugos kamera, skirta aptikti nepažįstamus žmones, ir išmanusis šaldytuvas, įspėjantis, kai greitai gendančios prekės artėja prie jų galiojimo pabaigos.

Nors šioms paslaugoms ir įrenginiams reikalingas nuolatinis ryšys su debesimi, kad būtų galima naudotis AI funkcijomis, NSW dronai gali atlikti savo vaizdo aptikimo užduotis su tvirtu interneto ryšiu arba be jo, dėka neuroninių skaičiavimo mikroschemų, leidžiančių jiems atlikti giluminio mokymosi skaičiavimus vietoje.

Šios mikroschemos yra augančios kraštų skaičiavimo naujovių tendencijos, leidžiančios mūsų programinės įrangos įrenginiams atlikti bent keletą kritinių funkcijų be nuolatinio ryšio su debesimi. Kraštutinio skaičiavimo augimas padeda spręsti naujas ir senas problemas ir atveria kelią naujos kartos išmaniesiems įrenginiams.

Debesų neuždengimas

Per pastaruosius du dešimtmečius debesis tapo defacto būdu priglobti programas, be rimtos priežasties.

„Debesis tampa tokia patraukli, kad ji linkusi kompensuoti bet kokios veiklos, kurią norite atlikti, pradėjimo išlaidas“, - sako „Rob W High“, „IBM Watson“ technikos vadovas. "Debesis… leidžia žmonėms… išspręsti realias problemas šiandien, nepriimdamas išlaidų infrastruktūros sukūrimui."

Dėl visur esančio interneto ryšio ir beveik nesuskaičiuojamų debesų programų, paslaugų ir kūrimo platformų kliūtys kurti ir diegti programas žymiai sumažėjo. Didžiuliai debesų paslaugų teikėjų, tokių kaip IBM, „Google“ ir „Amazon“, ištekliai paskatino ne tik nereikšmingų verslo programų, bet ir sudėtingos programinės įrangos, kuriai reikia daug skaičiavimo ir saugojimo, kūrimą - AI ir mašinų mokymosi algoritmus, taip pat srautinį transliavimą ir AR (papildytos realybės) programos.

Tačiau šie pasiekimai taip pat sukūrė iššūkį: dauguma mūsų naudojamų programų negali veikti, jei jos nėra prijungtos prie debesies. Tai apima daugumą programų, veikiančių kompiuteriuose ir telefonuose, taip pat programinę įrangą šaldytuvuose, termostatuose, durų spynose, stebėjimo kamerose, automobiliuose, dronuose, oro jutikliuose ir pan.

Atsiradus daiktų internetui (IoT), vis daugiau įrenginių naudoja programinę įrangą ir generuoja duomenis, o daugumai jų reikės nuorodos į debesį, kad šie duomenys būtų saugomi ir apdorojami. Norint perduoti tuos duomenis į debesis, reikalinga didžiulė galios ir pralaidumo sritis, o duomenų saugojimui reikalinga erdvė užginčys net galingiausių debesų behemotų resursus.

„Šiose sistemose renkame daugybę duomenų, nesvarbu, ar jie yra krašte, ar tai IoT įrenginys, ar bet kuri kita vieta, kuriai beveik galėtumėte nuspręsti nesirūpinti“, - sako High. Bet jei kiekvienas sprendimas turi įvykti debesyje, visi šie duomenys turės būti perduoti tinkle į debesies serverius, kad jie būtų šveičiami ir filtruojami.

Kaip pavyzdį „High“ įvardija šiuolaikinius lėktuvus, kuriuose yra šimtai jutiklių, kurie stebi reaktyvinius variklius ir kiekvieno skrydžio metu renka šimtus gigabaitų būsenos ir našumo duomenų. "Kiek tų duomenų iš tikrųjų svarbu, jei norite juos išanalizuoti bendrai? Tikriausiai tik dalis jų", - sako High. "Kodėl gi jo atsikračius šaltinyje, kai to nereikia dar kam nors?"

Atlikti tai, ką „High“ siūlo už debesies, anksčiau nebuvo įmanoma, tačiau pažangumas mažos galios ir pigių procesorių sistemoje „Chip“ (SoC) suteikė kraštiniams įrenginiams didesnę skaičiavimo galią ir leido jiems prisiimti dalį savo kompiuterio naštos. ekosistemas, tokias kaip realiojo laiko analizė arba duomenų filtravimas.

„Krašto aplinkoje yra tiek daug duomenų, kad prasminga kai kurias debesų kompiuterijos galimybes pritaikyti prie kraštinio įrenginio skaičiavimo galimybių“, - sako Aukštasis.

Privatumo rūpesčiai

Kraštų skaičiavimo pranašumai neapsiriboja debesų išteklių atleidimu.

Remi El-Ouazzane, naujųjų technologijų grupė ir „Movidius“ („Intel“) generalinis direktorius, cituoja komercines apsaugos kameras kaip dar vieną pavyzdį, kai kraštų skaičiavimas gali padaryti didžiulį skirtumą. Šias kameras matote prie šviesoforų, oro uostuose ir prie pastatų įėjimo, visą parą įrašydami ir transliuodami aukštos kokybės vaizdo įrašus tinkle.

„Kuo mažiau duomenų jums reikės grąžinti į serverį ar duomenų centrą, tuo daugiau šveitimo ir subtilumo galėsite atlikti vietoje, tuo geresnės bendrosios nuosavybės išlaidos bus saugojimo ir perdavimo požiūriu“, - teigia „El-Ouazzane“ atstovas.

Tai reiškia, kad kameroms suteikiama galia analizuoti savo vaizdo įrašų teikinius, nustatyti, kuriems vaizdo įrašų kadrams ar ilgiams reikia dėmesio, ir siųsti tik tuos duomenis į serverį.

Įdiegus šias kameras jūsų namuose, biure ar bet kurioje kitoje asmeninėje vietoje, ryšys su debesiu taip pat tampa potencialiu saugumo susirūpinimo objektu. Piratai ir saugumo tyrinėtojai sugebėjo pakenkti ryšiui tarp buitinės technikos ir jų debesies serverių, kad galėtų perimti jautrius vaizdo įrašų teikinius. Duomenų analizė vietoje panaikina poreikį turėti vaizdo kanalą tarp jūsų namų, asmeninio gyvenimo ir paslaugų teikėjo.

„Movidius“, kurį „Intel“ įsigijo 2016 m., Yra vienas iš kelių pradedančių įmonių, gaminančių kompiuterių lustus specializuotomis AI užduotims, tokioms kaip kalbos atpažinimas ir kompiuterio matymas. Bendrovė gamina „Vision Processing Units“ (VPU) - mažos galios procesorius, valdančius neuroninius tinklus, kurie analizuoja ir „supranta“ skaitmeninių vaizdų aplinką, nereikia jų siųsti atgal į debesį.

„Movidius Myriad 2“ yra visada įjungtas regėjimo procesorius, skirtas ribotos galios aplinkoms.

„Kai fotoaparatas supranta to, ką jis žiūri, semantiką, galimybė nustatyti taisykles, ką kamera gali padaryti ar negali, tampa labai lengva užduotimi“, - sako El-Ouazzane. "Jums nereikia realiai užfiksuoti savo svetainės ateinančioms 12 valandų vien tam, kad žinotumėte, jog tam tikru metu jūsų šuo kirto kilimą priešais sofą."

Kitos įmonės tiria, kaip naudoti specializuotą AI maitinamą krašto kompiuterį, kad būtų išsaugotas vartotojų privatumas. Pvz., „Apple iPhone X“ yra aprūpintas „A11 Bionic“ mikroschema, kuri gali vykdyti AI užduotis vietoje, leisdama jai atlikti sudėtingą veido atpažinimą, neišsiunčiant vartotojo debesies nuotraukoje.

Didesnis AI apdorojimas krašte gali nutiesti kelią decentralizuotam dirbtiniam intelektui, kai vartotojai, norėdami naudotis AI programomis, turi keistis mažiau duomenų su didelėmis įmonėmis.

Sumažinti delsą

Kita didelių debesų paslaugų teikėjų problema yra ta, kad jų duomenų centrai yra už didžiųjų miestų ir juos skiria šimtus ir tūkstančius mylių nuo žmonių ir įrenginių, naudojančių jų programas.

Daugeliu atvejų duomenų, gautų keliaujant iš debesies ir iš jo, delsos gali duoti prastų rezultatų arba, dar blogiau, mirtinų rezultatų. Tai gali būti dronas, bandantis išvengti susidūrimų ar nusileidimas ant nelygios žemės, arba pats važiuojantis automobilis, bandantis nuspręsti, ar jis bėga į kliūtį, ar pėsčiasis.

Dėl lengvo „Movidius“ įdiegto giliųjų neuroninių tinklų ir kompiuterio matymo, jo lustai yra tinkami mobiliesiems kraštiniams įrenginiams, tokiems kaip dronai, kuriems energiją vartoti reikalaujanti aparatūra, tokia kaip GPU, neįmanoma. Dronai yra ypač įdomus tyrimas, nes jiems reikalinga nedidelės delsos prieiga prie AI skaičiavimo ir jie turi veikti toliau neprisijungus.

Gestų aptikimas yra dar viena sritis, kurioje kraštų skaičiavimas padeda pagerinti drono patirtį. "Tikslas yra padaryti dronus prieinamus daugeliui žmonių. Panašu, kad gestas yra gražus būdas žmonėms jais naudotis. Latencija yra svarbi, kai gestinate droną atlikdami kokią nors užduotį", - sako El-Ouazzane.

Tokioms pradedančioms įmonėms, kaip „Skylift Global“, teikianti sunkiasvorių dronų paslaugas gelbėjimo darbuotojams ir pirmosios pagalbos teikėjams, mažai vėluojanti prieiga prie AI ir apskaičiuoti ištekliai gali padėti sutaupyti pinigų ir gyvybių. „Tai žymiai sumažins duomenų perėmimo sąnaudas, sumažins tinklo delsą, padidins saugumą ir padės srautinius duomenis paversti realiuoju laiku priimtais sprendimais“, - sako Amir Emadi, „Skylift“ generalinis direktorius ir įkūrėjas.

Tiekiant pirmuosius atsakiklius, reikia priimti antrosios sekundės sprendimus. "Kuo daugiau laiko praeina, pavyzdžiui, kovojant su gaisru, tuo brangiau kainuoja ištaisyti situaciją. Kadangi mūsų dronai tampa pajėgūs priimti realaus laiko sprendimus krašte net ir praradę ryšį, galėsime sutaupyti daugiau gyvenimą, pinigus ir laiką “, - sako Emadi.

Kitos sritys, kurioms reikia beveik realiojo laiko skaičiavimo, yra papildytos ir virtualiosios realybės programos bei autonominės transporto priemonės. "Tai yra visa patirtimi pagrįsta skaičiavimo aplinka. Jie įvyks aplinkinius žmones", - sako Zachary Smith, Niujorke įsikūrusio startuolio "Packet" generalinis direktorius, kurio tikslas - suteikti kūrėjams prieigą prie labai paskirstytos aparatinės įrangos.

AR arba VR programa, kuri negali atsilikti nuo vartotojo judesių, sukels galvos svaigimą arba užkirs kelią patirčiai tapti svaiginančia ir tikra. Ir vėlavimas bus dar didesnė problema, kai savarankiškai vairuojantys automobiliai, kurie labai priklauso nuo kompiuterio matymo ir mašinų mokymosi algoritmų, tampa pagrindine.

„30 milisekundžių latentinis laikas nesvarbus įkeliant jūsų tinklalapį, tačiau automobiliui tikrai bus svarbu nustatyti 60 mylių atstumą, ar jis turėtų pasukti į kairę ar dešinę, kad išvengtumėte mažos mergaitės“, - sako Smithas.

Krašto iššūkių įgyvendinimas

Nepaisant poreikio priartinti skaičiavimą prie krašto, specializuotos techninės įrangos įdėjimas į kiekvieną įrenginį gali būti ne galutinis atsakymas, pripažįsta Smithas. "Kodėl ne visus automobilius įdėjus į mašiną? Manau, kad tai tikrai turi įtakos evoliucijai, kaip greitai galite valdyti viso to gyvavimo ciklą", - sako jis.

„Kai pateikiate aparatinę įrangą pasauliui, ji paprastai joje gyvena nuo penkerių iki 10 metų“, - sako Smithas, o technologijos, kurios maitina šiuos patirtimi pagrįstus naudojimo atvejus, vystosi kas šešis – 12 mėnesių.

Net labai didelės įmonės, turinčios sudėtingas tiekimo grandines, dažnai kovoja dėl savo aparatūros atnaujinimo. 2015 m. „Fiat Chrysler“ turėjo atšaukti 1, 4 milijono transporto priemonių, kad pašalintų saugumo pažeidžiamumą, kuris buvo atskleistas penkeriais metais anksčiau. Didžiulis „chipmaker“ „Intel“ vis dar bando išspręsti dizaino trūkumą, kuris įsilaužėliams atskleidžia šimtus milijonų įrenginių.

Movidijaus „El-Ouazzane“ pripažįsta šiuos iššūkius. „Mes žinome, kad kiekvienais metais turėsime pakeisti gaminių asortimentą, nes kiekvienais metais turėsime daugiau žinių ir prašysime klientų atnaujinti“, - sako jis.

Siekdamas išvengti nuolatinio atšaukimo ir leisti klientams ilgą laiką naudoti savo pranašesnę techninę įrangą, „Movidius“ pakuoja savo procesorius su papildomais ištekliais ir talpa. „Mums reikia kitų ateinančių metų sugebėjimo atnaujinti tuos produktus“, - sako „El-Ouazzane“.

„Packet“, „Smith“ įmonė, taiko kitokį požiūrį: sukuria mikro duomenų centrus, kuriuos galima diegti miestuose, arčiau vartotojų. Tada įmonė gali pateikti kūrėjams labai mažai uždelsto skaičiavimo šaltinius - kuo arčiau jų galite patekti vartotojams, nepaleisdami realios aparatinės įrangos.

„Mes tikime, kad reikės infrastruktūros pristatymo mechanizmo, kuriame būtų aparatūra, kuria kūrėjai galėtų naudotis kiekviename viso pasaulio mieste“, - sako Smithas. Bendrovė jau veikia 15 vietų ir planuoja galiausiai plėstis į šimtus miestų.

Tačiau „Packet“ užmojai siekia daugiau nei miniatiūrinių išsisklaidymo įrenginių, kuriuos valdo mėgstami „Google“ ir „Amazon“, variantai. Kaip aiškina Smithas, diegti ir atnaujinti specializuotą aparatinę įrangą neįmanoma naudojant viešąjį debesį. „Packet“ verslo modelyje gamintojai ir kūrėjai dislokuoja specializuotą aparatinę įrangą įmonės krašto duomenų centruose, kur jie gali greitai atnaujinti ir atnaujinti, kai atsiranda poreikis, tuo pačiu užtikrindami, kad jų vartotojai galėtų naudotis greita prieiga prie kompiuterinių išteklių.

Hatchas, vienas iš „Packet“ klientų, yra atskyrimas iš mobiliųjų žaidimų bendrovės „Rovio“, sukūrusios „Angry Birds“. Bendrovė naudoja „Android“ krašto kompiuterių serveriuose, kad vartotojams, turintiems žemos kokybės „Android“ įrenginius, teiktų mažai latentinio daugialypės terpės žaidimų transliavimo paslaugas.

"Reikia gana specializuotų ARM serverių visose šiose rinkose visame pasaulyje", - sako Smithas. "Jie pritaikė mūsų serverių siūlomas konfigūracijas. Mes juos įdėjome į aštuonias pasaulines rinkas visoje Europoje ir netrukus jų bus 20 ar 25. Jiems tai atrodo" Amazon ", bet jie turi paleisti pritaikytą aparatinę įrangą kiekvienoje Europos rinkoje.. “

Teoriškai Hečas tą patį galėtų padaryti ir viešajame debesyje, tačiau išlaidos jį pavers neefektyviu verslu. „Skirtumas yra tas, ar 100 vartotojų tenka vienam procesoriui, palyginti su 10 000 vartotojų vienam procesoriui“, - sako Smithas.

Smithas mano, kad šis modelis patiks kūrėjų kartai, kuri paskatins kitas programinės įrangos naujoves. „Mes sutelkėme dėmesį į tai, kaip sujungti programinės įrangos kartą, žmones, kurie užaugo debesyje, su specializuotos aparatūros primitais“, - sako Smithas. "Mes kalbame apie vartotojus, kurie net negali atidaryti savo" MacBook ", kad pažvelgtų į vidų, ir tai yra tas asmuo, kuris ketina diegti naujoves techninės / programinės įrangos kamino srityje."

Ar debesys išsisklaidys?

Ar debesų ateičiai gresia pavojus, kai kraštiniai įtaisai gali atlikti sudėtingas skaičiavimo užduotis?

„Man kraštų skaičiavimas yra natūralus ir logiškas debesų kompiuterijos progresas“, - sako „IBM Watson's High“ vadovas.

Tiesą sakant, 2016 m. IBM išleido įrankių rinkinį, kuris leido kūrėjams sklandžiai paskirstyti užduotis tarp krašto ir debesies, ypač IoT ekosistemose, kur kraštiniai įrenginiai jau renka daug duomenų apie artimiausią aplinką. O 2016 m. Pabaigoje „Amazon Web Services“, kita pagrindinė debesų kūrimo platforma, paskelbė „Greengrass“ - paslaugą, leidžiančią IoT kūrėjams paleisti debesų programų dalis savo kraštiniuose įrenginiuose.

Tai nereiškia, kad debesis pasitrauks. „Tiesiog yra daug dalykų, kuriuos geriau atlikti debesyje, net kai dar daug darbo daroma krašte“, - sako High. Tai apima užduotis, tokias kaip duomenų iš daugelio skirtingų šaltinių kaupimas ir didelės apimties analizė atliekant didžiulius duomenų rinkinius.

"Jei mums reikia sukurti modelius AI algoritmuose, kuriuos naudojame šiuose kraštiniuose įrenginiuose, šių modelių kūrimas ir mokymas vis dar yra labai didžiulė skaičiavimo reikalaujanti problema, todėl dažnai reikia skaičiavimo pajėgumų, kurie žymiai viršija tai, kas pasiekiama šiuose kraštiniuose įrenginiuose." sako.

El-Ouzzane'as sutinka. „Galimybė mokyti AI modelius vietoje yra labai ribota“, - sako jis. „Nuodugnaus mokymosi požiūriu, mokymuose yra tik viena vieta sėdėti ir jie yra debesyje, kur jūs gaunate pakankamai skaičiavimo išteklių ir pakankamai saugyklos vietos, kad galėtumėte tvarkyti didelius duomenų rinkinius“.

„El-Ouazzane“ nuostatose taip pat naudojami atvejai, kai kraštiniams įrenginiams priskiriamos svarbios užduotys ir laikas, o debesis rūpinasi sudėtingesnėmis išvadomis, nepriklausančiomis nuo latentinio laiko. "Mes gyvename tęstinumo pasaulyje tarp debesies ir krašto."

„Yra labai simbiotinis ir sinergetinis ryšys tarp kraštinių kompiuterių ir debesų kompiuterijos“, - sako High.