边缘智能为什么需要硬件可编程的片上系统 原创

至顶网软件频道消息： 随着物联网时代的到来，越来越多的设备连接到了网络，如今在工业和医疗物联网领载域，每天都会有2.5艾字节（2.5EB，1EB= 10的18次方）的数据被创建，如何高效、有效的使用好这些数据是成为问题的核心所在。

因此，在赛灵思首次举行全球工业物联网研讨会期间，赛灵思ISM部门市场总监 Chetan Khona在北京与媒体记者们就SoC（片上系统）技术，如何驱动工业和医疗行业的发展信息进行深度分享：

无论是一个燃气轮机还是核磁共振的机器，或者是一个风能发电的设备，你必须要能够在10毫秒以内就能够对它进行控制，甚至更快，如果达不到10毫秒最低的要求，那么这个机器就不可能发挥出它应有的良好性能。如果是要靠云来传输，很有可能就达不到10毫秒的要求，比如说你的工厂是在纽约，你的数据中心是在洛杉矶，你要把你的数据从纽约发到洛杉矶，即使你的网络连接达到了光速，一个来回也需要30毫秒，而且事实上是不可能达到光速的速度。如果有人跟你说，我的网络连接是光速，你不能相信他。因此，想要在工厂和医院实现人工智能功能，这些数据是在哪里收集的就应该在哪里处理，而这也正是赛灵思能够提供的解决方案。

赛灵思提供全套的、一系列的解决方案，包括通过提供安全性的连接、控制、视觉、线路、软件和人工智能来帮助客户开发他们所需要的产品，来进行更好的应用。同时赛灵思正在与非常广泛的生态系统合作，利用其专业的技术知识和能力，帮助客户获得他们所需要的解决方案。

这些是赛灵思传统的工业领域优势，包括工业实时和确定性控制与接口、工业生命周期、质量、可靠性、安全性、温度与功耗，但并不是仅仅赛灵思能够支持这些功能，还有很多其他的企业也可以。但是现在赛灵思所做的就是加入业界领先的AI时延与性能，和传统的优势进行结合。因为有的企业可能可以做AI，但是没有传统的优势，但赛灵思是两者兼具，有一些GPU可以做AI但是它不具备传统的优势，还有一些企业像TI， 瑞萨、恩智浦可以做SoC，但是它又不具备AI方面的能力，所以对很多客户不可能去使用多个器件的方案，如果采用赛灵思的单芯片解决方案就能够确保高度的集成，达到最高的成本有效性。

同时，在物联网领哉，赛灵思提供了大量自主开发的支持实现低时延、高性能的DNN（深度神经网络算法）解决方案。这些方案，有的是赛灵思去年并购的在北京深鉴科技获得的一些技术和能力，有些是通过和企业合作，包括KORTIQ、HALCON、SiliconSoftware，来增加赛灵思内部的解决方案。

目前赛灵思的Zynq和Zynq UltraScale+ SoC 就能够把六大板块都集成到单个客户板当中，主要是通过Zynq和Zynq UltraScale+ SoC，包括通用处理期DSP、GPU和模拟、安全处理器和安全处理器。通过这样的集成就能够为客户提供前所未有的价值。

以赛灵思的客户精锋微控为例，当使用ZynqSoC取代了20多个芯片和网络的连接之后，很大的工业机器人控制柜，缩小成一个大小可以和苹果智能手机的尺寸比较的控制板。

这也是近两年赛灵思有Zynq和Zynq UltraScale+ SoC 之后，业绩增速显著提速了2.5倍的主要原因。

最后Chetan Khona总结了赛灵思SoC的五大要点：可以节省时间并降低总拥有成本；在面临的标准和威胁不断变化时历久弥新；最大化隐私权并最大限度地减少数据传输；在单芯片嵌入式平台中融合IT和OT；低时延、低功耗、高性能的边缘AI。