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英特尔|对话英特尔宋继强：智能边缘计算开启架构创新的辉煌十年

“智能边缘”被频频提及 。更成了英特尔的年度热词 。
这背后是海量数据蓝海 。根据 IDC 预测 ， 2025 年全球物联网连接数将增长至 270 亿个 ， 物联网设备数量将达到 1000 亿台 ， 全球数据总量预计 2025 年将达到 163 个 ZB ， 而未来超过 70%的数据和应用将在边缘产生和处理 。正因如此 ， 几乎所有数据中心的厂商都纷纷入场边缘计算 ， 唯恐错过下一场数据盛宴 。
伴随 5G 与 AI 持续释放的效应 ， 智能边缘计算在快速崛起 ， 也将迎来大量应用场景 。那么 ， 智能边缘计算当前面临哪些机遇？对芯片设计带来哪些影响？英特尔作为数据中心和 PC 端的老牌优势玩家 ， 又将如何推动智能边缘的发展？
边缘计算是万物智能实现的关键
边缘计算其实是 1990 年创立的概念 ， 来源于数据内容传输网络 ， 用来服务网页和视频内容 ， 当时是从端侧服务器所产生的服务 ， 可以更加靠近用户 。
而今天 ， 在云、边、端融合的大趋势中 ， “边缘计算是万物智能实现的关键” ， 宋继强谈到 ， “而边缘计算的机会又与数据的变化密不可分 ， 主要包括数据的量变与质变 。”
英特尔|对话英特尔宋继强：智能边缘计算开启架构创新的辉煌十年
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英特尔中国研究院院长 宋继强
过去几代 IT 产业不断给万物云化、智能化带来新的推动力 ， 现在已经到了一个把万物都智能化的关键阶段 。这意味着这些物品都要具备感知、处理、通讯能力和存储能力 ， 计算需求庞大了许多 ， 数据量大约以 25%的年复合增长率在上升 。
而“质”的方面也有巨大变化 。以过去三十年的变迁来看 ， 最早期是人产生数据（比如广播、电视媒体等） ， 到现在大量的用户都在产生数据 ， 还有机器产生的数据 ， 以及元数据（描述数据的数据） ， 因为 AI 大量应用 ， 用来描述 AI 模型的参数 ， 这些数据必须要靠近处理数据的地方 。这些都导致了数据类型越来越多元化 ， 远非传统 CPU 或 GPU 就可以处理的 。
相对于数据指数级的量变和多元化的质变 ， 核心网带宽和云处理的能力难以匹配 ， 因此需要在边缘对大量来自于新型终端设备的数据进行预处理和消化过滤 ， 也正是如此 ， 宋继强强调了边缘计算的重要性 ， “它是未来能否真正支持万物智能化的关键点” 。
边缘计算的好处是延时低、传输距离短、可以定制更大的带宽、敏感数据无需离开本来的场所 ， 除此之外 ， 宋继强谈到 ， “边缘意味着数据有聚集性 ， 相关数据一起处理 ， 可以构造更好的互联技术 。有关智能边缘价值的市场预期非常好 ， 未来几年会翻倍 ， 达到 650 亿美元以上的大市场 。”
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未来智能边缘计算：多设备合作+在线学习能力
如何理解智能边缘在解决当前挑战时所发挥出来的价值？宋继强表示 ， 云边端融合是大趋势 ， 可以把终端设备、边缘和云 ， 虚拟成大的计算设备看待 ， 而边缘计算就相当于把真实世界和虚拟世界连通起来 。真实世界有很多数据 ， 比如工业制造、驾驶、机器人等 ， 有很多传感器 ， 数据可以通过边缘计算捕捉到计算系统中 ， 形成数字系统中的映射 ， 更好地进行处理和观察 。同样 ， 也可以把知识储存下来 ， 在多个不同领域和区域分享 。
未来 ， 虚拟世界会有更多让计算发挥空间的地方 。当智能系统都具备感知、决策和行动的能力 ， 就实现了自主智能系统 。这对计算也带来了更高的要求 ， 主要包括并行计算、串行计算、实时计算等 ， 未来的计算系统 ， 既需要多个设备之间的合作 ， 也需要在线学习的能力 。


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