Banteng Kabar: 智慧聯網應用引動IC設計進入新整合時代

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【作者：籃貫銘、王岫晨】

在一開始的時候，把所有的裝置連結上網以利控制，是發展物聯網（IoT）最主要的目標，但隨著更多感測的功能加入，以及大數據與人工智慧的應用的興起，人們漸漸意識到，與其大規模的進行裝置控制，還不如讓裝置有自主運作的能力，甚至透過數據的分析來產生出可用的「智慧」。於是智慧物聯的應用架構開始生成。

不過現在若要建構智慧物聯應用，並不是如一般人所想，是有階層順序之分，也就是要建設了Ａ之後，才能開始Ｂ，最後得到C的成果。反而比較是每一個階段都要能具備智慧聯網的能力，而隨著規模的擴大，智能應用所覆蓋的裝置範圍更大，同時所產生的商業價值也更大。

而這個思維當然也就是「邊緣運算」發展的核心所在，是要讓每個終端裝置都可以擁有一定的運算處理和資料分析的能力，進而成為一個可獨立運行又能連結更大雲端架構的智慧節點。

目前家庭中常見的智慧電視和智慧音箱就是最好的範例。這些產品本身都具有特定的應用功能，也就是影片和音樂的播放，但他們同時也具有網路連結的功能，可與其他的設備進行互聯，進而實現更多的應用功能，例如視訊通話，智慧家庭控制等。

安全監控是另一個經典應用範例，這個過去只需有影像感測器與光學鏡頭的產品，在進入智慧物聯的時代後，開始有了更多的運算和分析的功能。最早它只是一個拍攝的設備，或者可以說就是影像輸入的裝置，但後來有了對拍攝物的追蹤功能（簡易的影像分析），但如今它已有人臉追蹤，甚至是辨識的功能，也能用來追蹤車流和車牌。

不只需要運算還需要智慧

基於上述功能的演進，相關的零組件與裝置系統的設計也就有了很大的不同，其中最主要的，就是具備更強大的資料處理能力的微控制器（MCU）和微處理器（MPU）被大量的使用，或者轉向使用功能更豐富的FPGA解決方案；此外，結合更多元的無線網路通訊功能也是重點所在。

在MCU與MPU方面，我們見到了對人工智慧（AI）功能的支援漸成主流，也就是在中高階的產品線中，都陸續加入了機器學習演算法的功能與硬體，來滿足設備對於大數據的運算功能，另一方面更高容量的記憶體配置也成發展的趨勢。

而對於有更高即時運算分析需求的應用，神經網路處理器（NPU）的使用就成了AIoT運算架構裡的新顯學。例如目前主流的手機運算平台裡，都有所謂AI晶片的配置，其所擔任的功能也就是NPU的角色。部分的應用處理器商，也在他們的方案中增添了具備NPU功能的設計，讓裝置開發業者可以加快AIoT產品的開發。

同樣也為了簡化系統商的開發負擔，在運算單元中整合無線功能，也是目前AIoT時代的元發展趨勢。例如目前越來越多的MCU在晶片中整合了Sub-1 GHz、RF和低功耗Bluetooth，直接提供裝置有IoT無線網路的功能。

數據驅動儲存的未來

物聯網數據量預計在 2025 年將超過 79 ZB，但數據真正的價值來自於分析之後產生的洞見。我們越能在接近數據生成的位置處理這些洞見越好，原因是安全性、延遲性與能源效率都能提升。運算型儲存已經崛起，成為數據儲存拼圖關鍵的一部份，因為它把運算力直接放在儲存裝置上，讓企業安全、快速並輕鬆地存取重要資訊。

為各式應用創造價值

在儲存數據的位置直接進行處理，可為物聯網、機器學習與終端運算等應用，開啟龐大的機會。這一點在可預見的儲存使用場景中相當關鍵，例如數據庫加速，因為它意味著不會有大型檔案的移動，安全性與隱私得以提升，數據可以有效率地轉檔或編碼以利串流進行影像處理，並且在必要情況下採用不同的位元率與解析度。而它對於例如交通運輸等應用，也越來越為重要。

例如，現代的飛機每天能產生數個 TB 的飛行數據，通常這些數據會被卸載後再進行分析。運算型儲存提供航空公司在硬碟上即時分析這些數據的能力，因此當飛機降落後，他們可以在 30 分鐘或更短的時間內確保下一個航班的安全，為乘客進行更快的整備，帶來更高的安全性。

在數據儲存的位置產生洞見

Arm在數據儲存方面的專業與經驗，使其在應對市場持續變化的需求時處於更優勢的地位。有鑑於 85% 的硬碟控制器與固態硬碟控制器都是以 Arm 為基礎架構，Arm 已是數十億個儲存裝置信任的夥伴。近期Arm推出Cortex-R82，是 Arm 第一個 64 位元、具備 Linux 作業系統能力的 Cortex-R 處理器，設計用意在於加速次世代企業與運算型儲存解決方案的發展與部署。

讓處理更靠近數據，需要更高的效能。依據作業負載的不同，Arm Cortex-R82 與之前世代的 Cortex-R 相比，最高可以提供 2 倍的效能提升。這能讓儲存應用以較低的延遲，運行如機器學習等全新作業負載，並可選用 Arm Neon 技術提供額外的加速。Cortex-R82 本身為 64 位元架構，最高可以存取 1TB 的 DRAM，供儲存應用進行先進的數據處理。