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AI浪潮翻转嵌入式思维 储存元件智能化时代来临

2018/03/06 - 李佳玲

2016年底,Google旗下的AlphaGo连败全球顶尖围棋棋士后,AI就在IT产业掀起巨大热潮,这股浪潮的影响不只是各垂直应用领域,在嵌入式系统也是如此。过去嵌入式系统中,不同平台的处理器、软硬件各自以本身所长依指令执行任务,不过在AI时代中,所有元件的设计与应用思维将开始被翻转,宜鼎国际工控周边产品处经理吴志清就指出,AI将对嵌入式系统的设计带来异质平台整合、软硬件整合、集中运算与分析、元件智能化等四项全新挑战。

吴志清表示,随着AI应用逐渐广泛,未来系统使用的运算单元将越来越多,除了X86架构外,ARM也会是重点,因此异质平台的整合将会是AI嵌入式系统常见的设计之一,不同的运算平台有各自的操作系统,因此研发团队必须设计出因应系统,以宜鼎国际为例,宜鼎在嵌入式系统以储存解决方案为主,以储存角度出发,设计出云端智能管理解决方案。

储存装置也讲求软硬件整合

吴志清进一步指出,AI透过庞大数据的运算分析出结果,因此储存装置中必须有完善储存机制,配合应用行为提供优化的数据存取,也因此AI嵌入式系统中的储存装置,也必须更智能的存取数据,协助系统快速运算出结果,要拥有此功能,除了优异的储存技术外,设计团队必须拥有丰富经验,才能让系统可以在大量的数据量中,找到正确的数据。过去此一领域的厂商,技术主要聚焦在硬件,软件能力相对薄弱,不过在AI时代,这将是必要能力,这也是宜鼎虽是储存装置厂商,但在软件研发部分,已长期投注大量资源的原因。

除了软硬件整合,集中运算与分析也是AI嵌入式系统的设计挑战,过去的嵌入式系统多为单机式运作,但AI必须经过大量的数据运算,分析出来的结果才会精准,结合物联网架构,将数据传输至上层云端平台,让处理器集中运算数据,而集中式运算与分析,也带出智能元件趋势。

吴志清指出,从储存端来看,过去的储存装置仅提供数据的读写,但是AI嵌入式系统中,元件必须有更多智能化功能,他以宜鼎的iAnalyzer分析软件为例,这套软件可以从系统的数据读写行为中分析出各种结果,让使用者可以掌握储存设备的状态,像是生命周期或维修时间的提醒等。除了iAnalyzer外,宜鼎也提供了许多储存装置的软件工具,协助工程人员管理系统,吴志清指出,在AI与物联网时代,嵌入式系统中所有的数据都会集中到云端,未来的系统将会是个别产业的垂直应用,因此智能元件必须针对特定产业有专业设计,方能因应市场需求。

未来的储存设备设计必须以应用为导向,并整合智能软件平台,这类以应用为导向的系统,也有更加迫切的智能需求,像是视讯系统的储存,就必须让影像更流畅,不会出现马赛克或掉格的状况。吴志清指出,这必须从软硬件两端同时改善,例如宜鼎储存装置的专利韧体技术,已经可以做到机器学习,并预测下一笔数据的读写速度,进而让硬件有所因应,以软硬紧密互动的方式,让系统的运作品质最佳化。


图说:宜鼎国际工控周边产品处经理吴志清表示,在AI趋势下,嵌入式系统的储存装置也必须同步进化,单纯的硬件功能已难符合市场需求,软硬整合、智能设计才能延伸出更多价值,进一步提升系统效益。