AI浪潮翻转嵌入式思维 储存元件智能化时代来临

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。

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。