技術(shù)
導(dǎo)讀:邊緣計(jì)算是5G網(wǎng)絡(luò)的核心特征,也是結(jié)合5G智能物聯(lián)時(shí)代的核心應(yīng)用特征,針對(duì)智能物聯(lián)場(chǎng)景的特異性,邊緣計(jì)算對(duì)算力需求將呈現(xiàn)定制化個(gè)性化的特征,驅(qū)動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域FPGA產(chǎn)業(yè)迎來歷史性的機(jī)會(huì)。
圖片來自“東方IC”
5G算力需求受信號(hào)處理和邊緣計(jì)算兩大驅(qū)動(dòng)
5G時(shí)代的算力需求將受到云管端三大層面的影響。
從傳輸管道的角度看:5G無(wú)線通信系統(tǒng)需要支持比4G系統(tǒng)更大的帶寬,以及大型的天線陣列,以實(shí)現(xiàn)更高的載波頻率,從而有可能構(gòu)建小得多的天線元,未來5G的連接狀態(tài)會(huì)更加復(fù)雜多變,一個(gè)基站可以覆蓋百萬(wàn)級(jí)用戶量,這一量級(jí)對(duì)硬件系統(tǒng)的要求會(huì)大幅提高;
從用戶端的角度看:5G時(shí)代,終端將突破4G時(shí)代的手機(jī)端,全面拓展至物聯(lián)端,包括消費(fèi)類產(chǎn)品、基礎(chǔ)類產(chǎn)品、通用類產(chǎn)品、特定場(chǎng)景產(chǎn)品,帶來大量連接與計(jì)算需求;
從平臺(tái)的角度看:在5G時(shí)代,云計(jì)算平臺(tái)將面臨著海量設(shè)備接入、海量數(shù)據(jù)、帶寬不夠和功耗過高等高難度挑戰(zhàn),邊緣計(jì)算將與云計(jì)算互相協(xié)同,云計(jì)算聚焦非實(shí)時(shí)、長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析,邊緣計(jì)算則更靠近執(zhí)行單元,能夠快速響應(yīng),對(duì)于時(shí)延要求高的業(yè)務(wù)而言,邊緣計(jì)算可為客戶提供更好的服務(wù)。
邊緣計(jì)算是5G時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù)
邊緣計(jì)算是將云計(jì)算平臺(tái)從核心網(wǎng)網(wǎng)元遷移到無(wú)線接入網(wǎng)靠近終端的邊緣,被確立為5G關(guān)鍵技術(shù),將配套移動(dòng)接入網(wǎng)搭建貼近用戶和終端的處理平臺(tái),提供IT或者云的能力,以減少業(yè)務(wù)的多級(jí)傳遞,降低核心網(wǎng)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)。
邊緣計(jì)算是作為5G網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于3G、4G標(biāo)準(zhǔn)很重要的差別,是支撐物聯(lián)技術(shù)低延時(shí)、高密度等條件的具體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體現(xiàn)形式。
5G邊緣計(jì)算的算力需求受兩大驅(qū)動(dòng)
一方面,通信信號(hào)處理需求的增多對(duì)算力提出了新要求,另一方面,5G是物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的起點(diǎn),將帶來多種物聯(lián)場(chǎng)景,邊緣計(jì)算是支撐物聯(lián)技術(shù)低延時(shí)、高密度等條件的具體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)體現(xiàn)形式,具有場(chǎng)景定制化強(qiáng)等特點(diǎn),如智能駕駛要求低延時(shí),而智慧城市則要求高帶寬,多場(chǎng)景的算力需求驅(qū)動(dòng)邊緣端計(jì)算能力的提高。
邊緣計(jì)算作為5G新特性將成為重要增量部分
邊緣計(jì)算將推動(dòng)5G技術(shù)更好的發(fā)展。隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,邊緣計(jì)算將與云計(jì)算共同推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,邊緣計(jì)算的核心,是將計(jì)算任務(wù)從云計(jì)算中心,遷移到產(chǎn)生源數(shù)據(jù)的邊緣設(shè)備上,較之傳統(tǒng)云計(jì)算,有以下幾大優(yōu)勢(shì):
1、安全性更高。
邊緣計(jì)算中的數(shù)據(jù)僅在源數(shù)據(jù)設(shè)備和邊緣設(shè)備之間交換,不再全部上傳至云計(jì)算平臺(tái),防范了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
2、低時(shí)延。
據(jù)運(yùn)營(yíng)商估算,若業(yè)務(wù)經(jīng)由部署在接入點(diǎn)的MEC完成處理和轉(zhuǎn)發(fā),則時(shí)延有望控制在1ms之內(nèi);若業(yè)務(wù)在接入網(wǎng)的中心處理網(wǎng)元上完成處理和轉(zhuǎn)發(fā),則時(shí)延約在2~5ms之間;
即使是經(jīng)過邊緣數(shù)據(jù)中心內(nèi)的MEC處理,時(shí)延也能控制在10ms之內(nèi),對(duì)于時(shí)延要求高的場(chǎng)景,如自動(dòng)駕駛,邊緣計(jì)算更靠近數(shù)據(jù)源,可快速處理數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)做出判斷,充分保障乘客安全。
3、減少帶寬成本。
一些連接的傳感器(例如相機(jī)或在引擎中工作的聚合傳感器)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),在這些情況下,將所有這些信息發(fā)送到云計(jì)算中心將花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間和過高的成本,如若采用邊緣計(jì)算處理,將減少大量帶寬成本。
我們認(rèn)為,5G推動(dòng)社會(huì)從人聯(lián)時(shí)代走向物聯(lián)時(shí)代,連接數(shù)的大量增長(zhǎng),疊加邊緣計(jì)算自身優(yōu)勢(shì),將成為5G時(shí)代不可或缺的一部分。同時(shí),由邊緣計(jì)算帶來的算力需求將成為5G時(shí)代重要增量部分。
邊緣計(jì)算低時(shí)延、高密度連接的特點(diǎn)將引發(fā)技術(shù)和市場(chǎng)的變革。
從芯片的角度看,邊緣計(jì)算將帶來大量的數(shù)據(jù)量,對(duì)芯片處理能力提出了新要求,多場(chǎng)景的定制化需求對(duì)芯片的靈活性有更高要求,過去,在人工智能圖像學(xué)習(xí)領(lǐng)域,GPU大展身手,擅長(zhǎng)大規(guī)模并行計(jì)算的GPU在這一時(shí)期出現(xiàn)了爆發(fā)增長(zhǎng),而ASIC,則在具有廣闊下游市場(chǎng)的細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)有較強(qiáng)優(yōu)勢(shì),如礦機(jī)市場(chǎng)。
我們認(rèn)為,面向未來萬(wàn)物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,F(xiàn)PGA有望引來爆發(fā),F(xiàn)PGA是可編程的加速芯片,開發(fā)時(shí)間短,占用帶寬低,時(shí)延低,完美適配低時(shí)延、高密度、多場(chǎng)景的物聯(lián)時(shí)代,也許未來某一細(xì)分場(chǎng)景市場(chǎng)規(guī)模大時(shí),該子領(lǐng)域的加速芯片有望轉(zhuǎn)變?yōu)锳SIC芯片,但總體而言,我們的判斷是:物聯(lián)時(shí)代FPGA將首先迎來爆發(fā)。
從服務(wù)器的角度看,邊緣計(jì)算也將為服務(wù)器市場(chǎng)帶來新變化,邊緣服務(wù)器將逐步應(yīng)用與推廣,部分客戶將選擇超融合邊緣服務(wù)器形態(tài)。
邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)部署需求呈現(xiàn)多樣化特征
人聯(lián)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)存在大差異。
首先,物聯(lián)網(wǎng)將以B端用戶為主區(qū)別于互聯(lián)網(wǎng)C端為主,并且無(wú)線的物聯(lián)場(chǎng)景將必然以邊緣網(wǎng)絡(luò)的方式來呈現(xiàn),當(dāng)然這與互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)局域網(wǎng)的應(yīng)用深度有著本質(zhì)差異,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的企業(yè)需求是信息化為主,而物聯(lián)時(shí)代將主要是智能應(yīng)用需求為主;
針對(duì)不同行業(yè)和業(yè)務(wù)比如工業(yè)控制、智能駕駛、視頻監(jiān)控等,其對(duì)終端功能的定位、算力的需求、應(yīng)用的方式將會(huì)截然不同;在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代馬太效應(yīng)非常顯著,贏家通吃,但在物聯(lián)時(shí)代,僅對(duì)企業(yè)客戶需求把控準(zhǔn)確的公司才能逐步做大做強(qiáng)。
邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)部署形態(tài)多樣
從細(xì)分價(jià)值市場(chǎng)的維度,邊緣計(jì)算主要分為三類:電信運(yùn)營(yíng)商邊緣計(jì)算、企業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算、工業(yè)邊緣計(jì)算。
圍繞上述三類邊緣計(jì)算,業(yè)界主要的ICT、OT、OTT、電信運(yùn)營(yíng)商等玩家紛紛基于自身的優(yōu)勢(shì)構(gòu)建相關(guān)能力,布局邊緣計(jì)算,形成了當(dāng)前主要的六種邊緣計(jì)算的業(yè)務(wù)形態(tài):
物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算、工業(yè)邊緣計(jì)算、智慧家庭邊緣計(jì)算、廣域接入網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算、邊緣云以及多接入邊緣計(jì)算(MEC),在實(shí)際部署的商業(yè)用例中,上述的六種業(yè)務(wù)形態(tài)可以獨(dú)立存在,也可以多種業(yè)務(wù)形態(tài)互補(bǔ)并存。
在相同的晶體管規(guī)模下,越是通用的處理器計(jì)算效率越低,能耗比也越差;定制性越高,應(yīng)用的范圍越窄,但越“精通”某一類型的計(jì)算。
當(dāng)某一類型的計(jì)算形成一定規(guī)模,高算力、低功耗為代表的專用ASIC便成為一種極致下的選擇,如區(qū)塊鏈的礦機(jī),多使用ASIC芯片。
FPGA,可深度定制,并實(shí)現(xiàn)算力升級(jí)
一方面,F(xiàn)PGA可針對(duì)每一種具體應(yīng)用,根據(jù)其算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行深度定制,甚至為算法的每個(gè)步驟設(shè)計(jì)專門的執(zhí)行邏輯,避免了通用處理器的取指和譯碼過程,從而達(dá)到較高的計(jì)算效率和能效;
另一方面,其可編程特性可以加載不同的運(yùn)算架構(gòu),實(shí)現(xiàn)器件本身的通用性,不但可以設(shè)計(jì)針對(duì)圖像圖像的計(jì)算結(jié)構(gòu),也可實(shí)現(xiàn)GPU并不擅長(zhǎng)的搜索、加密解密等計(jì)算結(jié)構(gòu)。
FPGA市場(chǎng)講迎來數(shù)倍級(jí)別高增長(zhǎng)
我們認(rèn)為,邊緣計(jì)算對(duì)算力產(chǎn)業(yè)格局帶來的巨變由兩個(gè)方面體現(xiàn):
一方面是基站,基站主要進(jìn)行通信信號(hào)的換算,又可以分為宏基站和小基站,其中小基站作為5G最具特征的接入場(chǎng)景,有望成為邊緣計(jì)算的新入口;
另一方面是服務(wù)器,邊緣計(jì)算有望帶來服務(wù)器產(chǎn)業(yè)的變化,大量即時(shí)數(shù)據(jù)的處理,可以放置邊緣端,邊緣服務(wù)器的重要程度將提升。
科技需求驅(qū)動(dòng)算力產(chǎn)業(yè)格局新變化
FPGA有望在物聯(lián)時(shí)代大放光彩,Xilinx為全球龍頭。
FPGA低時(shí)延、低帶寬、靈活性高等特性適配物聯(lián)時(shí)代場(chǎng)景定制化需求,有望在物聯(lián)時(shí)代大放光彩。
在FPGA領(lǐng)域,Xilinx和Altera(現(xiàn)被Intel收購(gòu))長(zhǎng)期穩(wěn)坐第一第二的位置,專利達(dá)6000多項(xiàng),根據(jù)2017年財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示,Xilinx的市場(chǎng)份額約58%。
目前FPGA主要運(yùn)用于軍事領(lǐng)域,如航天、航空、電子、通信、雷達(dá)、高端波束形成系統(tǒng)等領(lǐng)域,民用領(lǐng)域空間正在逐步被打開。
GPU:圖像學(xué)習(xí)能力強(qiáng),獨(dú)立GPU英偉達(dá)為行業(yè)龍頭
GPU分為集成GPU和獨(dú)立GPU,集成GPU市場(chǎng)的主要生產(chǎn)廠商有英特爾、英偉達(dá)、AMD等,據(jù)EEFOCUS統(tǒng)計(jì),2016年英特爾集成GPU市場(chǎng)份額達(dá)到68.1%;
獨(dú)立GPU是以獨(dú)立板卡形式存在,可在具備顯卡接口的主板上自由插拔的顯卡,具備單獨(dú)的顯存,不占用系統(tǒng)內(nèi)存,且在技術(shù)上領(lǐng)先于集成顯卡,能夠提供更好的顯示效果和運(yùn)行性能,主要生產(chǎn)廠商有英偉達(dá)和AMD,英特爾宣布將于2020年進(jìn)軍獨(dú)立GPU市場(chǎng),據(jù)EEFOCUS統(tǒng)計(jì),2016年英偉達(dá)和AMD獨(dú)立GPU市場(chǎng)份額分為為70.5%、29.5%,呈現(xiàn)寡頭壟斷市場(chǎng)格局。
ASIC:對(duì)下游市場(chǎng)空間要求高,在區(qū)塊鏈領(lǐng)域獨(dú)占鰲頭
目前市場(chǎng)上主流ASIC有TPU芯片、NPU芯片、VPU芯片以及BPU芯片,它們分別是由Google、寒武紀(jì)、Intel以及地平線設(shè)計(jì)生產(chǎn)。
由于ASIC開發(fā)周期長(zhǎng),僅有大廠有資金與實(shí)力進(jìn)行研發(fā)。
同時(shí),ASIC是全定制芯片,在某些特定場(chǎng)景下運(yùn)行效率最高,故某些場(chǎng)景下游市場(chǎng)空間足夠大時(shí),量產(chǎn)ASIC芯片可以實(shí)現(xiàn)豐厚的利潤(rùn)。
服務(wù)器市場(chǎng):邊緣服務(wù)器重要性將逐步提升,超融合有望成為趨勢(shì)
5G通信網(wǎng)絡(luò)需要去中心化,在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署小規(guī)模或者便攜式數(shù)據(jù)中心,進(jìn)行終端請(qǐng)求的本地化處理,以滿足URLLC和mMTC的超低延時(shí)需求。
邊緣服務(wù)器的重要性將逐步提升。同時(shí),超融合一體機(jī)有望在物聯(lián)時(shí)代得到更廣泛的應(yīng)用。
邊緣計(jì)算有望塑造未來十年產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)
從網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的角度看,網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有望轉(zhuǎn)變成按需驅(qū)動(dòng),由傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)商統(tǒng)一規(guī)劃建設(shè),轉(zhuǎn)變?yōu)榘纯蛻粜枨筮M(jìn)行眾籌建設(shè)。
一方面,運(yùn)營(yíng)商節(jié)省網(wǎng)絡(luò)建設(shè)投資成本,另一方面,企業(yè)客戶能夠按需參與建設(shè)網(wǎng)絡(luò),滿足自身需求,共生營(yíng)運(yùn)價(jià)值。
從網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的角度看,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)有望化整為零,包產(chǎn)到戶,由傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)商統(tǒng)一管理運(yùn)維一張包含省干到接入點(diǎn)的龐大網(wǎng)絡(luò),轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)用戶管理運(yùn)維各自小型網(wǎng)絡(luò),達(dá)成移動(dòng)數(shù)傳業(yè)務(wù)。
運(yùn)營(yíng)商關(guān)注核心網(wǎng)及以上的網(wǎng)元,鑒權(quán)計(jì)費(fèi)、安全隱私、增值服務(wù)管理等。這將大幅減輕運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維壓力,企業(yè)對(duì)自身網(wǎng)絡(luò)也有更大的管理權(quán)限。
從邊緣商業(yè)模式來看,邊緣計(jì)算促使運(yùn)營(yíng)商建設(shè)服務(wù)于虛擬化網(wǎng)元的電信云設(shè)施。
面向未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),人工智能等新興業(yè)務(wù),運(yùn)營(yíng)商需要端到端的網(wǎng)絡(luò)平面的基礎(chǔ)上,借助邊緣計(jì)算打造一張面向全連接的算力平面,形成算力的全網(wǎng)覆蓋,為垂直行業(yè)就近提供智能連接基礎(chǔ)設(shè)施;
而邊緣端的廠商的服務(wù)內(nèi)容將多樣化,具體可以分為行業(yè)應(yīng)用、PaaS能力、IaaS設(shè)施、硬件設(shè)備、機(jī)房規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)承載幾個(gè)重要領(lǐng)域。