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企業(yè)的發(fā)展不能背離時代趨勢，沒有永遠成功的企業(yè)，只有不斷適應時代的企業(yè)，“居安”要“思危”是任何企業(yè)管理者都要有的戰(zhàn)略思維。在 AI 當?shù)赖睦顺毕?，全球的科技公司都站在了?zhàn)略轉型的風口浪尖上，希望抓住改革的紅利取得一席之地。從 FPGA 到 ASIC 被業(yè)界看作?AI 硬件架構的最優(yōu)解，F(xiàn)PGA 廠商被推上了科技的前沿，隨著 AI 的逐步落地，F(xiàn)PGA 廠商的財報更是亮眼。
“賽靈思在 2019 財年營業(yè)收入達到 30.06 億美元，同比增長 24%。我們的收入一半左右是來自亞洲，包括中國、日本以及其它亞洲國家，其中工業(yè)和醫(yī)療占總收入的 1/4，工業(yè)、視覺、醫(yī)療和科學部門也是賽靈思的第四大業(yè)務部門。真正驅動我們工業(yè)領域業(yè)務的是 Zynq SoC，近兩年 Zynq 和 Zynq UltraScale+ SoC 投產之后，賽靈思 ISM 部門的增長顯著提速 2.5 倍?！?賽靈思 ISM 部門市場總監(jiān) Chetan Khona 在近期的媒體會上講道，“今天我主要講賽靈思的工業(yè)戰(zhàn)略。我們公司的使命是‘打造靈活應變、萬物智能的世界’，而我所在的部門是要打造靈活應變、萬物智能的工廠、醫(yī)院和城市?！?/p>
賽靈思 ISM 部門市場總監(jiān) Chetan Khona
近年來，工業(yè)物聯(lián)網和醫(yī)療物聯(lián)網越來越受業(yè)界關注，兩者的共性有目共睹。隨著物聯(lián)網的發(fā)展，大量設備接入網絡并源源不斷產生數(shù)據。全球 90%的數(shù)據創(chuàng)建于過去兩年，現(xiàn)在每天產生的數(shù)據高達 2.5 艾字節(jié)（1 艾字節(jié)=10 的 18 次方），預計 2019 年將有 60 堯字節(jié)（1 堯字節(jié)=10 的 24 次方）用于人工智能。Chetan Khona 介紹，“我們的戰(zhàn)略核心就是要幫助客戶盡可能高效、有效的來利用數(shù)據?！?/p>
工業(yè)物聯(lián)網和醫(yī)療物聯(lián)網面臨的諸多問題和挑戰(zhàn)
針對工業(yè)物聯(lián)網和醫(yī)療物聯(lián)網，Chetan Khona 分析，“在工業(yè)領域大數(shù)據可以做預測性的維護，降低工廠停工時間，幫助客戶提高利潤；進行資產分析可以更好地了解客戶的購買習慣，通過出售這些數(shù)據創(chuàng)造新的收入流；通過連接性實現(xiàn)遠程診斷和 OTA 更新，增強設備壽命。在醫(yī)療領域，同樣可以通過大數(shù)據進行資產跟蹤和利用，提高醫(yī)院管理效率，減少房間等待時間；利用 AI 進行診斷可以得到更快更準確的結果；利用連接性，實現(xiàn)遠程監(jiān)控，提高患者的生活質量?！?/p>
盡管創(chuàng)新對于科技企業(yè)來說非常重要，但是對于工業(yè)和醫(yī)療客戶來說，產品生命周期的長壽性更加重要。 “賽靈思的產品可以實現(xiàn)最低 15 年的生命周期，甚至可以達到 20 年，甚至更長?！?/p>
針對數(shù)據爆炸帶來的工作負載處理，Chetan Khona 強調，“我們可以根據最合理的方式來配置計算資源。比如，問題在器件端解決最合理就在器件端解決，在云端解決最合理就在云端解決，從器件端到云端中間有任何一個問題我們都可以來解決?！?/p>
無論在工業(yè)領域還是醫(yī)療領域，用戶時刻都在關注隱私與安全問題，賽靈思的解決方案遵守很多全球性標準來做數(shù)據保護，賽靈思是工業(yè)安全聯(lián)盟的成員，遵守其相關標準以及 TCG 的標準，在醫(yī)療數(shù)據領域遵循 IEC26443 標準。Chetan Khona 解釋，“我們可以保護數(shù)據，還能預測可能發(fā)生的問題，同時可以修改并且提升它的安全性，不僅僅是提供軟件保護，還可以針對客戶的數(shù)據做硬件的保密升級?！?/p>
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關于遠程傳輸?shù)难舆t性，比如從紐約到洛杉磯的距離是 2800 英里，光速是 186000 英里，數(shù)據的往返時間需要 30ms，但是一般工業(yè)應用要求控制速率是 10ms，顯然通過遠程傳輸處理數(shù)據無法滿足工業(yè)應用需求。Chetan Khona 用數(shù)據重力和數(shù)據慣性做了解釋，它們表示的是在理想狀態(tài)下關于數(shù)據的成本和有效性、效率的理想架構，意思是，數(shù)據在哪里收集的就應該在哪里處理，這樣操作的效率和成本都是最優(yōu)的。他表示，“我們認為應該要把智能定義在邊緣，因為賽靈思對邊緣的定義就是模擬的數(shù)據邊界，我們的觀點是能夠在這些模擬數(shù)據邊界上對數(shù)據進行處理，這是效率和效能最優(yōu)的方式?！?/p>
通過三大戰(zhàn)略要素推動工業(yè)物聯(lián)網和醫(yī)療物聯(lián)網的發(fā)展
?世界級的工業(yè)與醫(yī)療物聯(lián)網解決方案堆棧
在工業(yè)領域，有的企業(yè)做 AI，但是沒有傳統(tǒng)的技術優(yōu)勢，有的企業(yè)做 SoC，但是不具備 AI 的能力，賽靈思兩者兼具，讓領先的 AI 時延與性能與傳統(tǒng)優(yōu)勢進行結合。對于不想采用分離器件的用戶，采用賽靈思的單芯片解決方案就能夠確保高集成度，并達到最高的成本有效性。
賽靈思的邊緣人工智能解決方案來自所收購的深鑒科技，具有四大優(yōu)勢：一是可以實現(xiàn)高吞吐量和低時延；二是匹配人工智能創(chuàng)新的快速步伐；三是加速整體應用，相對于其它公司在器件里使用嵌入式人工智能加速器，賽靈思可以實現(xiàn)整個器件的加速；四是全面的 AI 軟件平臺。
針對工業(yè)和醫(yī)療中對時延性的要求，如果低于 7 毫秒的延時要求，賽靈思的方案可以從 2 倍擴大到 2.5 倍，如果低于 2 毫秒的延時要求，賽靈思相比 GPU 擴展到 8 倍。Chetan Khona 解釋了其中的“秘訣”：第一，通過降低精度的 CNN 和 BNN，架構非常靈活支持 16 位浮點和 8 位定點；第二，模型剪枝獲得更高的有效性能，如果用戶創(chuàng)立了一個模型，發(fā)現(xiàn)里面有很多無用的節(jié)點，可以對其進行剪枝從低性能轉向高性能，同時不會損失精度，這樣可以改善性能降低功耗。
使用 ALVEO 加速器卡加速工業(yè) PC
Alveo 加速器卡是一塊集成開發(fā)板，可以幫助客戶另行投入生產，通過這一板卡可以寫入軟件，插入 PC 卡槽，相當于 CPU 的加速卡。相對傳統(tǒng)方案，數(shù)據庫搜索和分析提速 90 倍、金融計算提速 89 倍、機器學習 v20 倍、視頻處理提速 12 倍、高性能計算和生命科學提速 10 倍。在工業(yè)應用中，采用 Alveo 加速器卡后，一臺 PC 可以控制 8 個機器人，從而大大改觀工廠的架構和運行。
互補的邊緣與云
將物聯(lián)網的模式應用在云端，對工業(yè)和醫(yī)療互聯(lián)網來說延時非常高，對傳輸?shù)男枨蠛芨?，客戶需要花費很多時間和精力做數(shù)據傳輸，結果還不盡理想。賽靈思選擇和亞馬遜云服務進行合作，在 Greengrass 框架下來使用亞馬遜云的功能，把云端移動到邊緣。通過這樣的方式就大大的減少了數(shù)據傳輸，延時也大大降低。在連接方面，如果把智能放在邊緣，即使云端連接丟失的情況下，系統(tǒng)依然能夠正常運行。
傳統(tǒng)的器件就像一個集裝箱，它提供通用功能的 DSP 和 FPGA，F(xiàn)PGA 可以做溝通、支持，但是它只是邏輯器件，并沒有提供很高的價值。Zynq 和 Zynq UltraScale+ SoC 能夠把用處理器、DSP、GPU 和模擬、安全處理器等幾大板塊集成到單個開發(fā)板中，給用戶提供更高的價值。
從產品發(fā)展路線圖上看，ACAP 會推出一個品牌系列 Versal，包含 6 個子系列：Versal AI Core、Versal Prime（基礎版）、AI Edge、AI RF、AI+集成、HBM，其中 AI Edge 強調低功耗和高性能，用于工業(yè)領域。
關于 Zynq SoC 和 AI Edge 的定位，Chetan Khona 解釋，“Zynq 和 Zynq UltraScale 已經部署了 Edge AI，而未來，AI Edge 也會是最新 Versal 平臺的一個子系列，其主要在每瓦性能上能夠達到行業(yè)領先。電子行業(yè)在不斷變化，我們是在提前布局未來，它的處理能力會得到大幅度提升，Zynq UltraScale+會成為賽靈思在工業(yè)物聯(lián)網和醫(yī)療物聯(lián)網中最成功的產品，Versal AI Edge 在未來會是一款無與倫比的產品。Edge AI 既是一種能力，也是 Versal 的子系列?！?/p>
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