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传统的设备管理或测控系统一般由传感器，数据采集，测控中心组成，数据采集设备主要有PLC，数据采集板，现场仪表，图像采集设备等，实现的功能只有将模拟信号数字化，存储转发到测控中心。只能应用于采样间隔较长，采集数据量较小的应用环境中，对于采样率要求高，采集量多，数据吞吐大的使用场景，必须另外搭建专用采集测控系统。大数据的存储、计算、处理、判决全部在测控中心实现，通过部署的服务器来提供这些应用功能。想要实现业务融合，统一平台管理，难度极大。

现实工作中，我们可以看到一个企业，往往有多个测控系统，各自完成不同的测量控制任务，系统数据的互联互通成为企业信息化建设的难题。

典型的传统数据采集测控系统

图1是传统的数据采集测控系统。

测控中心借助通讯网络获取现场设备的工艺量（温度、压力、流量）、设备运行状态等信息，对场站进行测控和管理。测控系统主要由调控中心控制部门，本地场站控制部门和和远程控制站测控部门组成。

本地场站控制主要通过一台配置有本地控制软件的计算机与RTU连接，向RTU发送相关指令方式实现。远程测控站对现场设备实际运行情况进行测视，不可直接发出指令。

数据采集系统主要由PLC、RTU、现场仪表、图像采集设备、现场人机界面等组成。其中，现场仪表包括温度变送器、压力变送器、流量计、各类传感器等，在无人值守的情况下，可自动采集工业现场数据，将各项参数传送到RTU，最终将参数传递到测控中心，进行数据分析处理。

可以发现，上述采集测控系统，在设备端，只进行数据的收集，然后原封不动的传输到测控中心，由测控中心完成数据的存储、计算、处理、判断与决策。显然，它只可以满足，采集温度、湿度、气压这类变化不快，能够容忍较长反应时间的场景。

物联网从提出到现在已有近20年历史。2010年以来，物联网领域出现了翻天覆地的变化，人工智能与物联网的结合产生了智能物联网（AIoT）,物联网应用于工业领域，诞生了工业物联网，为物联网的发展赋予了强劲的发展动力。智能穿戴、智能家居、智慧城市、智能制造、工业物联网等概念已走向现实。

智能物联网（AIoT）时代，感知的类型极为丰富，有加速度、振动、压力、实时视频、激光雷达等信号，具有高速采集要求，相应的，对传输带宽要求更高。智能化的本质特征之一，要求对于现场瞬息万变的状况，要第一时间完成测测，并及时做出响应。基于单一的数据采集设备的测控系统，远远落后于AIoT时代。原因如下：

1、随着物联网业务量的增加，如果数据都传输到测控中心，需要极高的传输网络带宽才能及时将数据传到中心服务器；

2、相应的，数据存储需求增长，但是，正常运行时的采集数据其实是无用信息，全部保存，带来存储空间浪费；

3、集中处理，对云服务计算能力提出更高要求；

4、更多实时响应场景，要求对数据实时处理，并迅速做出判断，控制物体或物品做出适当反应，执行准确动作。中心控制处理，考虑处理用时和传输延时，无法满足这些实时控制要求的。

边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，去存放、处理、分析数据，提供最近端服务。在边缘侧部署运行应用程序，产生更快的网络服务响应，满足行业实时业务、应用智能需求，在减少网络带宽需求的同时，保证数据的安全性和隐私保护。

物联网顶端是云服务器，边缘端是数据采集+边缘计算。云服务器算力强，业务部署灵活方便；边缘端不仅能够完成数据采集，而且具备强大的计算功能，支持AI算法，这是传统测控系统数据采集不具有的。

边缘计算有丰富的连接能力，不仅支持IEPE、电压型等传感器接口，也支持RS485串行总线接口，支持Ethernet接口，可以无缝连接智能传感器。

西人马公司深耕于传感器、芯片、边缘计算硬件及驱动软件，通过硬件模块化设计，软件分层设计，为用户提供端、边产品，和端边一体化的硬件平台；提供基础算法库，赋能实时故障诊断系统，智能测控系统；产品可靠性方面，除了基本功能的实现，对复杂安装条件、复杂恶劣环境提供更为可靠的加固防护措施。

西人马公司致力于工业领域的边缘侧数据采集计算，其边缘计算具有以下特点：

－智能边缘计算All-in-One

•模块化设计，具备采集、计算&控制、网关功能；

•标准总线/接口，采集、计算、网关可单独/组合部署，配置灵活；

•异构多核处理器/处理器阵列，发挥AI算法优势

－开放架构，软件功能可定义

•平台化理念，标准件设计；

•灵活配置业务功能，提供不同场景的标准数据处理模型；

•支持本地和/或云端配置、维护，实现系统快速部署

－数据处理分析层次化设计

•基础运算库 —> 数据处理 —> 事件判断（可重构）<—>AI分析优化；

•开放接口，方便用户集成自己的数据处理分析程序

－高传输效率

•系统内大带宽，无阻塞实现数据传输、分发；

•在边缘端实施数据处理、分析、压缩，提高传输效率

－最小能力与良好扩展兼备

• 采集模块支持PoE功能，单独布放即可提供数据采集传输功能；

•通过级联或分层网络，实现系统扩容；

•内置网关，组网简便，部署快捷

具备模块化可扩展的边缘计算采集器，其特点是在应用上可作为一个平台化的产品，聚焦于物联网平台层数据采集和边缘计算技术，可将多种工业领域行业、多种测控和诊断需求、多种解决方案归一到一个通用平台上，打造智联网时代的通用统一业务底层平台。

边缘计算产品实现系列化，型号有SV0222，SV0232，SV0234，SV0281等，研制多种类型板卡，实现采集、接口、控制、处理、物联网关功能。

（a）SV0222     

（b）SV0232  

（c）SV0234 

（d）SV0281

西人马边缘计算系统

系统由机箱，主控板和各种功能板卡组成。通过插入不同类型板卡，可以实现多种采样精度，采样速率，以及丰富的数字接口，实现对各种传感器的接入。数据处理板，采用模块化设计，根据应用对算力要求，提供最优性价比的边缘计算系统。目前，支持ARM、x86架构的处理器，包括多核异构处理器，满足不同类型数据处理要求。

整机支持9~36V宽电压直流供电。支持4~32路IEPE、电流量、电压量模拟通道同步采集和多种信号输入/输出，可扩展支持电机控制，工业相机，无线网关等设备。模拟采样率最高可达1MS/s，数字IO支持工业电平标准【注】。

主控板作为边缘计算单元，对现场数据进行实时处理(eg数据清洗、特征值运算、图谱分析)，可将有效数据进行本地存储和/或云端备份。支持本地系统配置。系统支持多机组网扩大系统容量，通过云端进行系统配置和下发控制命令。

西人马的边缘计算系统支持二次开发。提供丰富的SDK函数库，用户无需关心内部复杂的联网机制，即可实现设备的远程控制，控制指令协议全部开放，方便用户按照项目需求设计相应的控制逻辑。支持运行Labview，提供基础算法库，用户可以灵活构建自己的数据处理程序。提供越来越丰富的驱动库，算法库，及加速引擎。

西人马公司有自研的MCU芯片和主控芯片，这也是该公司在边缘计算领域的独有技术优势。

基于西人马边缘计算的智能物联系统

边缘计算系统，与西人马传感器、MEMS芯片一起，广泛应用于工业制造、安防、民用航空航天、轨道交通、能源、医疗、公共设施等领域，助力实现智能化。

智能物联网将感知、边缘计算、云台等技术运用到行业过程各个环节，目前智能物联网处于快速发展阶段，这些技术手段的应用，将大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗。

更为重要的是，随着数据量的增大，在数据源头处理数据的边缘计算设备和解决方案更加适合数据的实时和智能化处理，对用户来说更加安全、快捷、易于管理。在可预见的未来，边缘计算取代数据采集是大势所趋，边缘计算设备将在智能物联网应用中大放异彩.

【注】性能指标依据设备型号有所不同。

　　无处不在的移动设备和遍在的连接已使世界“沉浸”在无线连接的汪洋大海——从不断增长的地面和非地面蜂窝基础设施，以及其所需的支持性光纤和无线回传网络，一直到通过最新开发的协议和SoC、将数十亿个传感器的数据发送到云端的大规模物联网生态系统。

　　预计在2025年以前，全球数据量（datasphere）每年将达到175ZB。而到2030年以前，相关连接设备的数量预计将达到500亿部（台）。但是，传统的分布式感测加云端集中处理数据的方案在安全性、功耗管理和延迟（端到端）方面都存在严重制限。5G标准中的超可靠低延迟通信，要求端对端（E2E）延迟不得高于数十毫秒。这就导致了将数据处理推到边缘端、避免将计算（和存储）资源进行汇聚，以减少在上下行链路的传输中产生的巨大开销。这么做，也同时提升了网络的敏捷性和可扩展性。

　　机器学习（ML）和人工智能深度神经网络（DNN）的发展，为推动边缘端的这一洞察视角带来了希望。但这些方案具有巨大的计算负荷，是传统软件和嵌入式处理器方法无法满足的。此外，随着工艺制程的推进，高昂的超专业化专用IC（ASIC）的开发和生产成本，是边缘设备无法承受的。而且， ASIC不具可重构性（reconfigurability），因而严重限制了任何潜在的系统升级可能。对于新一代边缘应用所需要的逻辑容量来说，传统的FPGA方案通常都过于昂贵和耗电。

　　边缘计算的细分市场要求设备具有极低的功耗、紧凑的外形尺寸、面对数据变化的敏捷响应、以及借助远程升级能力紧随AI的演进——所有这些都要以合理的价格实现。实际上，这是FPGA的天然优势，在灵活、硬件可定制的平台上加速计算密集型任务方面，FPGA是天生王者。但是，许多现成的FPGA都是面向数据中心应用的，而在数据中心整体功耗与成本核算里，是完全可以承受FPGA的那点“奢华”的。幸运的是，有一款解决方案：借助易灵思的 钛金系列FPGA系列，其先进的Quantum计算架构可直面近端数据（near-data）计算的需求，可灵活配置多达一百万个逻辑单元（LE），并且无论应用如何，都可轻松布线，实现超高的资源利用率。

　　边缘数据处理的刚需

　　就连接性而言，过去十年或多或少地致力于以下三件事：将世界用无线连接起来；提高无线连接的强度和完整性；并确保一切可连（从人到物） 的、都以某种方式连接起来。本质上讲，这是通过——下一代5G部署（强化基础蜂窝基础架构并开发更新的技术以优化数据吞吐量、容量、覆盖范围和延迟要求）以及物联网革命（其中物理目标配备了感知功能和/或标签）——实现的。这些技术发展已经产生了深远的社会影响，无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。从家用电器到复杂的工业机械，使用传感器和执行器进行远程监视、跟踪甚至控制相关对象的能力几乎已成为了基本必须的能力。但是，设备密度的巨大提升也导致了某些非常明显的瓶颈。

　　以云为中心的物联网从公共/私有云的物联网节点中提取、累积和处理大量传感器数据，从而导致显著的延迟。回传访问的各种拓扑结构——从边缘设备到网关，再通过光纤或无线连接回到云——引入了三个主要瓶颈，它们是：

　　延迟

　　功耗预算

　　成本效益

　　传统物联网通常由严格控制功耗的终端设备定义，这些终端设备通过星型或网状拓扑以低到中等的吞吐量向互联网连接的网关发送少量有效载荷。这些多级架构无法满足从公共安全、医疗到工业自动化等许多时间敏感型的关键应用的低延迟要求。那些为低延迟、中等吞吐量、与时间同步的连接所定义的协议，例如WirelessHART、ISA 100.11a、IEEE802.11ac和LTE-M，其直接访问网关的往返延迟，可严苛到只允许有10毫秒；但是，典型的延迟却要几百毫秒。1这只是在IoT领域内——如果我们将重点转移到移动蜂窝网络，基于5G的高压配电网络中允许的最小E2E延迟则为5毫秒 ;对于离散自动化应用，会长一些、为10毫秒。2但是，硕果累累的先进制造技术利用了基于以太网的硬连线（如，EtherNet/IP、Profinet IO、Ethercat等）或基于现场总线（如，Profibus、Foundation Fieldbus，CAN等）的技术，这些时间敏感的组网技术必须要可靠地实现亚毫秒级的循环时间、亚微秒级的延迟以及极低的抖动（工厂运行要求）。3这些应用从感知到执行的闭环时间要求小于1 微秒，最大传输误码率率（transaction error rate）小于10–9，这是传统无线网络难以匹敌的指标。

　　无线连接需要异步或同步通信。为进行可靠的数据传输，传输必须有严格的时序安排。但这会消费不菲的功耗——理想的休眠或低功耗模式可延长电池续航时间，但设备无法在这样的模式下运行。此外，以智能地部署传感器节点，再通过网关和/或多级传输将数据带到云端，不仅会降低安全性、而且会增加硬件成本。可靠的数据传输是5G后（6G及更高）的移动通信时代的主要目标，而数据服务提供商大量收集用户信息的行为经常导致数据泄漏事件。4通过以去中心化的方式执行计算密集型任务，就可以实现数据的完全匿名化和不可追溯性。

　　边缘设备智能化的基本要求

　　将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习（ML）方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ML能力的要求。5而各种高级深度神经网络（DNN），每天都在发展、以更好地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的AI不同的商机——例如：个性化购物，基于AI的助手；或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶；需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制；甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能电网终端设备；以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施AI的主要决定因素包括：

　　成本效益

　　低功耗

　　可重构性/灵活性

　　尺寸

　　IoT /边缘节点上流行AI芯片方案的比较

　　AI芯片方案市场一直在持续增长， 2020年的市场规模为76亿美元，到2026年有望增长至578亿美元。在各超专业方案之间，有着不同的6先进AI硬件，例如：

　　高度定制的ASIC和SoC

　　可编程FPGA方案

　　通用GPU和CPU

　　通用GPU和CPU通常遵循冯·诺依曼（von Neumann）架构，其中指令提取不能与数据操作同时发生，这样，指令只能被顺序执行。在矢量CPU和多核GPU等多处理器方案中，在某种程度上绕过了这种顺序性，但却需要更多的跨核数据共享而增加了延迟。这种由软件管理的并行机制必须在各处理单元之间最佳地分配工作量，否则可能会导致计算负载和通信不平衡——这种特性很难支撑自定义数据类型和特定的硬件优化。就延迟、功耗、并行处理和灵活/可重构性的效率而言，FPGA本质上优于GPU。首先， CPU和GPU必须以特定方式（如，SIMD、SIMT执行模型）处理数据，但FPGA和ASIC本质上直接在硬件中实现软件算法，逻辑单元可以简单地完成软件指令。此外，就完成相同质量的工作而言， FPGA功耗更低、可重构性更好——与硬件已固化的ASIC、SoC、GPU和CPU相比，人们可以在硬件层级来更改数据流的性质。

　　就流行的AI芯片方案而言，ASIC领先，FPGA随后。但是，就边缘智能计算的主要关注点而言，ASIC相形见绌。对于成本而言尤其如此：IoT的部署数量，可能在数十个到数十万个节点之间。众所周知，打造一款ASIC殊非易事，需要数年时间，而仅生产制造一项就需要数千万美元的巨额资本支出——通常，只有数百万至数十亿片的批量，此符合开发ASIC的成本效益。此外，人工智能的发展日新月异。仅在几个月内，数百种现有拓扑及其各自的神经网络就会有显着的改良。随着时间的流逝，会出现具有不同功能和层级的新模型，任何公司都会希望拥抱这些变化。这就吁求一种可快速原型化和部署的低成本、灵活、可重构的平台。

　　为什么传统的FPGA无法将智能传送到边缘

　　在传统以ASIC和GPU为主的AI芯片方案市场中，FPGA的竞争力与日俱增，这些平台主要用于ASIC的原型设计和开发，或用于公共和私有云中的网页搜索、图像分类和翻译等应用。要满足复杂AI运算的性能，通常需要价格昂贵、耗电且块头大的器件。FPGA的主要初衷是可编程性，其中硬件结构由可编程逻辑单元（LE）和配有交换开关模块的可编程路由电路组成。凭借这种结构，用户可通过可编程开关将任何LE连接到任一路由轨线上。如要扩大器件的容量，基本是通过增加LE的数量并确保路由交换电路与算法有能力支撑这些增长。这一艰苦卓绝且昂贵的过程一边需要工程师团队来优化FPGA的路由，一边让IC设计师尽量减小尺寸、才得以逐步提升器件容量；于此同时，FPGA被定位为只适合边缘之外的昂贵、耗电的应用。

　　约10年前易灵思的联合创始人张少逸先生和魏启杰先生就预测到这种情况，并以打造一种可以发挥FPGA的真正潜力来满足新兴边缘市场需求的FPGA技术——这一愿景创建了易灵思。如今，易灵思钛金系列器件在市场上独树一帜，在满足边缘AI的计算需求的同时，提供超小的功耗与尺寸，使其自然适用于哪怕是最苛刻的边缘应用。这在很大程度上要归功于其创新的Quantum计算架构，该架构由可重构的小块（tile）或可交换的逻辑和路由（XLR）单元组成，它消解了传统的路由方法，并允许LE变得更小、使用更灵活。集成了存储模块和高速DSP模块（乘法器模块）的器件的逻辑容量范围为3.6万至1百万个LE。与传统FPGA相比，无论最终应用为何，Quantum架构上的这种根本优势可以显著提高资源利用率。易灵思的FPGA技术迥异于传统的FPGA，它以小巧的器件封装实现了高密度、低功耗，同时又保持了FPGA随附的所有灵活性。总之，这些功能使该方案成为真正的颠覆者，在边缘/雾计算方面处于绝对领先地位。

　　说明文字：Quantum内核架构与传统的FPGA架构

　　[图片取自白皮书]

　　仔细观察：钛金系列 FPGA如何满足边缘计算的基本要求

　　成本效益、尺寸和功耗优势

　　16nm工艺使这款纤巧器件具有小至0.5mm间距、5.5×5.5mm BGA封装的器件尺寸可容易地集成进边缘节点。除尺寸方面的考虑外，与传统FPGA建构的分道扬镳，也降低了钛金系列FPGA的价格。反过来，与集中式基于云的处理相比，可享受边缘计算带来的额外成本降低的好处，且同时降低了使用FPGA做设计的门槛。

　　物联网节点也将不可避免地需要低能耗，并经常利用能量收集技术来最大程度地减少节点维护。因要尽可能多地完成数据处理，所以通常不会在边缘计算中看到在低功耗无线调制方案中经常用到的理想的休眠模式。但是，设计者可通过使用并行处理来降低内部时钟频率，以降低动态功耗，从而实现更具能效的电源方案。这与仅使用空间并行性的顺序处理器所遇到的瓶颈不同，在顺序处理器中，投入更多处理器内核的典型解决方案只会耗能——内存中数据的批处理无法为来自I/O通道的动态传入数据流提供一致的处理性能。FPGA同时提供空间和时间并行性，因此不仅采用数据并行，而且还实施任务和流水线并行。7这就使有效数据流有更多变化，从而减少了存储芯片对功耗的影响（例如，使用LE实现的空间和时间映射，通过重用FPGA内存的数据来减少片外存储芯片的访问）。

　　架构优势：灵活和可重构性

　　边缘应用的最终挑战是为特定应用找到合适的算法，并将其有效地映射到硬件。通常，网络（例如DNN、CNN等）很复杂，并且计算量、内存需求和耗电都非常高，因此它们需要访问具有优化内存的专用硬件加速器，才能在一致的数据流上执行算法 、且同时保持较小的功耗。通过将工作负荷映射到钛金系列 FPGA，用户可以利用其天生的小尺寸、低成本和高资源利用率的优势将智能传送到边缘。对于初涉该领域的新公司或想更新的老机构来说，这并不是一个复杂的过程。工程师们可以在钛金器件里使用RISC-V嵌入式处理器运行其算法的内核，并在Edge Vision SoC框架中进行快速创新。

　　说明文字：Edge Vision SoC设计流程

　　钛金系列中的RISC-V是“软”核，在需要时才在FPGA里例化，而不是被硬化到硅片中。这使它们保有灵活性，以便可以在应用开发期间根据需要对其进行定制。在编译过程中，Efinity软件动态决定是将XLR单元用作路由还是逻辑，并且针对每个设计的特性专门优化相关资源的使用。这样，工程师可为软件定义的硬件加速，放入任意所需数量的内核。

　　这是易灵思 Quantum加速器背后的基本概念：一些预先定义好了数据输入和输出的“插件（sockets）”，既可以被直接例化使用，也可以通过软件编程以标准的方式被调用。然后，软件工程师可以轻松地将代码中的热点作为他们想要加速的区域。更具体地说，在每个插件内，设计人员可以创建一小部分硬件以加速；例如，AI算法的卷积就可被放置在加速器框架中。算法的各个部分都可以在需要时移回RISC-V软件，或者在要求高性能时移入硬件加速器的“插件”。这种流畅的硬件/软件系统分区方法既快速又便宜。最终结果就是，对标准硬件加速器的标准调用：工程师可以通过调用那些优化了系统性能的小硬件加速器，来轻松编写和调试软件算法。这种方法既将设计概念保留在软件中，又可在其中对算法进行快速调试、调整和迭代。

　　钛金系列FPGA的Quantum架构还具有通过将可用作逻辑的随变单元（XLR）分配给路由来缓解拥堵的天然能力。所有这些因素与钛金系列 FPGA的成本效益相结合，可以使工程师快速地在最大的器件中进行原型的设计和调试，并在开发结束、量产时，切换到仍满足基本要求的最小器件，从而优化性能、功耗、尺寸和成本。

　　在边缘计算的早期阶段，与其它设备互连的能力是设计重用的重要系统级属性。使用钛金系列，用户可以利用FPGA固有的功能，通过丰富的I/O（146至268）连接到几乎任何设备。这些I/O引脚可配置为多种标准，来提升桥接的能力——这种灵活性是其它处理引擎或定制、专用标准部件很难实现的。

　　说明文字：钛金系列 FPGA满足将智能迅速带到边缘的所有要求。

　　利用钛金系列在边缘服务嵌入式AI应用

　　从边缘处理中受益最大的物联网应用通常与需要可靠、低延迟通信的应用重叠。在保持相对低功耗的同时将复杂处理带到边缘的用例很多，随着时间的推移及该技术的成熟，将会涌现更多的应用。

　　机器人技术

　　在远程手术医疗应用中，外科医生/控制器和医疗设备之间的时间延迟必须极短。对于此应用，绝对需要同时具有云计算和边缘计算的共享网络架构，以便将机器人的机器学习算法应用于所有驱动工具或外科手术机器人，以提高人工操纵的末端执行器的灵巧性，以实现精确的触觉反馈。这属于机器人联网的范畴，其中对机器人进行编程的方法包括模仿学习或强化学习。尽管该复杂领域的许多部分将在云端执行，但由于外科医生遥远的地理位置，因此可将预先获取的电子病历和相关手术历史记录（例如以前记录的机器人动作）存储在本地。这样，当对要执行的任务信心不足时，基于边缘的AI引擎可以允许机器人查询其本地模型。模式识别算法还可以在本地处理3D视频和图像，并照亮相关特征（例如异常），还可以使用相关解剖数据对图像进行注释，同时最大程度地减少此类操作所消耗的数据带宽。

　　而工业应用中的机器人通常执行重复性任务，这些任务没多大差异和变化，动作基本千篇一律。但是，可以对这些机器人进行快速培训，使其成功执行任务并在出现细小偏差时更改动作，以帮助防范产线停机。此外，人机交互可以在不危及人类生命的情况下发生。结合了机器视觉和机器人技术的协作式机器人（例如用于工厂车间监控/维护的自动行走机器人和自动导引车），要求在实时的3D地图构建与机器人运动之间几乎没有延迟。这就要使用深度学习算法（如同步定位和地图构建SLAM），来防止在动态环境中发生磕碰。这两种应用都既需要高计算能力、又要求低功耗。

　　钛金系列FPGA系列具有满足这些应用以及更多应用的独特优势，用户可以一如既往正常地在处理器上开发代码，并通过灵活的XLR硬件加速来稳定地消除时序瓶颈，直到实现所需的贴近实时的系统性能为止。无论最终应用如何，基于钛金系列 FPGA的此类迭代改进可以优化性能、延迟和功耗等参数；而对于ASIC、GPU和CPU方案来说，这几乎是不可能的。

　　可穿戴设备

　　医疗可穿戴设备可以传输本地收集的患者数据的关键信息，该场景下，无需频繁传输。使用该技术，只能在现场进行快速有效的诊断。毋庸置疑，可穿戴设备将尺寸和功率限制发挥到极致。但在这里，钛金系列 Ti60在3.5×3.4mm WLCSP封装中以小巧的形态提供了高性能计算能力的独特组合：6.2万多LE;160个DSP模块；146个I/O。这款钛金系列 FPGA具有极低的工作和待机功耗，非常适合可穿戴应用严苛的尺寸和功耗要求。

　　机器视觉

　　用于过程自动化的机器视觉通常依赖于ML，而配备MIPI CSI-2传感器和强大存储器带宽的智能相机可用于执行基于视觉、像素或特征的检查。可通过合适的ML算法（例如决策树、朴素贝叶斯（Na?ve Bayes））训练分类器进行故障检测和分类，以确定缺陷（例如划痕）和粗糙度。通过运行基于经过训练的神经网络的推理引擎，FPGA可提供图像和音频处理。在此，钛金系列FPGA中的大量内存允许将大部分活动保留在芯片内，从而减少了耗时耗电的片外存储新品的访问。这些非常相同的特性可以应用于需要AI的视觉应用，例如提高视频会议的质量、对视频门铃的快速人体检测/面部识别，甚至自动驾驶应用中的行人/障碍物识别。

　　虚拟现实

　　从邮件/包裹递送到上述远程手术和工业机器人用例，可以在大量潜在应用中看到自动和远程控制的无人机和机器人。这些应用需要快速响应以识别并规避各种障碍。这些应用的其它重要考虑因素是知识共享、沉浸式培训以及通过AR/VR设备进行的远程控制/辅助。通常，AR/VR设备需要极低的功耗、大量的视频聚合以及计算能力。大多数钛金系列FPGA中的2.5Gb MIPI硬核IP有助于降低功耗，而嵌入式内存和DSP模块则可以为AR/VR系统累计并处理大量数据。

　　可最终服务于主流应用的FPGA

　　钛金系列FPGA系列在FPGA固有的灵活性、处理能力和性能优势的基础上，终于为各公司在功耗、尺寸和成本极为受限的边缘端，开辟了一条新道路。边缘给硬件加速带来了终极挑战，其中计算密集型算法必须在极低功耗的约束下实现最佳性能，同时还要满足面对不断变化的数据集和不断发展的AI能力以延长设备使用寿命的敏捷性需求。易灵思并没有盲目跟风其它FPGA公司进军数据中心的步伐；虽然在数据中心整体功耗与成本核算里，是完全可以承受“奢华”的FPGA的。而易灵思却通过钛金系列满足了所有边缘计算的要求。

_榆林云电脑,巴勒斯坦云手机

随着物联网、5G技术和人工智能的不断发展，数据的规模和种类也在快速增加。在这种背景下，传统的云计算模式面临着一些问题，例如延迟高、网络拥塞等，这些问题限制了数据的处理速度和效率，降低了用户的使用体验。为了解决这些问题，边缘计算技术应运而生。边缘计算是一种分布式计算模式，其目的是将数据处理和存储离开中心化的云服务器，转移到更靠近数据源的边缘设备，例如传感器、智能手机和路由器等。

什么是边缘计算？

边缘计算是一种在物联网设备、传感器、嵌入式设备等边缘节点上进行数据处理、分析和存储的计算模式。边缘计算利用设备本身的计算能力，将需要处理和存储任务从中央云端转移到边缘设备上，这样可以减少数据传输的延迟和网络拥塞，并提高数据隐私和安全性。

为什么边缘计算平台如此重要？

边缘计算平台之所以如此重要，是因为它们可以提供以下几个关键优势：

1. 降低延迟：边缘设备与云服务器相比具有更短的延迟时间，因为数据处理和存储更接近数据源。

2. 减少网络负担：边缘设备可以在本地处理和存储数据，从而减少了需要传输到云服务器的数据量，降低了网络负担。

3. 提高数据隐私：边缘计算平台可以在本地处理数据，减少了需要传输到云服务器的数据量，从而提高了数据隐私和安全性。

4. 支持离线操作：边缘设备可以在没有网络连接的情况下运行，并在恢复网络连接时将数据传输到云服务器。

5. 更高的可靠性：边缘计算平台可以在设备间共享负载，从而提高了整体的可靠性和容错性。

边缘计算平台带来的潜力

边缘计算平台的出现为各行各业带来了很多潜力，例如：

1. 物联网：在物联网中，边缘计算可以将数据处理和存储更靠近传感器和设备，从而提高数据处理的速度和效率，同时也可以保障数据的安全性和隐私。

2. 工业制造：边缘计算可以帮助制造业实现智能化生产，通过在生产线上使用传感器和边缘计算平台进行数据采集和分析，提高生产效率和品质，降低成本。

3. 健康医疗：在健康医疗领域，边缘计算可以帮助医疗机构和医生更快速地获取和处理患者的生理数据，提高诊断的准确性和效率，从而改善医疗服务的质量。

4. 城市管理：边缘计算可以帮助城市实现智慧化管理，通过在公共交通、智能家居、环境监测等领域使用边缘设备和平台，提高城市的安全性、便利性和环保性。

在以上行业中，3DCAT边缘计算平台也在持续发挥作用。3DCAT元宇宙实时渲染云是在5G网络、云计算、三维引擎等技术迅速发展的前提下，为解决终端算力不足、画面表现较差、初期采购成本高等问题应运而生的一套利用云端渲染3D应用并实时推送到终端的综合性解决方案。

3DCAT把非常重的图形计算放到云端，云端服务器可以配置较高端的GPU设备，通过云端服务器进行计算，进行实时编码，编码后将其“流化”，通过网络，把计算结果实时推送至终端（例如手机、PC、平板和XR设备）。

目前，3DCAT实时渲染云已在汽车三维可视化、建筑家装工程、健康&医疗仿真、虚拟仿真教学实验、数字孪生、元宇宙等领域提供专业的实时云渲染服务，帮助不同行业客户实现云渲染赋能，提升传播和视觉效果。

边缘计算平台可以和其他技术相结合

边缘计算平台可以和其他相关技术相结合，例如人工智能、区块链、机器学习等，从而进一步提高其性能和应用范围。

1. 人工智能：通过将人工智能算法部署在边缘设备上，可以实现更快速和更准确的数据处理和分析，从而更好地服务于各行各业。

2. 区块链：区块链技术可以帮助提高数据的安全性和隐私性，在边缘计算中，通过将区块链与边缘设备和平台相结合，可以实现更加安全和可靠的数据存储和传输。

3. 机器学习：通过将机器学习算法部署在边缘设备上，可以实现更加高效和智能的数据分析和处理，从而提高边缘计算的性能和应用范围。

综上所述，边缘计算是一种新兴的分布式计算模式，它可以将数据处理和存储离开云服务器，转移到更靠近数据源的边缘设备上。边缘计算平台的出现可以带来很多优势，例如降低延迟、减少网络负担、提高数据隐私、支持离线操作和提高可靠性等。同时，边缘计算平台也可以和其他相关技术相结合，进一步提高其性能和应用范围。随着物联网和5G技术的不断发展，边缘计算平台的重要性和应用前景将会更加广阔。

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家庭边缘计算：未来已来！

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New Tech Tuesdays

与Rudy Ramos一起，每周了解面向设计工程师的各种有趣、新奇和值得关注的动态。
在当今的数字化转型时代，边缘计算已成为在源头处理数据的关键技术。嵌入式片上系统（SoC）和系统模块（SOM）是这一转型的核心，它们是紧凑、高效、功能强大的计算解决方案，能让速度和智能更靠近需要它们的地方。

本周，我们将探讨这些嵌入式系统的优势和应用，以及它们为何能够给各行各业带来变革。

创新引领边缘计算

边缘计算的茁壮成长，主要得益于激增的工业物联网（IIoT）和物联网（IoT）设备，以及日益增长的低延迟处理需求。

边缘计算是指将数据处理的工作放在数据源头附近进行，而非依赖集中式数据处理中心或云端处理（图1）。缩短数据产生和处理之间的距离，有助于在嵌入式SoC和边缘之间形成协同效应，从而减少延迟、提高速度，并显著增强需要实时处理的应用的性能，为从工业自动化和自动驾驶汽车到医疗保健和医疗设备等各个领域带来深刻变革。

图1：边缘计算有望缩短数据产生与处理之间的距离，从而更好地处理数据。（图源：VectorMine/stock.adobe.com）

提升性能、效率和安全性

嵌入式SoC设计用于无缝集成硬件和软件功能，从而优化性能并快速执行任务。TensorFlow、PyTorch和Edge Impulse等软件框架有助于在这些边缘设备上部署机器学习模型。

在边缘计算中使用嵌入式SoC的突出优势之一，在于它们的能效更高，可以让边缘设备长时间运行，而不会耗尽其电力资源。此外，SoC还内置了加密、安全启动和基于硬件的身份验证等安全功能，可提供强大的保护，阻止网络威胁和未经授权的访问，让设备在更安全、更可靠的环境中运行。此外，具有AI功能的现代高性能SoC还可以支持一些更复杂的用途，例如多类型物体检测、超分辨率视频增强等。这些支持AI的SoC可为需要紧凑型元器件的应用提供支持，这些应用包括智能手机、可穿戴设备以及复杂的IIoT和IoT解决方案。

边缘计算SoC的新领域

在物联网中，边缘计算可将简单的设备转变为智能设备，让它们能够执行复杂任务，而无需持续地和云端交互。在工业领域，IIoT设备使用嵌入式系统进行预测性维护和自动质量控制，即使在网络连接不可靠的环境中依然能正常工作。在医疗保健领域，嵌入式SoC可实时执行健康监测和诊断，并在本地处理患者数据，以便即时分析和响应。

在智慧城市中，嵌入式SoC为小到智能电表、大到交通管理系统等各种IoT设备提供支持，通过实时数据处理改善城市生活和资源管理。此外，自动驾驶汽车依靠低延迟数据处理来做出瞬间决策，这在从二级辅助驾驶向三级自动驾驶发展的过程中尤为重要。嵌入式SoC可处理来自传感器和摄像头的数据，确保车辆安全高效地运行。

新一代的产品应用于您的创新设计™

本周的New Tech Tuesday将展示来自AMD的新品，这些产品将通过无缝集成和出色性能，塑造边缘计算的格局。

AMD Kria™ K24 SOM是一款小型、高能效计算设备，专为成本敏感型工业和商业边缘应用而设计。该SOM是Kria系列自适应SOM和开发套件的一员，基于AMD Zynq™ UltraScale+™ MPSoC架构，并提供商用和工业用两种型号，其中工业用SOM的工业生命周期为10年。

K24 SOM可为电机控制和DSP边缘应用提供更低的延迟和优化的能效，并为高可靠性的终端系统提供确定性的性能，有助于加快边缘应用的整体速度。与传统贴片式设计相比，可以更快地实现批量生产部署。

AMD Kria KD240驱动器入门套件是Kria K24 SOM的开发平台，专为电机控制和DSP应用而打造。它配备多种接口和功能，具有原生Python支持，可让开发工作更轻松。对于嵌入式软件和控制系统的开发人员而言，无需专门学习FPGA专业知识，即可利用该套件开发多种目标应用，包括机器人驱动/执行器、工业电机、工业以太网网关/传感器、电动汽车充电桩、医疗设备和航空系统等。

要点总结

使用嵌入式设备进行边缘计算，可带来巨大而又多样的优势。这些系统采用了SoC和功能强大的软件，并针对IoT和IIoT进行了优化。它们正悄然改变数据处理的方式，并将技术的自主性提升到新的高度。

作者简介

Rudy是贸泽电子技术内容营销团队的成员，在先进机电系统、机器人、气动、真空系统、高压、半导体制造和项目管理等方面拥有超过35年的专业经验。作为一名技术主题专家，Rudy通过其丰富的产品知识以及为贸泽网站撰写和编辑的技术内容，为全球营销工作提供支持。Rudy曾在工程专业网站上发表过技术文章，拥有技术管理学士学位和项目管理专业的MBA学位。在加入贸泽之前，Rudy曾就职于National Semiconductor和Texas Instruments。