Archives: 2024年10月30日

在云计算环境中,如何配置高防IP以保护云服务和云资源免受攻击?

在云计算环境中,配置高防IP是保护云服务和云资源免受攻击的重要手段。随着网络攻击的日益频繁和复杂,传统的安全防护措施已经难以应对。高防IP作为一种专业的网络安全解决方案,能够有效抵御各种类型的网络攻击,确保云服务的稳定运行。

首先,我们需要了解什么是高防IP。高防IP是一种基于互联网的分布式拒绝服务(DDoS)攻击防护系统,它通过将流量引导到专门的防护服务器上,对恶意流量进行清洗和过滤,从而保护源服务器不受攻击影响。这种防护方式具有高效、灵活、可扩展等优点,适用于各种规模的企业和组织。

在选择高防IP产品时,我们需要考虑以下几个方面:

  1. 防护能力:选择具有足够防护能力的高防IP产品,以确保能够应对各种规模的攻击。一般来说,防护能力越强,价格也会相应提高。因此,企业需要根据自身需求和预算来选择合适的产品。

  2. 稳定性:高防IP产品的稳定性至关重要,因为一旦出现故障或宕机,可能导致业务中断和数据丢失。因此,在选择产品时,应关注其历史运行记录、客户评价等信息,以确保产品的稳定性和可靠性。

  3. 兼容性:高防IP产品需要与现有的云服务和云资源兼容,以便无缝集成。在选择产品时,应了解其支持的平台、协议、接口等技术细节,确保能够顺利部署和使用。

  4. 性价比:在满足防护需求的前提下,选择性价比高的高防IP产品可以降低企业的运营成本。因此,在选择产品时,应对比多家厂商的价格、功能和服务,以找到最适合自己需求的产品。

针对以上需求,我们推荐坚果盾高防IP产品。坚果盾高防IP是一款专业的DDoS攻击防护系统,具有以下特点:

  • 强大的防护能力:坚果盾高防IP采用先进的流量清洗技术,能够有效抵御各种规模的DDoS攻击,确保云服务的稳定运行。

  • 高稳定性:坚果盾高防IP拥有丰富的历史运行记录和良好的客户口碑,能够为企业提供稳定可靠的防护服务。

  • 良好的兼容性:坚果盾高防IP支持多种主流云平台和协议,能够轻松与现有云服务和云资源集成。

  • 高性价比:坚果盾高防IP提供多种套餐选择,满足不同规模企业的需求,同时保证价格合理。

在实际部署过程中,我们可以按照以下步骤配置高防IP:

  1. 购买坚果盾高防IP产品:根据企业需求选择合适的套餐,完成购买流程。

  2. 配置源服务器:将源服务器的IP地址添加到坚果盾高防IP的管理后台中,以便进行流量转发和清洗。

  3. 设置防护策略:根据业务特点和攻击情况,设置合适的防护策略,如黑白名单、速率限制等。

  4. 测试与优化:在正式启用前,进行充分的测试和优化,确保防护效果达到预期目标。

总之,在云计算环境中配置高防IP是保护云服务和云资源免受攻击的关键措施。通过选择合适的高防IP产品并正确部署,企业可以有效抵御各种类型的网络攻击,确保业务的稳定运行。坚果盾高防IP作为一款专业的DDoS攻击防护系统,具有强大的防护能力、高稳定性、良好的兼容性和高性价比等优点,值得企业信赖和选择。

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高防CDN安全策略:为你的网站筑起铜墙铁壁!

随着互联网的飞速发展,网络安全问题日益凸显,尤其是对于网站运营者来说,如何有效抵御DDoS攻击、CC攻击等网络威胁,保障网站的稳定运行和用户数据的安全,成为了一项亟待解决的重要任务。本文将深入探讨高防cdn安全策略,为您的网站筑起一道坚不可摧的防线。

一、理解高防CDN的核心价值

高防CDN,即具备高级防护能力的Content Delivery Network(内容分发网络),它不仅能够加速网站内容的全球分发,提高用户访问速度,更重要的是,其内置的高级安全机制能够有效抵御各种大规模的网络攻击。根据行业数据显示,使用高防CDN的网站遭受攻击后恢复时间平均缩短了70%,这充分证明了其在安全防护方面的强大实力。

二、选择合适的高防CDN服务

面对市场上众多的高防CDN服务商,选择一款适合自己网站需求的服务至关重要。建议从以下几个方面进行考量:

  • 防御能力:确保所选服务能提供足够的防御带宽和流量清洗能力,以应对可能遭遇的最大攻击规模。
  • 全球节点分布:广泛的节点布局可以确保全球用户都能享受到快速访问体验,同时分散攻击压力。
  • 技术支持与响应速度:优秀的技术支持团队能在第一时间响应并处理突发的安全事件,减少损失。
  • 成本效益:综合考虑服务价格与提供的安全防护等级,选择性价比高的方案。

例如,坚果盾高防服务器凭借其强大的DDoS防护能力和全球BGP服务器网络,成为众多企业信赖的选择。

三、配置与优化高防CDN策略

1. **启用HTTPS**:通过SSL/TLS加密传输,保护数据在传输过程中的安全,防止中间人攻击。

2. **设置合理的缓存策略**:针对不同类型的内容设置不同的缓存规则,既能提升访问速度,又能减轻源站压力。

3. **开启WAF(WEB应用防火墙)**:有效过滤常见的Web攻击,如SQL注入、XSS等,保护网站应用程序安全。

4. **监控与日志分析**:定期检查访问日志,及时发现异常流量或攻击行为,调整防护策略。

5. **利用智能调度技术**:根据用户地理位置自动选择最优服务器节点,提高访问效率的同时,也增强了对分布式攻击的抵抗能力。

四、实战案例分享

某电商平台在促销活动期间频繁遭遇大流量CC攻击,导致网站瘫痪,用户体验极差。采用坚果盾高防CDN后,通过智能识别恶意请求并将其引流至清洗中心处理,同时在全球范围内部署多个加速节点,不仅成功抵御了攻击,还显著提升了全球用户的访问速度。据统计,实施后网站稳定性提升了99.9%,用户满意度大幅上升。

总之,高防CDN作为现代网络安全体系的重要组成部分,其强大的防护能力和优化性能为网站提供了全方位的安全保障。选择合适的服务商,合理配置并持续优化防护策略,是每位网站运营者不可或缺的工作。在这个充满挑战的数字时代,让我们携手坚果盾等专业服务提供商,共同守护网络空间的安全稳定。

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高防CDN深度解析:安全加速两不误!

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随着互联网的迅猛发展,网络攻击的手段也日益多样化,给网站的安全稳定运行带来了巨大挑战。高防CDN作为一种集安全防护与加速于一体的解决方案,越来越受到企业和个人用户的青睐。本文将深度解析高防CDN的工作原理、优势以及如何选择合适的高防CDN服务,帮助您在保障网站安全的同时,实现快速访问。

高防CDN的工作原理主要基于分布式架构和智能调度算法。通过在全球范围内部署大量的边缘节点服务器,当用户访问网站时,请求会被自动路由到距离用户最近的边缘节点,从而大大减少了数据传输的延迟时间,提升了访问速度。同时,这些边缘节点还具备强大的防护能力,能够有效抵御DDoS攻击、CC攻击等常见的网络攻击手段。

以坚果盾高防CDN为例,其采用了先进的BGP技术和智能DNS解析系统,确保了用户请求的快速响应和精准调度。此外,坚果盾高防CDN还提供了丰富的安全防护策略,如WAF(WEB应用防火墙)、IP黑白名单、自定义规则等,用户可以根据自身需求灵活配置,构建多层次的安全防护体系。

选择高防CDN服务时,除了考虑其安全防护能力和加速效果外,还需要关注以下几个方面:

1. 稳定性:高防CDN的稳定性直接关系到网站的可用性。建议选择具有多年运营经验、口碑良好的服务提供商,确保在遭遇大规模攻击时仍能保持稳定运行。

2. 技术支持:优质的技术支持团队能够在第一时间响应并解决用户遇到的问题,降低因技术故障导致的损失。因此,在选择高防CDN服务时,应了解提供商的技术支持政策和服务响应时间。

3. 价格与性价比:不同的高防CDN服务提供商在价格上存在差异,但并非价格越高越好。用户应根据自身业务规模和预算,选择性价比高的服务方案。同时,注意比较不同套餐之间的差异,避免不必要的浪费。

4. 扩展性与灵活性:随着业务的不断发展,用户可能需要对高防CDN进行升级或调整。因此,选择具有良好扩展性和灵活性的服务提供商至关重要。这包括支持按需扩容、自定义配置以及与其他云服务的无缝对接等。

综上所述,高防CDN作为现代网络安全架构的重要组成部分,不仅能够有效抵御各种网络攻击,还能显著提升网站的访问速度和用户体验。在选择高防CDN服务时,用户应综合考虑安全性、稳定性、技术支持、价格以及扩展性等多个因素,以确保找到最适合自身需求的方案。对于希望进一步提升网站安全防护能力的用户来说,坚果盾高防服务器、高防IP等产品也是不错的选择。


高防IP能否为我的业务提供弹性防护?

在当今数字化时代,网络安全已成为企业不可忽视的重要议题。随着网络攻击手段的日益复杂和多样化,传统的安全防护措施往往难以应对。高防IP作为一种先进的网络安全解决方案,逐渐受到企业的青睐。那么,高防IP能否为企业的业务提供弹性防护呢?本文将从多个角度进行深入探讨。

首先,我们需要了解什么是高防IP。高防IP是一种通过代理服务器来抵御网络攻击的服务。它能够将恶意流量引导至特定的服务器进行处理,从而保护源服务器免受攻击。与传统的防火墙相比,高防IP具有更高的灵活性和可扩展性,能够根据业务需求进行动态调整。

在弹性防护方面,高防IP具有显著的优势。首先,它可以根据业务流量的变化自动调整防护策略。例如,在业务高峰期,高防IP可以自动增加防护能力,确保业务的正常运行;而在业务低谷期,则可以适当降低防护级别,节省资源。这种灵活的防护策略使得高防IP能够更好地适应企业的业务需求。

其次,高防IP还支持多种防护模式,包括DDoS防护、CC防护等。这些模式可以根据不同的攻击类型进行选择,提供更加精准的防护效果。同时,高防IP还具备智能识别功能,能够自动区分正常流量和恶意流量,避免误判和漏判。这种智能化的防护方式不仅提高了防护效率,还降低了企业的运营成本。

为了进一步说明高防IP的弹性防护能力,我们来看一个实际案例。某电商平台在促销活动期间遭遇了大规模的DDoS攻击。由于采用了坚果盾品牌的高防IP服务,该平台成功地抵御了攻击,保证了活动的顺利进行。据统计数据显示,与未使用高防IP时相比,平台的访问速度提高了30%,用户满意度也得到了显著提升。

除了弹性防护外,高防IP还具备其他多项优势。例如,它可以隐藏源服务器的真实IP地址,提高服务器的安全性;同时,它还支持多地域部署,实现全球范围内的快速访问。这些特点使得高防IP成为企业网络安全的首选方案之一。

当然,任何技术都不是万能的。在使用高防IP时,企业也需要注意一些问题。首先,要选择合适的服务提供商。不同的服务提供商在技术水平、服务质量等方面存在差异,因此企业需要根据自身需求进行选择。其次,要定期对高防IP进行维护和更新。随着网络攻击手段的不断升级,高防IP也需要不断优化和完善才能保持其有效性。

综上所述,高防IP作为一种先进的网络安全解决方案,确实能够为企业的业务提供弹性防护。它不仅具备灵活的防护策略和多种防护模式,还能够根据业务需求进行动态调整。同时,通过实际案例我们也可以看到高防IP在抵御网络攻击方面的显著效果。当然,在使用高防IP时企业也需要注意选择合适的服务提供商并定期进行维护和更新。只有这样才能够充分发挥高防IP的优势为企业的发展保驾护航。

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2023-06-20
分类:独立服务器
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Sharktech是成立于2003年的老牌商家,主打高防产品,提供包括独立服务器租用、VPS云服务器等,商家网站可选中/英文语言,支持使用PayPal、支付宝、信用卡、加密货币等付款方式。

Sharktech鲨鱼机房:10Gbps不限流量高防服务器$329/月起,洛杉矶/丹佛/芝加哥/荷兰等机房插图1

Sharktech鲨鱼机房官方网站:https://sharktech.net/

下面一起看看本月促销10Gbps不限流量机型配置信息。

  • CPU:Dual Xeon Gold 6148 (40核80线程)
  • 内存:256GB(可升级512GB)
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  • 月流量:10Gbps不限制(可升级独享带宽)
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  • 防御:60Gbps/48Mpps(最高升级至1000Gbps)
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下面我们再来看看1Gbps不限流量的机型,机器下单都可以选择升级内存、硬盘、带宽、IP数量、防御等,服务器支持安装Linux或者Windows系统。

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AIoT时代,边缘计算大放异彩缩略图

AIoT时代,边缘计算大放异彩

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AIoT时代,边缘计算大放异彩插图

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。

AIoT时代,边缘计算大放异彩插图1

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。

AIoT时代,边缘计算大放异彩插图2

(a)SV0222     

AIoT时代,边缘计算大放异彩插图3

(b)SV0232  

AIoT时代,边缘计算大放异彩插图4

(c)SV0234 

AIoT时代,边缘计算大放异彩插图5

(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。

AIoT时代,边缘计算大放异彩插图6

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。


随着边缘计算和AI的兴起,FPGA回归初心本色缩略图

随着边缘计算和AI的兴起,FPGA回归初心本色

  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。

随着边缘计算和AI的兴起,FPGA回归初心本色插图

  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。

随着边缘计算和AI的兴起,FPGA回归初心本色插图1

  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。

随着边缘计算和AI的兴起,FPGA回归初心本色插图2

  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。

  随着边缘计算和AI的兴起,FPGA回归初心本色插图3

  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。

  随着边缘计算和AI的兴起,FPGA回归初心本色插图4

_榆林云电脑,巴勒斯坦云手机