Page 49 - MCU大廠分享10億級出貨秘訣

DESIGN CORNER
邊緣運算概要
Ron Martino、Robert Oshana，作者依序為恩智浦半導體執行副總裁暨邊緣處理事業部總經理、邊緣處理事業部軟體研發副總裁
通往邊緣之路
能就是生死攸關的問題。 即便是具有感測器的普通應用
準格式，然後向外發送(圖1)。 然而，在這種新情境中，大量 處理將在邊緣處理器上執行，以滿 足需要幾近即時回應的即時應用需 求。為了實現此一新情境，出現了幾
在物聯網(IoT)「早期」階段， 資料的處理和大部分儲存均在雲端 資料中心進行，因為只有雲端才擁 有執行複雜分析所需的運算資源。 但隨著更多連接應用的部署，雲端 處理的侷限性愈加明顯。
也會產生大量的資料，這些資料會 在整個網路中消耗代價高昂的可用 頻寬。雲端處理還可能會洩露敏感 資訊，包括智慧財產(IP)，這些資 訊安全必須有保障。如今，安全性 已成為物聯網的最關鍵要素之一。
種解決方案。 第一種方法是在靠近終端使用
其中一個限制是延遲——即源 端感測器產生的資料穿越路徑送 至雲端進行處理，然後再返回具有 可操作性的結果，這期間所需的時 間。幾毫秒的延遲在智慧型恆溫器 中可能無關緊要，但工業機器人和 其他即時系統，都需要更低的延遲 時間以確保安全和生產力。現代車 輛的安全性依賴於感測器，延遲可
目前較好的解決方案是在基 於雲端的伺服器與位處資料產生 端(通常稱為邊緣)的處理器之間分 配處理任務。更準確地說，即網路 的邊緣，或者從資料中心的角度來 看，是遠距邊緣。請注意，某些處 理始終在邊緣執行，主要是在閘道 器中將感測器產生的資料彙整為標
者位置的迷你資料中心以合理的方 式執行高階處理。因為在附近，所 以可大幅降低延遲。第二種方法將 閘道器變成更強大的處理元件，運 算馬力較低，但能夠進一步降低延 遲。這兩種方法都不屬於小型，也 無法降低功耗。
運算領域的最新進展(包括應 用處理器和微控制器)讓邊緣的運
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圖1:邊緣運算的概念示意圖。恩智浦EdgeVerse邊緣處理解決方案涵蓋物聯網、工業和汽車市場。
2022年6月 | www.eettaiwan.com