恩智浦谈边缘计算的三大发展趋势——多核、加速器与安全
编译自allaboutcircuit
随着物联网的出现和小型电池供电产品的普及，边缘计算已成为电子行业的主导领域。这些低功耗、高性能边缘设备的一些全新要求，促使工程师重新构想计算和设备管理。
未来几年边缘计算设计将如何发展？恩智浦软件工程研发副总裁Robert Oshana给出了边缘设备在设计时，要格外注意哪些特别的发展趋势。
趋势一：从单核到多核
边缘计算的最大难题之一是同时为 ML 等密集型应用程序实现高性能及低功耗的特性。从历史上看，工程师一直依靠摩尔定律和提高时钟频率来获得更好的性能和更低的功耗——但现在情况已不再如此。
在边缘，更高的频率意味着更多的功耗；工程师必须找到新的计算方法以节省电力。低功耗应用可以利用能量收集来实现长时间的供电。然而，另一种更常见的方法是从单核架构转变为多核架构。
单核与多核处理器架构。
“你不能一直提高器件的频率，尤其是在嵌入式系统或可穿戴设备中。所以在过去的十年里，我们停止使用单核高频的处理器架构。相反，我们选择使用多核并降低频率，这意味着更少的功耗。”Oshana 解释道。“工作仍可以完成，但编程模型发生了变化。你必须将计算分布在多个内核中。”
这个想法是，在较低频率下使用多个并行内核可以在较高频率下实现与单个内核相同的计算性能。当然，不同之处在于多核架构可以在相同性能的情况下实现更低的功耗。
趋势二：专用加速器
边缘计算的另一个新兴趋势是硬件加速器的使用增加。
对于机器学习等独特的计算任务，通用处理单元的利用效率不够高，尤其是在摩尔定律变慢的情况下。相反，研究人员和工程师意识到，通过使用针对单个任务（例如乘法和累加）进行优化的硬件加速器，他们可以获得更好的性能和功率。
边缘计算 MCU 架构由各种特定应用的硬件块（block）组成
“边缘计算须关注三件事：性能、内存和功率。”Oshana 说。“硬件加速器，如机器学习加速器或 GPU/DSP等执行操作的速度要快得多，因此您可以优化性能。机器学习有自己的一套复杂算法，需要硬件来加速它，此外它还需要编译器来优化算法。”
Oshana 表示，今天向机器学习加速器的转变，可以和与 1990 年代引入数字信号处理 (DSP) 相媲美。
“具有长指令字架构的数字信号处理器开始商业化，然后出现了与之配套的优化编译器。”Oshana 说。 “在机器学习中，我看到完全相同的事情发生。它有自己的一套复杂的算法，需要硬件来加速它。它还需要编译器——在这种情况下，像 Glow 这样的编译器——来优化算法。你会看到它以与 DSP 完全相同的方式继续发展。”
然而，这一趋势的一个挑战是，目前对于最佳类型的硬件加速器还没有达成共识。出于这个原因，该行业充斥着数百家初创公司，他们提供了他们独特的硬件加速方法。未来，只有少数这些初创公司最终将胜出，行业将整合以专注于几种加速器。
趋势三：安全设备生命周期管理
边缘领域的第三个趋势是设备生命周期管理的重要性日益增加，尤其是在安全方面。物联网设备通常设计为远程现场部署，理想情况下可以多年内无需人工干预，这会使远程设备管理复杂化。
“您可能希望该设备连接到云——以取代在现场对设备进行的软件升级。十多年来，您可能希望每年通过无线更新更新软件一次，必须以安全的方式做到这一点。”
这一挑战的解决方案需要在规模部署之前的硬件层面开始。“硬件组件允许你存储私钥并进行通信，它还包括支持不同形式的安全软件来处理通信和连接。”
一些特定的硬件安全功能包括安全启动和安全处理。无线和云通信的安全协议也在增加。如果要停用不再使用的边缘节点，则必须擦除所有专有或私有信息。
SoC 安全生命周期管理
Oshana 解释说：“在硬件中，我们可以通过多种方式将 RAM 和 ROM 归零，使黑客无法访问设备上的任何代码或固件。”
“对于设备生命周期管理，您需要不同级别的安全性。”Oshana 说。 “有时这被称为‘纵深防御模型’，你可以在其中获得不同级别的安全性。它包括诸如安全启动、安全处理以及设备上的 TrustZone 架构和 Secure Enclave 等。”
他继续说道，“当你与云通信时，你是在使用安全协议进行的。并且针对设备生命周期的每个部分都有一个安全模型。这就是我们所说的设备生命周期管理。”
边缘设计的未来是变化的
对于进入这个领域的工程师来说，能够应对动态和变化的挑战将变得很重要。学习硬件/软件安全、异构计算和低功耗等技能无疑对未来的边缘硬件工程师至关重要。除此之外，未来的工程师应该准备好成为快速学习者，因为该领域正在迅速发展，也许一年间就会发生大变化。
新兴的物联网协议（如 Matter）也可能被标准化，以支持蓝牙和 Zigbee 等不同的协议。 Oshana 还预测，用于 5G 等高功率应用的新协议将更容易被接受。例如，一项名为 Red Cap New Radio（轻量级5G） 的协议可能会进一步发展 NR 设备的格局并产生更多的 5G 用例。
Oshana 总结道：“边缘计算将会增长，因为我们不能再在云中做所有事情了。为了优化边缘处理，我们需要改进构建硬件和软件系统的方式。”
他补充说：“边缘技术向上与云端通信，向下与节点通信。这些小型设备位于中间，因此必须对两种架构都进行协调。因此，它面临着独特的挑战。”
