存儲優先架構晶元來了！探境科技多角度賦能邊緣計算應用場景

【獵雲網（微信：ilieyun）北京】4月17日報道

在A股市場關於邊緣計算的指數今年以來持續上漲；邊緣計算正醞釀成為下一個晶元市場的爆發點。實際上科技行業早已洞察邊緣計算髮展大勢，雲計算服務商正緊鑼密鼓對邊緣計算建立平台、制定規範。晶元巨頭緊急調整，推出了一系列晶元來應對邊緣計算這一特殊環境。

邊緣計算為何獨具優勢，它能為用戶帶來怎樣的體驗升級？如何更有效針對邊緣計算場景，僅僅是傳統晶元架構的改良？這一系列問題值得我們共同思考。

5G、雲計算不足以解決萬物互聯的全部問題

爆髮式的各類海量數據對於以網路、雲計算、數據中心為基礎的架構並不友好，人們無法通過簡單擴容數據中心的方式去承擔如此龐大的設備量和數據量。以雲計算數據中心為代表的運算形式需要在數據採集、數據傳輸、數據分析、返回、執行全部鏈條上耗費更多的時間，導致更大的延遲，這令需要實時演算的諸多場景變得極為不利。

萬物互聯另一個重要的特徵就是IoT設備的多樣性，多樣的設備所產生數據的長度和方式也五花八門，雲計算及其運算模型並不適合對這類簡單、短小、甚至隨機的數據進行快速處理分析，而邊緣計算採用靈活的本地處理更加適應這種多變的數據形式，更能降低延遲，減少對帶寬和雲存儲的浪費。所以想要解決實時性數據的計算分析，除了5G、雲計算建設之外，也需要邊緣計算來承擔重要的數據分攤和協同作用。

利用邊緣計算才能讓設備更高效、更智能

邊緣計算從根本上是一種分散式的運算架構，去中心化的特點使得邊緣計算能夠更接近數據源，拉近雲與用戶之間的距離，更好發揮實時性優勢，避免雲計算的網路延遲問題。同時邊緣計算靈活部署、就近存儲、就近處理的特性也帶來安全性、隱私性的先天優勢。作為邊緣計算最典型的應用方式，語音識別如果能擺脫傳統的語音識別-內容回傳-雲計算分析-結果返回全部路徑，所帶來的將會是一個快速響應無需等待的即時體驗。

以智能家居環境為例，如今越來越多的家電都增加了語音控制的功能，讓原本我們熟知的家電似乎展現出來一種所謂的「智能」感。然而當用戶費勁周折將電器連接好了網路去真正體驗語音控制功能的時候卻發現，延遲、卡頓、識別率低下一系列問題接踵而至，智能電器的智能感蕩然無存，反而有時顯得有些智障。只有發展雲計算的同時也重視邊緣端，以邊緣計算的思維研發全新的AI晶元產品、制定相關規則，才能讓該本地處理的得到本地迅速處理，提高設備效率，改善智能體驗。

基於存儲優先架構的產品解決方案賦能邊緣計算場景

傳統的類CPU架構晶元通過提供存儲帶寬、集成新的計算單元等改進措施，通過不計成本和功耗的方式改良產品的性能，這使得產品本身的產品化路徑加長，開發難度加大，同時成品應用範圍相對狹窄。一旦出現數據量大規模激增，就容易導致「存儲牆」等瓶頸問題，迫使晶元廠商不斷通過「暴力提升」的方式改進性能，這從根本上是架構設計出現了問題。摩爾定律進入「紅區」工藝升級困難的今天，架構針對具體場景的合理性顯得尤為重要。

在晶元行業名不見經傳後起之秀探境科技成功探索出了一條以存儲優先架構（SFA）為核心的產品解決方案。探境科技所提出的存儲優先架構的一大突破就是將存儲作為調度核心，使數據在存儲器之間傳遞的過程中就得到計算，這種簡單快速有效的方式特別適合邊緣計算場景來使用，在同等條件下相對於傳統的類CPU架構，存儲優先架構的晶元產品可將數據訪問降低10-100倍！徹底解決傳統類CPU架構運用於深度學習、邊緣計算場景所面臨的大量數據衝擊帶來的「存儲牆」問題。

探境科技已基於存儲優先架構研發出一系列針對邊緣計算場景的高吞吐能力解決方案。邊緣計算以及安防前端協處理器晶元專為典型場景開發，執行效率最大可達13T OPS，並可靈活採用1.6T OPS/3.2T OPS/13T OPS多種部署方式，而其能效比高達4T OPS/W，支持普通的USB2.0/USB3.0，支持LPDDR3/LPDDR4。自動駕駛晶元產品目前提供高達20-100T OPS的執行吞吐能力，巨大的執行效率意味著自動駕駛場景下可以接受多路攝像頭信息，並將這些信息快速消化得到快速有效的反饋和執行。畢竟在飛馳的汽車裡，實時響應的計算和反饋執行就意味著生命安全。

針對語音識別這個與我們日常息息相關的場景探境科技提供了包括語音喚醒晶元、命令詞識別晶元、語義理解晶元、通用型降噪晶元。它們普遍具有識別距離遠（達到5米以上）、反應時間短（最低小於0.1s）、多級電源管理功耗極低（最低待機功耗小於50μW，典型功耗小於1mW）、降噪能力突出等特點。可以被靈活廣泛部署在常見的智能家居、智能家電、智能可穿戴、汽車導航等典型場景下，5m以上的識別距離意味著用戶將有機會徹底擺脫「端著遙控器喊話」這一傳統操作方式，實現極為高效靈活的邊緣端設備語音識別控制功能。

探境科技針對邊緣語音識別控制相關產品陣列

由於AI晶元核心技術的共通性，開發團隊可以針對不同使用場景從一個產品快速調節產品特性成為更適用新領域的新產品，而不需要徹頭徹尾重新來一遍。相比較傳統的類CPU架構晶元冗長的開發周期，這樣的開發節奏是非常快速的，也體現了從理論到實際快速產品化的優勢。未來探境科技有望依靠存儲優先架構、內置高速SRAM、高效本地推力能力等一系列自主專利的NPU技術打造出更多細分領域產品，服務於改善生活，為邊緣智能終端設備帶來真正智能的大腦。

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