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计算技术的发展

计算技术的发展
Posted 12/19/2017 by 莱迪思半导体总裁兼首席执行官,Darin Billerbeck

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我拥有的第一台“电脑”是一把计算尺。按照今天的标准,你可以说铅笔是我的终端,计算尺是我的计算系统。现在的人们可能已经看不上计算尺了,但我的计算尺确实实现了物尽其用。在商业领域中,基于服务器的计算系统风靡一时。那些早期系统是集中式计算架构系统的代表作。通过将终端连接到网络,您可以访问服务器的计算和存储资源,并与网络上的其他用户进行通信。

但是现在的计算技术一直处于发展和演进之中。在20世纪80年代和90年代,集中式架构慢慢衰落。得益于价格适中的个人电脑的兴起,用户可以创建自己的独立计算环境。互联网的兴起让世界更加互连互通,但是大多数计算任务仅限于独立的计算机。

随着笔记本电脑、各种移动设备和智能手机的蓬勃发展,高度分布式架构已经逐渐融入到了移动应用中。但是,随着移动设备的快速发展,其对于计算和存储需求也呈爆炸式增长。为了满足上述需求,设计工程师开始将任务转移到云端,以充分利用它资源丰富、高可靠性和低成本的优势。所以,计算架构又再一次回归到了集中式。

今天,云计算实现了集中式的计算、智能和存储功能。现在这是企业进行高级计算和分析的首选。就以Oracle为例。公司在云端运行Oracle,然后使用他们的个人电脑来解释和分析结果。在一定程度上,集中式计算在这里通过另一种形式再现了。举个例子,在未来的智能城市中,某些设备需要实时连接到云端。请想象一下这样的道路设备:能够实时管理不断变化的交通模式的交通信号灯,只有当行人靠近时才会开启的路灯,或者随着需求增加或减少而调整的电网和通信网络。

新的趋势正在显现,现在历史的钟摆又再一次向去中心化的架构靠拢。随着物联网设备变得越来越智能化,他们需要对请求做出更快的响应。这些全新设备将被用于智慧家庭、智能工厂和智慧城市领域,并采用语音、面部识别和检测等技术来按需定制功能。通过应用机器学习和人工智能技术,上述设备将能够自主运行,并且能够根据环境的变化而变化。现在就拿自动驾驶汽车举个例子。当自动驾驶汽车驶入智慧城市中时,它无需从云端获取如何行驶的信息。它能够在检测到停止标志或红灯时自动停车。这种能够独立进行决策的能力是实现新一代网络边缘智能设备的基础。

上述愿景要如何才能实现呢?为了完成这些任务并自主运行,这些全新的设备将需要相当高的处理能力、速度和存储空间,并且功耗要低、尺寸要小。此外,延迟也要尽量保持最低,毕竟一辆汽车要刹车还是加速的决定是刻不容缓的。

我们在移动领域获得的成功,在低功耗、小尺寸芯片方面的丰富经验,以及我们的FPGA一贯固有的设计灵活性让我们能够满足上述市场需求。此外,我们在胶合逻辑、I/O扩展、桥接和嵌入式视频领域的坚实基础和悠久历史让我们相比竞争对手拥有更多优势。希望莱迪思能够引领激动人心的下一代网络边缘智能设备开发浪潮。

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