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除了FPGA,赛灵思SoC的实力也不可小觑

2019-05-24
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近些年来,物联网的发展为工业和医疗领域带来了新的活力。由此,也催生了工业物联网(IIoT)和医疗物联网(HcIoT)的创新。这些新兴领域的崛起,为FPGA的发展提供了机会。作为FPGA业界的佼佼者,赛灵思在工业物联网和医疗物联网领域上的表现如何?


赛灵思工业、视觉、医疗及科学(ISM)市场总监Chetan Khona先生


SoC驱动工业领域业务


在赛灵思去年的财报中显示,2019财年赛灵思的收入同比增长了24%,达到了30亿美元。其中,工业和医疗部门占到总收入的27%。赛灵思工业、视觉、医疗和科学(ISM)市场总监 Chetan Khona表示:“ISM部门也是赛灵思的第四大业务部门,这个部门旨在打造灵活应变、万物智能的工厂、医院和城市。”



据Chetan Khona介绍,在工业物联网和数据加速的今天,FPGA站在了舞台正中央,但真正驱动赛灵思在工业领域业务的却是 Zynq SoC。他认为,对于工业和医疗用户来说,尺寸和价格非常重要,赛灵思SoC 产品系列能在这个领域为他们提供更高的价值。


这个观点在赛灵思的营收报告上也得到了体现。从赛灵思公布的ISM收入上来看,虽然传统的FPGA保持着一定的增长,但近两年来,在Zynq和Zynq UltraScale+ SoC投产之后,赛灵思ISM部门的收入就得到了显著提速,达到了2.5倍。可以说,SoC产品为赛灵思ISM部门带来了巨大的价值。



数据带给IIoT和HcIoT的机遇与挑战


正如上文所述,IIoT和HcIoT正带给产业界新的灵感。由物联网的兴起而带来的数据爆炸,也为赛灵思带来了新的发力点。数据到底有什么好处,如何利用数据,也成为了当下值得思考的问题。


对于工业物联网领域来说,一来,数据可以做预测性的维护,这就能够尽可能降低工厂停工时间,从而保障盈利和利润;二来,数据可以通过资产分析,来更好的了解客户的购买习惯,从而创造新的收入流;其次是连接性,连接性是物联网,这也是工业互联网的基础。通过赛灵思方案更新软件和硬件,能够延长产品的使用寿命,从而降低了更新换代的成本。


对于医疗物联网来讲,通过数据可以更好的改善医院和诊所的工作效率,并以此提高时间的利用率,提高对患者的服务,最终改善的是人们的生活质量。



数据爆炸为半导体产业带来了十分可观的前景,但同时,数据的应用也带来了诸多挑战。首当其冲的就是由数据带来的隐私问题,尤其是伴随着时间的变化、计算能力的增长,安全性就会面临更大的挑战。另外,影响安全性的时延和响应能力问题;包括传输、存储和处理在内的数据管理成本等问题;以及可靠的互联网连接等都是在物联网革命中所要解决的数据问题。



以医疗物联网为例,目前,全球已安装超过1亿台医疗物联网设备,到2020年将增长到1.61亿台。但同时也有医疗高管表示,当前阻碍医疗组织采用物联网的三大障碍:隐私问题占59%,原有系统集问题成占55%,安全问题占54%。由此可见,在数据处理以及安全上的改进,为半导体产业带了非常大的发展空间。


针对以上挑战,赛灵思要做的就是要帮助用户尽可能高效、有效的来利用数据,同时,这也是公司ISM部门的核心战略。


赛灵思工业与视觉解决方案总览


为了确保FPGA 和 SoC 用户能够在现有的器件上,实现的计算能力和效率实现最大化,赛灵思为此提供多种资源。


据Chetan Khona介绍,世界级的工业与医疗物联网解决方案堆栈、使用Alveo加速器卡为工业PC加速、互补的边缘与云协作是ISM部门的三大秘密武器。


就世界级的工业与医疗物联网解决方案堆栈而言,赛灵思可提供全套的、一系列的解决方案,包括通过提供安全性的连接、控制、视觉、线路、软件和人工智能来帮助客户开发他们所需要的产品,来进行更好的应用。同时,Chetan Khona也表示,赛灵思并不是所有领域的专家,所以我们也会使用非常广泛的生态系统当中的专业、技术和知识能力,帮助用户获得他们所需要的解决方案。



众所周知,工业实时和确定性控制与接口、工业生命周期、质量、可靠性、安全性、温度与功耗是赛灵思传统的工业领域优势,但这并不能成为赛灵思与其他企业形成差异化竞争的优势。为此,赛灵思将AI时延与性能和传统的优势进行结合,将SoC与人工智能相结合,确保了器件的高度集成,也能达到较高的成本有效性。

 


在人工智能方面,赛灵思通过收购深鉴科技来完善其在边缘计算方面的能力。这种能力让赛灵思实现了支持高吞吐量和低时延的人工智能;能够匹配人工智能创新的快速步伐;能够加速整体的应用,同时,配合全面的AI软件平台,使得赛灵思能够在AI边缘计算上实现对工业和医疗物联网上的创新。


此外,根据Chetan Khona的介绍,我们也了解到,赛灵思ISM部门也很注重云与边缘计算的融合。Chetan Khona的介绍:“对于工业和医疗互联网来说,在云端进行数据处理的方式的延时非常高,并不利于海量数据传输的发展。”



为改善这种状况,使得数据能够合理地被分配到云和边缘上进行处理,赛灵思与亚马逊云服务进行合作。Chetan Khona表示:“在亚马逊的Greengrass框架下来使用它的功能,把云端可以移动到边缘。通过这种的方式,系统在运行时就大大的减少了数据传输,而且延时也大大的降低。另外赛灵思也和阿里云、Microsoft Azure、谷歌、IBM,都在进行这方面的合作。”


发展路线


以上述ISM部门的战略三要素为根基,赛灵思推出了Zynq和Zynq UltraScale+ SoC 。通过Zynq和Zynq UltraScale+ SoC,将通用处理期DSP、GPU和模拟、安全处理器和安全处理器等集成在同一产品当中,为工业和医疗物联网领域提供了新的选择。


在赛灵思发布的工业领域产品路线图中,除了我们耳熟能详的FPGA、SoC、MPSoC、RFSoC以外,我们也见到了Zynq SoC和Zynq UltraScale+ SoC的身影。同时,ACAP作为赛灵思接下来的发展要素,在其首个产品系列Versal产品中,我们也发现了针对于工业领域的产品——AI Edge。据介绍,AI Edge强调低功耗和高性能,可以用的系统有机器视觉、超声设备和超声手持设备。



据Chetan Khona介绍,Edge AI它既是一种能力,也是Versal的子系列。目前,Zynq SoC和Zynq UltraScale+ SoC均已部署了Edge AI,未来它会是Versal的一个子系列,主要是在每瓦的性能上能够达到行业领先。Chetan Khona相信,待在该领域的部署完成之后,Zynq UltraScale+ SoC将会成为赛灵思系列产品当中在工业物联网和医疗物联网当中最成功的产品。


*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点,不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系半导体行业观察。


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