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英特尔发布全新商用边缘计算平台:专为边缘AI设计 支持架构平滑升级

2024年3月7日              
关键字:英特尔  边缘计算平台  
       Gartner预测,到2025年,50%以上的企业管理数据将在数据中心或云之外创建和处理。而且,随着AI为自动化带来更多机会,到2030年,至少一半的边缘计算部署将纳入AI。

  从市场规模来看,根据STL Partners边缘计算关键数据统计,2030年全球边缘计算潜在市场规模将达到4450亿美元,10年复合增长率为48%。

  作为云网AI基础设施芯片市场的领导者,英特尔公司副总裁兼网络与边缘事业部软件工程总经理Pallavi Mahajan指出,我们已经进入了AI无处不在的时代,在“三重驱动力”下,边缘计算将会迎来新一轮发展机遇;但边缘计算与云计算是截然不同的,尤其是在AI方面。

  基于深厚的专业知识和丰富经验,在MWC24期间,英特尔推出了全新的商用边缘原生软件平台,是代号为Project Strata的升级版,可帮助企业在标准硬件上大规模开发、部署、运行和管理边缘应用,让边缘计算同样具有云计算般的简洁性。

  三重动力驱动边缘计算前行

  Pallavi Mahajan指出,无论是地缘政治、社会经济压力,还是市场竞争,都在促使企业寻求提高自动化和智能化水平,以保持竞争力并为客户提供更多价值。

  “订单是否准时?库存是否充足?员工与业务是否安全?这些问题都在推动边缘技术的发展。”Pallavi Mahajan表示。在他看来,边缘技术主要由三条法则驱动:

  物理法则:向外发送数据的成本很高,用户希望在本地更快地处理数据,以便完成时间紧、任务急的行动。经济法则:用户希望尽可能实现自动化,以确保在价格和创新方面兼具竞争力。国土安全法则:关于数据出境和安全的监管法律更加严格。

  关注场景价值:云和边缘截然不同

  如果回顾计算的发展历程,就会发现它和钟摆的节奏一样——从分布式到集中式。十年前,云计算的兴起,产业界开始关注运营的敏捷性、灵活性和简洁性。现在,边缘计算快速崛起。

  但云与边缘是截然不同的,“边缘非常复杂,多样化的硬件、软件、操作系统,到有限的功率和空间;特别是在AI方面,边缘AI更多涉及的是推理,不需要建立单独的集群来运行AI工作负载。”

  当然,目前市场上也有一些定制解决方案,可以帮助解决边缘的复杂问题。但这些解决方案往往建立在封闭系统和专用硬件的基础上;因此,整合旧系统和增加新的用例既费钱又费时。其中许多系统缺乏edge-in OT功能,这导致半数以上的AI项目在投入生产之前就已失败。这些市场上的解决方案都是定制的,难以扩展、难以维护、集成复杂,总体拥有成本高。

  架构平滑演进:无需升级或重构

  在MWC24上,英特尔推出了全新的商用边缘原生软件平台,是代号为Project Strata的升级版,可帮助企业在标准硬件上大规模开发、部署、运行和管理边缘应用。

  “英特尔的边缘平台充分利用我们深厚的专业知识和丰富经验——英特尔的边缘计算业务目前已部署了90000多台边缘设备,在过去10年中销售了超过2亿台处理器。”

  “该平台采用模块化设计、完全开放、并支持brownfield或greenfield硬件,企业开发人员可以在新的或现有的基础架构上构建边缘原生AI应用,而无需考虑硬件的复杂性。其独特的功能包括支持异构组件以降低总体拥有成本,通过一个控制面板对整个边缘节点机群的基础设施、应用程序和AI进行零接触、基于策略的管理。另外,内置AI模型开发、管理和AI推理运行时优化,可实现混合实施。加快规模部署时间,有助于降低总体拥有成本。”

  Project Strata平台内置了OpenVINO,专为边缘AI设计,可以帮助开发者优化应用软件,实现低延迟、低功耗以及在现有硬件(特别是边缘硬件)上部署,使已经部署的标准硬件能够高效地运行AI应用,而无需昂贵的升级或重构。此外,平台还提供了基于策略的IT和OT管理任务的安全自动化功能。

  英特尔技术专家指出,对于运营商而言,其在5G、边缘计算上的投入都非常巨大。如何快速实现盈利,提升ROI是迫切需要关注的问题。英特尔希望通过提供部署的便捷性、降本增效、节能等多个特性,帮助运营商和企业客户实现“边缘服务货币化”的目标。
责任编辑:王力
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