【5G IN Computex】邊緣運算為什麼會是 5G 最重要的命題之一?

今年邊緣運算(Edge Computing)成了 5G 在 Computex 最熱門的趨勢議題之一,為什麼這麼夯?讓我們來好好介紹給你知。
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無論高峰會會內會外,今年邊緣運算(Edge Computing)、海外市場與新創機會成了 5G 在 Computex 最熱門的趨勢議題之一。在台北 5G 高峰會議程內有 Intel、鴻海與紅帽高談邊緣運算的發展與運用,會外則是有 NVIDIA 推出全新「EGX」、美超微的「SuperServer 1019D」等邊緣運算平台與解決方案。就連身為電信商的遠傳,其總經理井琪也跳出來說將會積極探索邊緣運算和機器學習領域。

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▲ NVIDIA EGX 邊緣堆疊示意圖。

邊緣運算用最簡單的話來說,就是資料在傳輸回雲端之前,就已經被裝置上的晶片過濾、運算過一遍,讓資料變得更精簡也更好處理,再丟回給雲端進一步處理。廣義來說,只要 Hub 端這些靠近資訊源也具有運算能力的話,也能算進邊緣運算的一環。這麼做有什麼好處呢?光是不用所有資料都上傳雲端,就能大大節省資料的運輸量,進一步讓時間遞延壓得更低。

Intel 副總裁 Jennifer D. Panhorst 就以目前 4G 時代,佔據世界流量最大的服務之一「影音串流」作為例子;她預測,5G 時代的影音串流服務不單單只是解析度增加、或是3D建模越來越精緻的問題,而是得思考雲端遊戲、AR、VR 這種流量與運算需求都特別大的娛樂服務,還得幫使用者實現即時互動;這其實很難用中心化的資料中心承擔所有的運算,這時邊緣運算架構,就會是有效提升這些服務效能的解方之一。

但說來簡單,邊緣運算在現在卻還是有很多挑戰在,像光是怎麼調整裝置與雲端之間的協同運作架構就是大哉問之一了,而且邊緣運算現在還處於國際各家標準組織紛紛訂定標準,尚未決定性統一的階段。

此外,若要把邊緣運算運用到「萬物聯網」的階段,處理晶片耗能還是有待攻克的最大問題之一。這也是為什麼我們常常聽到,「現階段5G會先運用到智慧製造、智慧醫療」等垂直領域的原因之一,因為往往這些領域都還只是封閉場景,為機器手臂、醫療器材裝上耗能較高的處理晶片是相對簡單的。

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除此之外在台北 5G 高峰會上,Jennifer Panhorst 提出了邊緣運算更細緻,目前急需攻克兩大挑戰:一是在把原生雲端應用部署在邊緣運算上,二是把原有的智慧運算,融進更複雜的分散虛擬網路架構裡。下一張圖則可以看到,Intel 在端對端邊緣運算的佈局概略圖;不過未來會不會把 Xe GPU 架構的資料中心也納入端對端邊緣運算架構呢?相信值得期待。

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在高峰會上另一個將邊緣運算運用得淋漓盡致的,就屬鴻海自家的 8K+5G 的智慧製造。鴻海執行副總裁呂芳銘揭露,目前鴻海已擁有 8K 攝影機加影像識別,去大幅提升金剛石切割、加工精度,以及用 8K 高建立了吸嘴的影像模型,來延長吸嘴耗材壽命的技術。

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要實現這些,邊緣運算成了在網路功能、工業APP、第三方APP導入 AI 裡中的關鍵環節。鴻海的 8K+5G 自動工廠,正正呼應了邊緣運算首先最值得投入的垂直場域「製造」。

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另外一提,呂芳銘這張比較 5G、4G時代,以頻寬/延遲的方陣圖也十分精準,頗具參考價值。

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不可否認,邊緣運算佈局已被各家科技大廠視為 5G 時代的重要基石,也是為什麼我們在今年 Computex 會不斷看到這個名詞出現。下一篇 INSIDE Computex 5G 專題,將會走到市場面,為大家介紹日本、歐盟與印度 5G 市場的現況。


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