浪潮携手环球仪器，用FuzionOF组装机攻克异形组装挑战
06-06
简介 过去三百年来，工业领域取得了长足的进步。
机器和设备最早出现于 18 世纪，主要以水和蒸汽为动力，并在 18 世纪末引发了工业革命（通常称为工业 1.0）。
虽然装配线的概念可以追溯到中国古代青花瓷的生产，但直到19世纪末，亨利·福特才建立了第一条电动装配线，形成了工业2.0的框架。
自动化和计算机技术在 20 世纪 90 年代末开始崭露头角，形成了工业 3.0 的原型，为当今推动工业 4.0 的自动化、人工智能 (AI) 和网络解决方案铺平了道路。
尽管人类在这幅图景中似乎是看不见的，但工业5.0将带领我们回归本源，利用人工智能驱动的机器人系统的精准和高效，与人脑的奇思妙想和实时思维有机结合，创造出更多理想的制造环境。
图1：工业技术的演变 人工智能 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，主要致力于开发可以模拟人类行为的机器。
此类设备的范围从简单执行算法的设备到可以自主学习周围环境并自行调整算法而无需人工干预的设备。
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，它通过应用从数据集导出的统计模型来改进特定任务。
作为机器学习的一个子集，深度学习（DL）使用多层神经网络不仅可以执行基本的机器学习推理，还可以学习新数据以获得更高级别的认知能力（见下图）。
在本白皮书中，所有机器学习和深度学习都将被称为 ML。
图 2：人工智能/机器学习/深度学习谱 人工智能 (AI) 的常见用例包括高级驾驶辅助系统 (ADAS)，这是自动驾驶汽车的支柱；语音识别与合成（如华为Celia）；医疗诊断；数据和网络安全；金融服务（例如电子交易）的预测模型，或电子商务和流媒体服务推荐；当然还有工业制造。
随着工业 4.0 在 2000 年代初的进一步发展，人工智能在制造环境中变得越来越重要。
如今，许多应用程序利用人工智能来使制造和业务运营、流程、安全和供应链更加顺畅和高效。
通过应用预测算法，人工智能可以监控设备状况，优化维护计划，并最终预测机械故障。
与制造相关的物料供应链管理也可以充分发挥预测算法的优势，确保流程能够持续平稳高效地运行。
人工智能算法还可以参考过去和当前的业务需求，帮助预测未来的业务。
这些人工智能系统可以与供应链和库存管理系统集成，以加快盈利速度并降低间接成本。
机器人已经成为工业3.0的重要组成部分。
随着我们即将迎来工业5.0，这些机器人系统必须具有自适应AI算法（主要是DL算法）。
他们不仅需要自主学习，还必须能够解释实时的人类输入。
低延迟的实时适应性也将成为不可或缺的要素。
人工智能之外的生态系统组件 在工业4.0的持续繁荣和不断发展的工业5.0中，人工智能仍然是一个重要组成部分。
然而，AI算法的蓬勃发展离不开实时数据。
物联网 (IoT) 是一个由互连电子设备组成的系统，可以从模拟和数字世界获取和接收数据。
时间、压力、温度、速度、角度和视听数据源必须被收集，然后转换为结构化数据，可以由各种基于人工智能的系统进行分析和控制。
与4G网络相比，今年以来部署的5G网络（首先在韩国部署）可以提供两倍的带宽（高达10 Gbps）和两倍的通道数量。
5G网络与物联网结合后，海量的输入数据催生了计算机领域的新范式，即对数据加速器的需求。
数据加速器 面对海量数据，数据中心处理数据、发现数据背后意义的负担已经压垮了传统的计算服务器模式。
过去，应对数据增长的方法是向数据中心添加服务器。
服务器安装规模的增加不仅增加了资本支出，还需要更多的能源来运行和冷却设备，运营支出也相应上升。
根据数据加速器的类型和负载，服务器中单个数据加速器的计算能力可以与15台服务器相匹配，从而显着降低资本支出和运营费用。
基于硬件的数据加速器还带来了更多好处，例如更低的延迟和更高的稳定性，这在车辆自动驾驶、工业4.0/5.0、金融服务和其他延迟敏感的用例中非常有用。
效果尤为突出。
优秀的数据加速器的最后一个特点是具有出色的灵活性，能够适应ML/DL算法的变化，包括算法本身的调整、负载的变化和/或ML/DL算法数据集的更新。
数据加速领域存在三种不同的硬件方式，分别是GPU、FPGA和定制ASIC。
如下所示。
CPU的灵活性永远是最好的，但与其他专用数据加速器相比，在能耗、性能和成本方面都存在一定的劣势。
其他选项包括 GPU、ASIC 和 FPGA。
ASIC具有最好的效率和性能，但其功能完全固定，缺乏必要的灵活性来适应AI算法的变化、新兴技术的参数变化、供应商要求和负载优化。
GPU是传统核心数据中心的主力，仅限于纯计算使用场景。
无法提供大多数场景所需的网络和存储加速能力，且能耗和成本较高。
FPGA 可以以类似于 ASIC 的速度加速网络、计算和存储，并具有必要的灵活性，为当今的核心和边缘数据中心提供理想的数据加速。
除了数据加速之外，FPGA还将在传感器融合和传入数据流合并等领域发挥关键作用，为数据消费奠定坚实的基础。
图3：CPU、GPU、FPGA和ASIC的比较 Achronix提供的精选产品 Achronix为AI/ML计算、网络和存储应用开发基于FPGA的数据加速产品。
与其他高性能FPGA公司不同，Achronix既可以提供独立的FPGA芯片，也可以提供嵌入式FPGA半导体知识产权（IP）解决方案。
除了独立的FPGA芯片和eFPGA IP之外，Achronix还提供基于PCIe的加速卡，可用于开发、现场测试或生产应用场景。
Speedster?7t系列FPGA采用台积电7nm工艺打造，拥有业界最快的输入/输出速度，可支持GbE、PCIe Gen5和双存储接口：标准DDR4和GDDR6存储接口所带来的惊人速度，相比之下比 DDR4 高 %。
如果数据无法轻松到达 FPGA 逻辑阵列，那么高速接口就没有多大用处。
为了避免遇到这个瓶颈，Achronix从架构中添加了二维片上网络（2D NoC），它可以有效地充当所有外部输入/输出数据的高速通道，增强了FPGA 本身内部的功能单元块和 FPGA 逻辑阵列。
该2D NoC实现了超过20 Tbps的双向带宽，远远超过输入/输出和功能块的总带宽要求，消除了片上通信的延迟问题。
在对成本、性能和能耗高度敏感的大批量应用场景中，用户通常会使用ASIC，但此时如何满足灵活性的需求呢？无论是算法的演进、需求的变化、供应商和运营商的具体要求、协议适配，还是功能系统单元块的多样化接口，都带来了一定程度的灵活性。
速度核心？ eFPGA IP 是这个问题的最终答案，让 ASIC 拥有恰到好处的灵活性。
查找表（LUT）、存储器、DSP/MLP和2D NoC资源的数量和组合可以由ASIC开发人员决定，Achronix将为他们的ASIC或SoC设计提供集成在芯片上的定制IP。
矢量路径？加速卡是采用PCIe外形结构的硬件加速平台。
它可以被视为评估、开发和现场测试工具，也可以用于批量生产应用。
该解决方案还可以根据用户的具体要求进行定制。
结论 人工智能、机器学习和深度学习将继续推动工业4.0和5.0的发展，将生产力和效率提升到新的高度。
在物联网和5G技术的帮助下，自动化和机器人将与人类的奇思妙想和创造力相结合，创造出人类10年前无法想象的制造环境。
FPGA 可实现传感器融合，并可连接到众多物联网设备，以充分把握制造环境中人工智能系统所需的高性能和灵活性之间的平衡。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不拥有所有权，不承担相关法律责任。如果发现本站有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件 举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
标签：
相关文章
06-18
06-21
06-18
06-18
06-08
06-18
06-21
最新文章
使用电子管有哪些注意事项？如何检查电子管之间是否短路？
博通支付1200万美元和解SEC财务欺诈指控
八名运营商高管确认加入虚拟运营商
内蒙古农牧区雷电灾害成因分析及防雷对策
北京联通将5G应用于世园会远程医疗急救
TD-SCDMA最后一轮冲刺测试启动，产业前景更加光明
专访阿里云总裁王健：云计算服务平台梦想成真
USB2.0控制器CY7C68013的接口设计与实现