边缘计算是一个相对云计算的概念,指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务。去年,英特尔、ARM和华为等公司联合成立了边缘计算产业联盟(EdGE Computing Consortium,简称ECC);高通中国区董事长孟樸在不久前的GMIC也上强调了终端的计算能力对实现 人工智能的重要性。
当然,这些企业纷纷提出边缘计算不仅仅是个概念本身,更重要的意义是在向业界宣告——计算能力正在从云端向移动终端迁移。
在云端服务器芯片市场,英特尔占据了95%以上的份额,但尴尬的是,越往移动终端靠近,英特尔的劣势就逐渐凸显出来了。
“现在前端设备越来越智能,例如语音、图像、视频处理等等。所以对于前端设备来说,需要更高的性能;如果要移动的话,还需要更低的功耗。”James D.Jackson如此表示。
显然,对英特尔而言,已有的PC级处理器和嵌入式微控制器模块都无法满足这一需求:
PC处理器体积大,功耗、成本高;
嵌入式微控制器虽然体积和功耗小,但性能又无法满足设备的需求。
而英特尔500系列是一款系统模块(SOM),它更像是一款折中的产品。
事实上,英特尔500系列计算模块内置的就是14nm工艺的Atom处理器,如果单从计算能力来看,Atom和动辄数百美元的500系列计算模块是完全一致的,企业完全可以选择用一款价格更加低廉的SoC来开发应用。
但单论SoC的实力,英特尔毫无优势可言。如果让你开发一个移动应用,Atom和高通的骁龙平台之间,你会作何选择?
所以,英特尔500系列计算模块最大的特点显然不是满足设备对移动性和功耗的要求,也不是强调单一的计算能力,而是功能的扩展。
James D.Jackson表示,该模块拥有前几代模块所不具备的物理接口,例如USB3.0、PCIe、MIPI CSI、DSI和HDMI。举个例子,如果要做计算机视觉,直接接入Realsense或者第三方的摄像头就可以实现,但如果用Atom来开发这一功能,则需要从底层的研发工作开始。