5G時代，邊緣計算會引發數據“堰塞湖”現象嗎？
http://www.debgrams.com 2019-07-17 15:56 來源：
2017年，地平線專注于AIoT邊緣計算的“旭日”系列處理器正式流片量產，一年后，地平線發布了XForce邊緣AI計算平臺，其“旭日”處理器也成為了2018年全年國內出貨量最大的邊緣計算人工智能處理器之一。隨著今年中國5G商用牌照的發放，產業即將迎來更大的數據流量，邊緣計算隨之進入加速期，地平線又將如何布局？
邊緣計算成本高昂
一波巨大的數據流正在路上，人們用“數據爆炸”來形容跟隨在5G網絡身后的大批量數據。小到智能穿戴設備，大到汽車、樓宇，受惠于高帶寬的網絡連接，萬物互聯時代即將開啟。據英偉達、英特爾以及IBM官方公布的數據，未來每輛自動駕駛車輛，每天將產生最多1000TB數據，2000輛自動駕駛車輛每天將產生250萬兆字節的數據量。“要知道，這個數量級等同于全人類在2015年產生的數據量之和。”地平線聯合創始人兼副總裁黃暢說。
隨之而來的便是數據存儲以及處理問題。很多大廠開始布局數據中心，期望巨大的機房可以解決即將到來的數據壓力，但傳統的數據中心模式，無論是在資本還是在能源方面，都存在著大量有待解決的問題。“一個令人吃驚的現實是，人們用20萬元購買一臺GPU服務器的同時，還需要再加20萬元購買兩年的機房場地費。此外，還要繳納電費、網費、維護等費用，成本相當高。”黃暢說。
除了需要高昂的資金成本外，傳統數據中心對于地理位置也十分挑剔。“約束太多了，你需要找一個電費便宜的地方，還需要制冷，例如世界上最大的數據中心，它建在北極圈內。此外，還要保證地理位置不能常年地震。”黃暢說。
降低數據傳輸成本，成為了企業需要迎頭面對的第一個問題。傳統的數據傳輸路線，是從終端到云端的鏈接，但是大規模數據襲來，傳統的模式勢必難以解決延時以及功耗上的難題。于是，人們提出了“邊緣計算”。將部分數據處理放在邊緣，以期降低傳輸成本。“過去只有端和云，現在突然出現一個邊緣計算，人們看到了巨大的市場空間。”黃暢說。
新變量邊緣計算的到來，引發了商業范式的轉移。在主干網傳輸速度尚未提升之時，邊緣計算使得數據將大規模擁塞在終端與云端之間的數據網絡的葉子節點上。“5G網絡技術雖然很快，破解了邊緣處的數據傳遞，但是這種傳遞受距離限制，大概在700米的范圍內傳遞，它并沒有從本質上改變干網的帶寬。”黃暢表示，未來的5G基站旁，將很容易出現數據“堰塞湖”現象，即大批量數據擁塞在一個節點，“這就需要更加快速的處理能力。解決這個問題，是地平線定位的企業價值所在。”黃暢說。
初創公司的企業責任
“地平線是一家開放的AI初創企業。”黃暢表示，與同領域的其他公司相比，“開放性”是地平線最大的特色，“不碰數據、不做應用”是地平線給客戶的一個保障。“我們為行業提供最好的AI邊緣計算平臺，并配備高性價比的軟件，打造好用的工具鏈，為客戶提供一些參考算法，增加開發便捷性，幫助客戶提高核心競爭力。”黃暢說。
這是黃暢眼中地平線實現的企業價值。而在實現價值的更深處，黃暢認為，AI初創企業更應該背起社會責任。“未來的數據會呈數量級的往上增長，當數據規模成長到一定程度后，如果不對數據進行處理，將難以產生價值，但是對數據進行處理后，必然會消耗能量，這是一批很大規模的能量消耗。”黃暢表示。
據《中國數據中心能耗現狀白皮書》，我國數據中心每年碳排放量達到9600萬噸，是民航年碳排放量的兩倍之多。在AI智能化帶來便捷的另一端，數據計算將帶來巨大的能源消耗與排放。黃暢將“極致效能”定義為AI企業應該履行的社會責任。“訓練一個AI模型，將產生284噸碳排放量，相當于5輛汽車平均一年的碳排放量。環境碳的排放量，是AI企業需要承擔的巨大社會責任。未來，包括電能消耗、環境污染在內的眾多資源在內，都需要企業重點關注。”黃暢向記者描述道。
未來，預計AI領域將面對更大的能源消耗問題。黃暢認為，若AI初創企業不能改善產品效率，不能十倍、百倍的提升性能，將來或將面對“爭搶能源”的問題。在企業努力實現商業價值的同時，為了更好地發展，需要提前部署應用能源相關問題。“如果在眾多性能里面選擇優化一種性能的話，我們會選擇節能。這是地平線的社會責任，也是AI初創企業應該面對的責任。”黃暢說。
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