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边缘计算处于物理实体和工业连接之间,鲲云科技就是这样一家公司

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边缘计算起源于传媒领域,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

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随着这两年5G、人工智能与物联网技术的发展,“边缘计算”这一名词就不断的出现在我们的视野中,相比于他的前身“云计算”,边缘计算以更强大的数据整合和数据集中化处理能力而大放光彩。边缘计算能更高效、更安全、更快的处理数据,无需将数据传输到云端处理,这样既可以节省大量带宽,还可以提升效率。

随着这两年5G、人工智能与物联网技术的发展,“边缘计算”这一名词就不断的出现在我们的视野中,相比于他的前身“云计算”,边缘计算以更强大的数据整合和数据集中化处理能力而大放光彩。边缘计算能更高效、更安全、更快的处理数据,无需将数据传输到云端处理,这样既可以节省大量带宽,还可以提升效率。

在如今空前火热的人工智能风潮推动下,“边缘计算”也首次出现在Gartner
发布的“十大战略技术趋势”中,并迅速成为年度最热科技词汇。几乎所有的专家论坛或者科技峰会都会设置边缘计算专题,几乎每个前沿科技企业的领导人都在阐述他们在边缘侧的技术储备和未来规划,几乎所有计算领域的学者、专家都对此发表了看法。边缘计算,正在被前所未有的关注着,一时风光无限。鲲云科技就是这样一家公司。他们以自主研发芯片架构为底层,以开放应用平台为依托,打造了人工智能的顶层应用开发生态平台。

随着深度学习领域的一系列进展,越来越多的领域开始利用基于深度学习的人工智能算法解决实际问题,并取得了很好的效果。顺应这一潮流,不少企业和研究机构也推出了自己的深度学习开发平台。目前主流的AI平台多聚焦在云端或服务端的解决方案,对于前端设备的平台支持还处于空白阶段。随着物联网的不断发展,对面向前端设备的芯片级开发平台的需求迫在眉睫。

帝国理工的“帝国梦”

目前,我国数百个城市提出了打造“智慧城市”宏伟战略目标,安防产品和技术是智慧城市建设的硬件和重要技术支撑,也是智慧城市建设的基础。当软件发展到一定程度时,总会存在底层硬件不够用的情况,然后这时又总会有一批人投身去做硬件,并因此产生新的投资机会,但当底层硬件发展到一定程度之后,便又会产生一个更大的平台,吸引更多的人做软件和算法方面的创新,如此周而复始。

鲲云科技的联合创始人牛昕宇博士是大家眼里不折不扣的学霸。从复旦大学本科毕业后,牛昕宇选择前往英国的帝国理工学院继续深造。牛昕宇告诉亿欧,他之所以选择帝国理工是因为在做毕业设计的时候接触到了AI芯片这些方面的信息,发现英国的人工智能比较厉害,包括此前横扫围棋界的AlphaGo都是帝国理工的专家学者做出来的,虽然相比于美国,英国比较冷门,不过能接触最前沿的技术还是让牛昕宇最终选择了帝国理工。

目前国产芯片面临的是起步晚的问题,这造成了其他厂商已经做成完整的生态,这时候再拿出一颗一模一样可能比别人新、性能更高的芯片,其他厂商要替换的不是底层的芯片,需要替换的是整个生态,这就是一个比较困难的事情了。

在这里牛昕宇博士遇到了他的教授Wayne
Luk陆永青院士。陆永青院士拥有英国帝国理工学院教授,英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师学会会士、英国计算机学会会士等一系列荣誉。在牛昕宇获得博士学位后,他向陆永青表达了创业的想法,得到了老师的支持,联合创立公司。陆永青院士为公司取名Corerain,
牛昕宇确定了“鲲云”这个名字,取自《逍遥游》,“北冥有鱼,其名为鲲。鲲之大,不知其几千里也。化而为鸟,其名为鹏。怒而飞,其翼若垂天之云。”牛昕宇说,希望鲲云科技有朝一日能随风而起,“扶摇直上九万里”,成长为一家拥有自主知识产权AI芯片的伟大公司。

边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI,早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上最大的分布式计算服务商之一,当时它承担了全球15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题,并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。

目前公司团队的其他人员绝大多数也都来自帝国理工,鲲云的另一位联合创始人CTO蔡权雄也是帝国理工的博士后。“我们几乎搬空了帝国理工实验室里的所有人才。”牛昕宇博士笑着说到。牛昕宇也希望团队能继续发扬务实的学院派精神,共同走出鲲云自己的成长路程。

对物联网而言,边缘计算技术取得突破,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。

CAISA架构与AI平台

拥有强大研发实力的鲲云,从自身技术优势出发,打造出了自己的技术壁垒。目前鲲云拥有基于CAISA架构的芯片板卡与鲲云AI应用开发平台两个系列产品。

鲲云AI应用开发平台

随着深度学习领域的一系列进展,越来越多的领域开始利用基于深度学习的人工智能算法解决实际问题,并取得了很好的效果。顺应这一潮流,不少企业和研究机构也推出了自己的深度学习开发平台。目前主流的AI平台多聚焦在云端或服务端的解决方案,对于前端设备的平台支持还处于空白阶段。随着物联网的不断发展,对面向前端设备的芯片级开发平台的需求迫在眉睫,鲲云AI应用开发平台应运而生。

鲲云AI开发平台聚焦于人工智能芯片领域,能够做到从数据标注、模型训练、SG优化、硬件编译到板卡测试的全自动化支持。该平台仅需用户提供数据标注就可以自动化、定制化的提供针对特定领域的AI前端产品及解决方案,整个过程无需底层硬件专业知识,无需任何代码编写,极大地降低了用户的使用门槛,这让有人工智能开发需求的领域和行业可以轻松在鲲云AI开发平台上定制自己的人工智能解决方案,让终端应用成为拥有“智能大脑”,让芯片实现人工智能化,真正做到了快速高效地利用AI技术赋能终端,赋能行业。

同时,该平台融合了鲲云专门针对深度学习算法的硬件优化,实现了对绝大多数现有深度学习网络的支持和加速,鲲云AI开发平台能够很好的促进和支持基于人工智能芯片的前端解决方案在智能监控,智能生产,物联网等领域的更加快速落地和推广,加速前端AI技术的蓬勃发展。

基于CAISA架构芯片板卡

鲲云科技的高性能芯片主要得益于鲲云科技团队在定制计算领域30多年的积累,芯片产品采用定制数据流架构,具有高性能、低功耗、低延时的特性,能够实现最大化资源能效比,远高于业界通用的20%理论性能利用率。底层参数化,可配置通路,多层并行便于芯片拓展,3D卷积神经网络架构提供了更多的可拓展维度。基于原创性的芯片底层架构,鲲云科技的芯片产品“雨人加速卡”和“星空加速卡”能够满足算力不断前移的物联网时代人工智能需求,为其提供底层硬件支撑。

鲲云科技也向亿欧展示了基于星空二代的单卡16路视频实时处理方案。通过服务器嵌入星空加速卡,可同时支持16路1080p视频中对最小60×60像素的特定目标全检测及视频结构化分析,实现1080P高清实时视频200帧/秒的检测性能,延时低至5毫秒,功耗为35w,实测性能达理论峰值的90%。充分体现了自主研发的定制数据流架构芯片高性能、低功耗、低延时的特性,最大化资源能效比,满足人工智能时代不断提升的算力需求。可为安防行业中交通、商场和住宅等场景数字安全监控及行人、车辆、路况等提供深度学习目标定位、去重、识别、属性分析一体化的后端人工智能方案。也为城市发展提供更智能的安防、工业监控、智慧城市等一系列解决方案。

垂直领域无门槛快速落地

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