边缘计算对未来存储器及存储技术带来改变

边缘计算对未来存储技术的影响
边缘计算通过物联网将计算能力和服务部署在网络的边缘，向附近的终端、感应器、用户提供通讯和计算服务,解决物联网系统在高分布式场景下的海量异构连接、业务实时性、业务智能性、数据互操作性以及安全和隐私保护等挑战。
边缘计算对未来存储技术的影响
边缘计算赋能新基建浪潮
2020年5月，十三届全国人大三次会议上发布的《政府工作报告》中，备受关注的新型基础设施建设，首次被写入了政府工作报告。“加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设数据中心，增加充电桩、换电站等设施，推广新能源汽车，激发新消费需求、助力产业升级。”新基建涵盖了三类重要的领域：第一类是信息基础设施，比如5G、工业互联网为代表的通讯网络基础设施，以人工智能、云计算等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等；第二类是融合基础设施，比如智能交通、智慧能源基础设施等；第三类是以创新基础设施，比如重大科技基础设施、产业技术创新基础设施等。
可以预见,未来有两个行业将获得高速发展,一个是通信网络行业，另一个是智能交通行业。因为社会的快速发展带来的是更多的信息和物理实体上的交流,信息的交流靠通讯,物理实体的交流靠交通。因此,作为通信技术与交通技术的结合，智能交通领域一直是备要关注的焦点。
边缘计算通过物联网将计算能力和服务部署在网络的边缘，向附近的终端、感应器、用户提供通讯和计算服务,解决物联网系统在高分布式场景下的海量异构连接、业务实时性、业务智能性、数据互操作性以及安全和隐私保护等挑战。通俗来说,在智能交通应用场景中，云计算就相当于智能设备的大脑,处理相对复杂的进程，而边缘计算就相当于智能设备的神经末梢,进行一些“下意识”的反应。
运用边缘计算和物联网，可以提前预测可能发生的交通事故,再和车辆结合，配合监测结果可以自动避免车祸，有效减少车祸数量。对于交通拥堵,边缘计算可以实时分析处理监测到的交通状况，根据车流量和车流速度来判断是否会发生拥堵，实时提供最优路线并调整拥地段的交通状况，如调整红绿灯时长，快速改善拥堵状况,并把重要数据反馈至云端。借助边缘计算、物联网等技术可以推进城市智能交通快速发展。
传统安防市场正在发生着深刻变化，这个变化一方面是技术的驱动，另一方面是行业业务转型的驱动。智能安防行业对于存储的激增需求，主要来自视频质量提升和存储时间的延长，前端摄像机的需求增加，我们只需要再增加相应数量的摄像机。但是对于系统存储容量的需求，却是呈现几何倍数增长的。显而易见，当存储量的需求持续增长时，对于新技术的需求也是日益迫切。
在安防应用中，随着AI赋能，存储发展也发生着深刻的变化。传统的安防架构中，通常是摄像机+NVR+云存储空间，随着AI和边缘计算在安防领域的深度应用，AI摄像头需要更多的存储空间和智能监控性能，摄像机只为云端传输计算后有价值的数据信息，而非像传统的摄像头传输全部图像数据。同时，闪存技术因为低延迟应用程序的发展和存储智能化而加速发展。
以云计算和物联网技术为基础，融合边缘计算模型和视频监控技术,构建基于边缘计算的新型视频监控应用的软硬件服务平台,可以提高视频监控系统前端摄像机的智能处理能力，进而实现重大刑事案件和恐怖袭击活动预警系统和处置机制,提高了视频监控系统的防范刑事犯罪和恐怖袭击能力。最典型的应用案例就是人脸识别，在基于边缘计算的人脸识别应用场景当中，通过在前端摄像机内置高性能智能芯片，将人脸识别智能算法前置,并依托边缘计算，将人脸识别抓图的压力分摊到前端，凭借这种前端抓拍和边缘计算分析的前后端智能相结合的模式，解放云计算中心的计算资源，以集中计算资源做更高效的分析。
存储器的发展新方向
由于边缘计算赋能到各个智能终端设备，传统的云计算构架正在发生变化，催生了存储技术不断向前发展，以适应智能设备的更多前端计算要求。存储芯片方面，简单来说，发展方向非常清晰，可以概括成“一大一小一高一低”。第一，大容量，各个领域对于存储容量的需求，正在呈现指数型增长，随着万物互联时代的到来，网络边缘设备的数量快速增加，随之产生了海量数据；从数字电视到高清、全高清、超高清4K，再到今天的超高清8K，视频数据也是爆炸式增长，所以在各个应用环境都需要更大容量的存储。第二，小封装，在AIoT等“雾端”物联网设备上表现明显，以真无线(TWS)耳机为代表，这类产品本身的内部空间非常狭小，所以在这些应用领域，不仅要提供晶圆级的封测产品，有的厂商更提出要提供SIP(SystemInPackage,系统级封装)级晶圆产品。第三，高性能，随着传感器和更多微处理器（MCU）集成到系统中，汽车电子等领域的各功能单元的数据都需要更高性能的闪存。第四，低功耗，该点要求主要体现在穿戴式的物联网产品上，这类产品的特点都是以电池来驱动系统工作，使用的主要存储器包括NORFlash。
逻辑计算芯片方面，人工智能与大数据对芯片的处理能力提出了越来越严苛的要求，芯片的运算能力和存储能力正在成为瓶颈，这也驱使各家半导体公司竞相开发新的硬件平台、计算架构与设计路线，以提升芯片性能。MRAM、ReRAM和PCRAM等下一代存储器技术兴起，便是芯片与系统设计人员致力研发的重要成果之一。这些新型存储器具有更高的读取速度和耐用性，以及更小的裸片尺寸、成本和功耗，甚至有可能为未来存储器内计算（In-MemoryCompute）的开发提供支撑。但是由于制造环节存在技术和材料瓶颈，目前下一代存储器的生产良率并不高，难以实现规模化量产，无法成为市场主流，产量低且价格昂贵，大部分以特殊应用为主。
边缘计算对未来存储技术的影响
不过，随着高端材料科学的技术发展，和更多相关设备的开发，未来2-3年当中，下一代存储器有望加快进入市场。
此文内容来自大华股份，如涉及作品内容、版权和其它问题，请于联系工作人员，我们将在第一时间和您对接删除处理!