现在哪个物联网私有云平台是比较好的?

现在哪个物联网私有云平台是比较好的?,第1张

你好,物联网层次很多,首先要看你从事哪个层级的工作了

既然你问语言,那么肯定是开发类的工作,开发类的对象中又包括高层开发和基层开发

其中物联网核心的是底层开发,就是利用汇编语言或者C语言直接面向硬件的开发,这种事纯粹的物联网开发人员

还有一些开发客户端和平台的,用的就可能包括C语言,C,甚至JIVA都有

所以你可以根据自己发展方向确定学习那些东西

2019年全球ICT产业关键字,聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境(XR)、区块链、数位分身(DigitalTwin)持续出笼,尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展,伴随5G商转,势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴,2019年COMPUTEX,全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张,为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案,并展现强大生态系能量。

Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示?瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一:物联网平台

回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置,为了让连网装置深度沟通,Arm针对IoT平台的生态系,近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX,Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境,「任何装置、任何资料、任何云端」(Anvice,Anydata,Anycloud),管理任何种类的连网装置与连接,应付任何内外部不同类型的资料,连接任何公有、私有及混合云端。

换言之,Pelion平台让企业在安全环境下,管理各项物联网装置,无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示,Arm收购TreasureData后,借助巨量资料技术能力,Pelion平台对资料流程进行融合,让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置,顺利走入物联网的资料世界。

亮点二:AI机器学习

联网装置与数据资料爆发成长,人工智慧的机器学习应用,逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长,Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势,以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点,将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮,Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序,在功能性与可扩展性方面,能实现更快机器学习效率。根据统计,目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量,比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率,已经达2~4倍以上,效能也优于传统DSP的可编程逻辑。

换言之,ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台,平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架,目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化,包括超过两倍能源效率,达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍,以及提升至高达八核心的次世代峰值效能,与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。

随着机器学习需求愈来愈高,开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率,并有强大的软体生态系统支援,让整个生态系统的AI效能极大化。

▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能,挑战人的记忆,和装置相比,看谁能先辨出不同的图像。

亮点三:AR/VR装置

前几年开始流行的AR、VR装置,过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此,Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件,其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造,让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版,最高可对应3K解析度与120fps更新率,虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能,加速头戴式显示器的虚拟实境运算,实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。

▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔,提供高效能、无线,摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊,创造VR装置新体验。

当然,使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定,在沉浸式体验方面,还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正(LensDistortionCorrection)、色差校正(ChromaticAberrationCorrection)、非同步时间扭曲(AsynchronousTimewarp),对应更清晰、更真实影像,还能降低配戴者头晕情况。除此之外,Mali-D77显示处理器IP,3K120虚拟实境效能,硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽,以及12%功耗表现。Arm表示,为了让VR更为普及,在全球达到数十亿台装置的长期目标,Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战,为VR产业迎向下一个新世代。

亮点四:车用

Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点,聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色,因其牵涉稳定与安全,尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此,Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画,同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE,借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。

换言之,ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画,从系统性流程到研发,且通过ISO26262与IEC61508标准,一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源,确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统,皆达到最高安全层级。

今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS(DriverMonitoringSystem)驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型,由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测,并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域,也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画,将推出首款多情绪执行处理器,以强化新世代安全驾驶体验。

▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右),情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。

聚焦未来世界,打造创新体验

Arm在COMPUTEX2019展会中,展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点,也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架,包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios,透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市,透过机器学习软体优化,有效扩展硬体效能。

想像未来的世界,5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常,而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此,Arm将持续展现其领先技术优势,携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。


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