在雲端運算發展超過10年之時,近年公雲大廠AWS、微軟已開始積極往邊緣運算走。2016年時,AWS一口氣推出三款產品,分別是Lambda@Edge,讓Lambda程式開始能在邊緣節點執行,還有將無伺服器運算帶到IoT環境的AWS Greengrass。而儲存裝置AWS Snowball Edge,讓Lambda程式可以轉移到本地端裝置接手繼續執行。微軟則是在2017年的Build大會,推出 Azure串流分析工具,原先只有Azure才能使用,也能部署本地端,就近分析串流資料。

因應邊緣運算的未來趨勢,不只公有雲廠商,英特爾(Intel)近日也推出了OpenVINO開發工具包(Open Visual Inference & Neural network Optimization),結合Intel軟體、硬體產品,讓開發者可以更簡單將邊緣、物聯網裝置搜集的影像資料,轉換成有商業價值的資訊。想試用的開發者,Intel也已經開放免費下載。

Intel表示,透過OpenVINO,使用者可以開發高效能的視覺分析應用。而該工具包,總共由三大重要元件組成。首先是Intel Vision Prodcuts中,經常用到的深度學習部署工具(Deep Learning Deployment),還有開源電腦視覺及影像處理工具OpenCV,以及電腦視覺API標準OpenVX。

而OpenVINO,可以與Intel自家的深度學習工具結合使用,像是深度學習編譯器nGraph。該公司也表示,此工具包相容於市場上主流的AI框架,像是TensorFlow、MXNet、Caffe「開發者可以更簡單將應用,部署在邊緣運算環境」,同時該工具包,也能結合自家硬體應用,像是FPGA技術,還有視覺處理晶片VPU。

近年Intel已經看到隨物聯網裝置產生海量資料,帶來的創新商機。該公司表示,根據產業報告指出,2023年,電腦視覺分析市場預期達到173.8億美元,而深度學習市場規模,將從2016年的6.55億美元,在2025年成長至350億美元,「這些成長,來自企業導入AI技術」,而背後支撐AI應用的基礎,則要仰賴物聯網、邊緣運算裝置產生的數據。


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