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芮勇:让智能边缘计算下沉到行业场景,更靠近数据产生的地方科技资讯

来源:天之家 发表于:2021-01-13 00:39 阅读:

导读:飞象网讯 2020年10月28日,联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇博士在2020联想创新科技大会演讲时表示:随着人工智能和5G等新兴技术的迅猛发展,智能化的应用场景变得越来越丰富,新的解决方案不断涌现。这些新兴解决方案和应用场景对实时计算能力的要求不断...

飞象网讯2020年10月28日,联想集团高级副总裁、首席技术官芮勇博士在2020联想创新科技大会演讲时表示:随着人工智能和5G等新兴技术的迅猛发展,智能化的应用场景变得越来越丰富,新的解决方案不断涌现。这些新兴解决方案和应用场景对实时计算能力的要求不断提高,于是,智能边缘计算就应运而生了,它让计算和智能下沉到行业场景,更靠近数据产生的地方。

芮勇:让智能边缘计算下沉到行业场景,更靠近数据产生的地方

参加联想创新科技大会的朋友们,大家早上好!

我是芮勇,很高兴能在这里和大家分享联想最新的技术创新成果。2020已经是一个充满智能的新时代,而联想呢,正在成为智能化变革的引领者和赋能者!

刚才,元庆在演讲中提到了联想“端边云网智”的战略布局,并指出,联想已经积累了众多的“建材”与“模块”,致力于打造行业智能化的解决方案。

随着人工智能和5G等新兴技术的迅猛发展,智能化的应用场景变得越来越丰富,新的解决方案不断涌现。这些新兴解决方案和应用场景对实时计算能力的要求不断提高,于是,智能边缘计算就应运而生了。所以我今天给大家汇报的主题是:智能边缘计算:让AI在你身“边”。这里的“边”就代表边缘计算,我们要让计算和智能下沉到行业场景,更靠近数据产生的地方。

边缘计算并不“边缘”,在行业智能化新需求的拉动下,“边缘”正在变得越来越“主流”。它也是联想技术战略布局的重点领域之一。联想在边缘计算领域的领导力包含三个层次,首先是边缘计算设备这一层,设备一直是联想的传统强项,产品布局非常丰富,我就不展开讲了。

今天,我想重点介绍硬件设备之上的这两层,这两层的核心技术,构成了联想智能边缘计算的技术基石。

首先我们来看边缘基础架构层。就像我刚才所介绍的那样,现在越来越多的行业应用,需要更低的时延、更灵活的部署、更强的适应性、更安全的数据隐私保护。在这种情况下,传统的云的基础架构可能无法满足需求了,我们需要有一个更加扩展的、强化的基础架构,从云延伸到边。联想研发了业界领先的边缘计算平台LECP (Lenovo Edge Computing Platform),它能够和联想的各种边缘设备深度融合,为边缘场景下的业务提供网络及算力实时动态的感知调度,以及统一自主的运维管理。

当然,光有边缘基础架构,还是不够的。我们还需要最上面这一层,也就是边缘智能层,来支持各行各业智能化的应用和需求。联想研发的边缘AI平台,能基于边缘设备和场景数据训练出适配场景的AI模型,并实现模型在云-边-端之间的协同推理,能够更有效地发挥边缘侧的算力,助力实现更广泛的场景智能。

这两层里面有很多关键的技术,由于时间的关系,我就在每一层里挑一个关键技术来介绍一下。

我们先来看一下边缘基础架构层中的一项关键技术混合轻量级虚拟化引擎。

当云计算能力下沉到行业场景时,往往存在设备空间、耗电量等诸多限制因素,进而限制了计算存储等基础资源规模,因此需要运行其上的边缘计算平台向轻量化发展。另一方面,边缘平台上仍然需要承载原来云端所承载的多种边缘智能应用,而这些应用有些需要跑在容器上,有些需要跑在虚拟机上。如何满足这些多样化的虚拟化需求?传统的虚拟机及容器通常是由两套独立的虚拟化堆栈来分别实现。但这样问题来了,这样的虚拟机和容器的两套方案会导致虚拟化开销大、资源利用率低,并且不能混合编排和管理。为此,联想在业界首创了混合轻量级虚拟化引擎,实现了虚拟机和容器在虚拟化引擎层的深度融合。仅通过一个虚拟化可执行程序,就可以同时虚拟出轻量级虚拟机和安全容器,有效降低了虚拟化开销,缩短了启动时间。效率和性能大幅提升。

我们再看看边缘智能层。首先,联想首创了渐近式模型优化技术。云侧模型为追求精度一般体积较大,在边缘侧执行时,需要根据可用资源进行模型裁剪。以深度学习卷积神经网络模型为例,该技术可以自适应调整卷积层的裁剪比例,根据场景渐进式优化模型。模型下发到边缘侧之后,我们的AI任务协同计算技术不是把云边端看成是分割开来的资源,而是把云边端视为一个统一的资源池,通过感知资源池中的计算、存储和网络总体情况,动态调整任务在云边端上的计算分布。此外,云侧训练好的模型不可能预知边缘侧特有的数据特征。为此,我们使用终身学习技术更新预加载模型的参数,使模型更好地适配场景。

讲完了这些核心技术,接下来,我想通过商飞大飞机制造的一个实例,为大家具体介绍一下联想智能边缘计算在行业中的应用。