爱云资讯|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

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 。
爱云资讯|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
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以下为发言内容整理:
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!
【爱云资讯|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】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(LenovoEdgeComputingPlatform) , 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 。