。 。… … 。。… 。。 。’ … 实用第一 智慧密集 ． ． ．。，。． 。 。。。。．． ．。 。 。 。 。 ．。 ． 。． 物 圆技术趋势 移动设备将继续担当物联网的用户界面。这很重要。智 物联网领域的技术趋势之一便是设备的互联互通成本急剧下 能手机尤其为物联网发挥着实实在在的交互作用。在消费市 场中，帮助顾客管理多种设备的应用原来很少见，而“ｍｙ ｈｏｍｅ”、 “ｍｙ ｈｅａｌｔｈ”一类应用屡见不鲜。智能手机将继续担 当其他设备的“代理”或“门户”．尤其是可穿戴产品。这将 对网络及更好的技术应用不断提出更高要求，包括网速、传 输距离范围和电量消耗方面的提升。 降。而且将持续下降。由此加入互联互通网络的设备也比以 往更加多元化，其中不乏那些“非联网设备”。举例来说，很 多现在被视为“非智能”．甚至跟“数字”都沾不上边的设备 可以——而且一定会——融人未来的物联网。ｑｔ＋制造商不会 生产所有种类的设备。但制造商的类型将会更加多样。这将使 得不同制造商的设备互联互通，以及不同应用的整合变得尤为 重要。要实现这个目标，云端互联互通是最高效的途径。 物联网领域的创业机会有希望在以下两个方面发展定制 化解决方案：一是设备方面．很多公司都提供定制化服务， ＯｐｅｎＣＬ是异构计算的最佳选择 异构计算近年来得到更多关注，主要是因为通过提升 以更好适应物联网的发展：二是应用方面，定制化应用将会 成为物联网平台的重头戏，为不同的终端提供更好服务。此 前，移动开发平台并未覆盖所有功能，或提供的某些功能并 不完善时，让一些公司有机会为其他开发者单独提供开发工 具。物联网也会面临同样的趋势——物联网不具备或不完善 的功能。将由第三方来弥补。 物联网迎来了互联网继个人电脑（ｐｃ）、移动设备之后的 第三次革新。从技术的角度来看．互联互通成本降低，因此 建立产品的互联互通网络来服务顾客更具可行性。在很多产 业和领域，制造商无需投资基础设施即可部署连接设备．这 是有目共睹的。从产业的角度来看，对于消费电子制造商来 讲，他们越来越意识到学习如何提升产品的必要性。消费产 品大约每ｌ２个月更新一次，这再正常不过了。接下来几年， 因用户需求而产生的可联网设备的数量很可能会急剧扩张。 互联互通的功能也将不再局限于高端产品或奢侈品．走向平 民百姓家是大势所趋。商业环境的潜力也不容忽视．娱乐业、 酒店业等产业互联互通成本的回报率相当可观．法律法规以 及安全隐患也比较少。工业物联网比较特别。投资回报率 （ＲＯＩ）很高，但要求有针对性的高度定制化解决方案，以满 足该环境的“零故障率”标准，顺利完成目标。 原始设备制造商（ＯＥＭ）应该掌控自己的数据，并能 在必要时将控制权委托给代理人，这很重要。顾客一般都 放开了私人数据的控制权；但有时会委托第三方获取数据 或提供增值服务。非常关键的一点是，数据的获取应受到 约束和控制。而且厂商既要保证获取数据的一方能获取足够 的数据，以满足特定功能的需要，还要对数据进行。数 据不同，存储时间和方式也不同。举个例子，用户ＰＩＩ数据 应该加密储存，且账户注销后，数据能够被删除。除此之外 还有一点非常重要，尽可能长时间切掉设备数据关联性．且 只在必要时开启，从而在分析匿名数据时．将数据隐私风 险降到最低。 设计一套合理的物联网云平台关键是跟互联网的个人电 脑和移动发展阶段相比，物联网阶段解决方案的最大特点 是——而且一直会是高碎片化的。物联网平台的发展将主动 适应应用发展，无需定制化。物联网云平台应该不需要另外 开发，就能提供“端对端”、应用层面的安全保障。现阶段， ＣＰＵ时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了 散热和能耗瓶颈。ＧＰＵ等专用计算单元虽然工作频率较低， 具有更多的内核数和并行计算能力．总体性能一芯片面积比和 性能一功耗比都很高。却远远没有得到充分利用。目前异构并 行计算向着以下几个方向发展： （１）集群计算。这是传统高 性能计算的领域。但是今天高性能计算已经演变成了异构并 行计算的一部分，越来越多的高性能计算集群使用ＧＰＵ、 ＭＩＣ、ＦＰＧＡ等。（２）单机计算。推动单机计算向异构并行计 算发展的主要动力是游戏、计算机辅助设计等，而主要表现 是ＧＰＵ＋ＣＰＵ的异构计算。 （３）移动计算。近几年发展表明， 人们对手机的需求比对ＰＣ的需求更大。目前几乎所有的移动 芯片解决方案都是异构的．除了有ＣＰＵ、ＧＰＵ之外，还有视 频编解码单元、音频处理单元。倾向于把更多工作内容转移 到手机上，但是为了保证续航时间。移动处理器的设计一开 始就不是以高性能为目标．这使得要在移动处理器上获取高 性能是比较困难的。 （４）嵌入式计算。在一些恶劣工作环境 下，只有ＤＳＰ和ＦＰＧＡ能够满足要求。 ＦＰＧＡ的异构计算系统因其强大的运算能力成为了众多高 性能应用的最佳选择，但其传统的开发方法存在门槛高、周 期长等众多不足。ＯｐｅｎＣＬ作为跨平台的开发语言，为ＦＰＧＡ提 供了一种全新的开发方法。此方法开发周期短、抽象层次高、 可移植性强．弥补了传统开发方式的不足，有望成为未来构 建高性能计算平台的主流方案。 统一编程模型的异构系统（ＨＳＡ）会改变ＳＯＣ的设计。而 ＯｐｅｎＣＬ作为ＧＰＵ编程语言的重要选择之一，具有多个优势， 比如可适用于多种设备平台（ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＭＩＣ等）；性能良 好；与底层语言相比更易于理解等，是搭建异构系统的最佳 选择。人工智能的兴起为异构架构计算处理大数据带来契机。 从虚拟现实到现实生活，利用人工智能算法处理互联网大数 据是一个不可避免要解决的问题。而这就要求系统具有强大 的并行计算能力和内存吞吐量。所以，在传统高性能计算领 域，越来越多的对于性能有很高要求的开发人员选择了Ｏｐｅｎ— ＣＬ开完成他们的设计。而ＡＭＤ通过异构开发技术社区、技 术沙龙、培训以及与高校合作等多种方式，积极推动异构计 算与ＯｐｅｎＣＬ在中国的发展与普及。
