联通培育5G边缘时代，英特尔为开发者降门槛增性能( 二 )
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5G边缘用例要想具备创新性 ， 创造出如手机中那些核心4G应用一样离不开的用例 ， 就需要具备跨时代意义的技术作为支持 ， 视觉与AI能力正是这样的技术 ， 以往在边缘侧增加这些技术存在着不小的技术门槛 ， 英特尔的边缘端到端整体解决方案恰恰简化开发流程 ， 并提升边缘侧的性能 。
让边缘具备视频和图像能力 ， 就意味着边缘需要分别完成解码、推理、渲染和编码能力 。
英特尔恰好拥有一系列的解决方案 ， 包括软件框架、工具集、针对性的硬件来满足媒体处理发布、360度VR、云渲染及云游戏业务中的需求 。
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在媒体转播、360度VR等用例中 ， 需要编码在最短时间内将内容压缩到比较少的比特数 ， 并且不影响图像或视频质量 。
英特尔提出的SVT可扩展视频技术 ， 为多核的CPU平台提供更高的编码速度 ， 针对至强可扩展处理器进行了特定优化 ， 实现了性能、延迟和质量间的平衡 。 此前联通与英特尔的8K高清360VR直播业务中 ， 就采用SVT进行编码 ， 在英特尔通用服务器平台上实现了编码打包解码等全过程 ， 实现了对北京冬奥场馆的远程实时直播 。
让边缘具备AI能力也是在被广泛关注的业务 。
此前中国联通发布的《中国联通5G MEC边缘云平台架构及商用实践白皮书》中就指出各行业的AI需求将会持续旺盛 ， 人类将会步入AI社会 。
然而在边缘部署深度学习能力仍然是一个难题 ， 存在着嵌入式系统与数据中心间的脱节、多种辩论语言、不同系统的支持等一系列问题 。
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英特尔OpenVINO可针对上述的问题 ， 加速深度学习能力在应用和解决方案的开发和部署 ， 让边缘具备深度学习推理能力 ， 可让包括CPU或FPGA均可成为推理引擎设备 。
OpenVINO还支持大量的深度学习模型 ， 如TensorFlow、PyTorch等 ， 开发者直接通过模型优化器和推理引擎就能将各种训练好的框架模型进行线上部署 。
整个过程中 ， 开发者只需要编写少量的代码 ， 就可以在边缘侧部署深度学习模型 ， 还能实现“一次开发 ， 任意部署” ， 可针对性能、功耗、成本等不同考量的多种场景 。
除了在开发套件上的支援外 ， 在硬件上 ， 目前CPU已经成为最能适应不同平台的处理设备 。
英特尔最新的第二代至强可扩展处理器 ， 专门对AI进行了内置优化 ， 支持DL Boost技术 ， 不仅可以用作AI的推理 ， 也可以用作AI的训练 。 英特尔傲腾数据中心级持久内存的App Direct与Memory Mode双模式 ， 也为边缘和云端业务提供了更多可选的方案 。
本次研讨会上 ， 视博云就分享了在采用联通MEC边缘云平台及英特尔解决方案的成功案例 ， 该公司的Cloud XR平台 ， 通过联通MEC平台免除了单独组网的负担 ， 分散了骨干网压力 。
在边缘侧部署时 ， 通过英特尔的至强可扩展处理器获得了更好的稳定性 ， 还支持更高的内存与更多的连接并发数 。 同时还使用英特尔SVT-HEVC来进行360度视频的分片编码 。 让Cloud XR平台可以迅速在教育领域落地 ， 让学生通过VR设备获得全新的学习体验 。
同理基于这一平台 ， 不仅仅是教育 ， 在行业应用、体育赛事直播、家庭VR视频内容中都将可快速落地 。
未来 ， 随着联通MEC平台“一点创新 ， 全国复制”的号召力 ， 以及英特尔端到端边缘整体解决方案的助力 ， 更多的边缘用例也正在跃跃欲试 ， 一个5G边缘的时代即将来临 。
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