隨著邊緣計算技術和工業(yè)互聯(lián)網應用的快速發(fā)展，邊緣智能設備需要支持的功能不斷增加，并且，不同類型的功能依賴不同的硬件實現性能加速，比如：網絡傳輸需要獨立CPU的高級網卡支持或與新的安全協(xié)議快速對接，視頻監(jiān)控需要GPU資源來進行視頻分析加速。此外，隨著功能需求的不斷增加，原有邊緣智能設備方案也要升級不同的硬件，而對于在現場已經部署完成的邊緣智能設備，單獨升級其中的某部分硬件模塊，從可行性和成本上均面臨很大挑戰(zhàn)。

上述問題的有效解決需要一種全新的方案。

近日，江行智能與香港理工大學計算學系王丹教授團隊共同研發(fā)的智能網卡項目TAPU-NIC: A Smart Network Interface Card based on a novel Transmission-Analytics Processing Unit for EdgeBox（為邊緣計算設計的基于傳輸分析集成處理的智能網卡）取得重要成果：全球首款可按需、靈活提供CPU和GPU資源的邊緣智能網卡問世。該項目由香港特別行政區(qū)政府創(chuàng)新科技署創(chuàng)新科技基金支持，相關成果申請專利一項，發(fā)表高水平論文三篇。該款智能網卡的原型系統(tǒng)將應用于江行智能EdgeBox系列產品。

該項目的核心成果是一種新穎的傳輸分析處理單元（TAPU），并對不同模式使用的資源進行動態(tài)調節(jié)。TAPU提供的這種關鍵特性可以在不調整邊緣智能設備已有硬件的前提下，為資源優(yōu)化問題提供最佳的解決方案。依賴該特性，項目組進一步研發(fā)了智能網卡模塊TAPU-NIC。

圖1：TAPU-NIC模塊架構

該模塊包含機器視覺類算法模型和系統(tǒng)網絡應用，可根據邊緣側實際業(yè)務需求，自適應動態(tài)調整GPU和CPU資源分配，優(yōu)化邊緣智能設備性能，靈活支持場景應用。原型系統(tǒng)由江行智能EdgeBox，TAPU-NIC，以及商用攝像頭組成，并在香港理工大學進行現場測試。圖2展示了系統(tǒng)演示畫面，我們可以清晰的看到，系統(tǒng)可以按需設置視頻分析參數和網絡應用參數，動態(tài)提供CPU資源和GPU資源。實驗結果顯示，TAPU可以提高24%視頻應用分析的準確度，以及減少22%的響應時間。

圖2：系統(tǒng)演示畫面

江行智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樊小毅博士表示：非常榮幸能與香港理工大學王丹教授團隊合作研發(fā)項目，很感謝香港創(chuàng)新科技署對項目的大力支持。作為一家高科技創(chuàng)業(yè)公司，我們一直非常重視產學研的緊密合作，江行智能希望通過開放性的合作推動行業(yè)前沿問題的研究，加速一系列研發(fā)成果的有效轉化，從而推動技術進步。目前，我們已經同清華大學、香港理工大學、中國科學技術大學、華北電力大學等眾多高校建立了合作關系，相信這個名單會不斷擴大下去，更多AI+邊緣計算的科研成果會落地工業(yè)場景。