לדבריו, כדי לייצר מערכות שתשרודנה שנים בלי החלפת סוללה או שיקצרו אנרגיה מהסביבה, עלינו קודם כול לרדת בצריכת האנרגיה מ-1-2 מיליוואט לחיישן למיקרו-וואטים בודדים, כלומר סדר גודל של אלפית.
פרופ' לוקה בניני, אוניברסיטת בולוניה ו-ETH ציריך בכנס ChipEx2015. צילום: קובי קנטור |
חיישנים חכמים, שהם הבסיס לאינטרנט של הדברים יידרשו יכולת חישוב מקומית. כך אמר פרופ' לוקה בניני, מומחה במחקר פיתוח רכיבים בעי צריכת הספק נמוכה מאוניברסיטת בולוניה וה-ETH ZURICH, במושב הפתיחה של כנס ChipEx2015 שנערך לאחרונה בת"א ע"י אתר Chiportal.
פרופ' בניני נתן כמה דוגמאות, למשל עיבוד, הקובץ הגולמי של תמונות ממצלמות אבטחה דורש סדר גודל של 100 קילוביט לתמונה. עיבוד שיסווג את המצולם בהם, יבצע ניתוח מצב וזיהוי של המצולמים יוכל לחסוך רוחב פס עצום.
גם עיבוד קולי, שבאופן גולמי תופס 10 קילוביט יוכל להצטמק אם תתלווה לחיישן יכולת זיהוי קול, סיווג תוכן השיחה וניתוח חותמות קוליות.
החיישן גם יוכל לנצל את העיבוד כדי לנטר את מצבו ולאפשר ביצוע עבודות תחזוקה מונעת (למשל החלפת סוללה).
אחת המגבלות העיקריות לשימוש במעבדים חזקים בחיישנים היא כמובן מגבלת האנרגיה. כדי לייצר מערכות שתשרודנה שנים בלי החלפת סוללה או שיקצרו אנרגיה מהסביבה, עלינו קודם כול לרדת בצריכת האנרגיה מ-1-2 מיליוואט לחיישן למיקרו-וואטים בודדים, כלומר סדר גודל של אלפית.
בהמשך הראה פרופ' בניני את השפעת חוק מור על התפתחות ה-CMOS בארבעים השנים האחרונות, דבר שהתבטא בתוספת אינטליגנציה. ואולם יש עוד דרך רבה כדי להגיע לצפיפות וליכולת החישוב של המוח הביולוגי. היעילות האנרגטית של המוח כל כך גבוהה עד כדי גיגהאופס אחד למיליוואט.
אחת הבעיות היא שאין לנו סטנדרט ברור במה שמכונה יישומי האינטנרט של הדברים בכל הקשור לעיבוד על החיישן. יש לנו תקנים טובים יותר לתקשורת, אך החישוב אינו מתוקנן.
לא כדאי לעשות את החישוב בשבבים שהתוכנה טבועה בהם (HARD WIRED) ואשר מבצעים רק פעולה אחת, אנחנו צריכים חישוביות. משמעות הדבר מיחשוב ניתן לתיכנות. משמעות הדבר תוכנה פתוחה, כלים פתוחים ובתקווה גם חומרה פתוחה כדי למנף ככל הניתן את הגמישות של כוח המיחשוב.
IOT הוא אתגר אך גם הזדמנות, בזכותו אנו נדרשים לדחוף את יכולת המיחשוב עד לקצה. ארבעת ה"אסים" שיעזרו לנו לבנות מעבד חסכוני לחיישני ה-IOT הם:
- אל תבזבז אנרגיה. אם צריך לא להשתמש בכל יכולות השבב.
- מיחשוב מקומי זה דבר טוב
- השתמשו בכל הממדים (שימוש בשבבים תלת ממדיים)
- לימדו להתמחות
האם אנחנו מתקרבים לכך? כן, אנחנו יעילים ואם נגיע ל-1 גיגאופס למיליוואט נתקדם המון אבל נצטרך לתת מענה לדרישה ההולכת וגוברת של יישומים כגון מצלמת 4k אם תרצה לחשב בטכנולוגיות הקיימות היום את הפלט של שידור 4K תידרש ל-1 טרהאופס. זו דוגמה לדרך שבה הצרכים יחייבו אותנו לנצל את יכולת המיחשוב עד הסוף. הכיף רק מתחיל.
{loadposition content-related} |