Aruba เปิดตัว Aruba ESP (Edge Services Platform) แพลตฟอร์มวิเคราะห์ คาดการณ์และแก้ไขปัญหาของเครือข่ายในอุปกรณ์ปลายทางโดยใช้ AI ที่ Aruba เคลมว่าช่วยลดเวลาในการแก้ปัญหาลงถึง 90% และเพิ่มความสามารถรับส่งข้อมูล (Throughput Capacity) ที่ 15%

Aruba ESP เป็นโซลูชันแบบ Unified Infrastructure ที่ทำงานผ่าน Aruba Central อีกที ทำให้สามารถเข้าถึงและวิเคราะห์เครือข่ายและอุปกรณ์ได้ทั้งหมด ไม่ว่าจะไร้สาย, มีสายหรือแม้แต่ SD-WAN รวมถึงออกแบบมาในแบบ open standard ทำให้สามารถทำงานร่วมกับโซลูชันหรือบริการของ third-party ได้ด้วย

โซนี่เปิดตัวเซ็นเซอร์กล้องที่พ่วงมากับหน่วยประมวลผล AI สำหรับติดตั้งในอุปกรณ์ IoT หรืออุปกรณ์ปลายทาง (edge) ที่ติดกล้อง ตัวเซ็นเซอร์จะช่วยประมวลผลข้อมูลภาพให้ก่อนส่วนหนึ่ง ช่วยลดปริมาณหรือขนาดข้อมูลที่จะส่งกลับไปยังคลาวด์ลง

ตัวเซ็นเซอร์จะมีชิป 2 ตัวคือพิกเซลชิป สำหรับรับภาพ เป็นเซ็นเซอร์ที่รับภาพได้ความละเอียดราว 12.3 ล้านพิกเซล และโลจิคชิป ที่มีหน่วยประมวลผลภาพ (Image Signal Processor) และ Digital Signal Processor สำหรับประมวลผล AI หน่วยความจำสำหรับเก็บโมเดล AI

IBM ร่วมกับ Red Hat เปิดตัวโซลูชันสำหรับ Edge Computing ที่จะได้รับความนิยมมากขึ้นในยุค 5G จากปัจจัยเรื่อง latency ของเครือข่ายที่ลดลง

โซลูชันของ IBM ใช้เทคโนโลยีจากฝั่ง Red Hat คือ OpenStack และ OpenShift (Kubernetes) เป็นแกนกลาง แล้วปรับแต่งให้เหมาะกับการใช้งานในแต่ละอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นความถนัดของ IBM (และเป็นตัวอย่างที่ดีว่า IBM ซื้อ Red Hat ไปทำไม)

Google ปล่อย Local Home SDK v1.0 ตัวเต็มออกมาแล้วหลังเปิดตัวใน Google I/O และปล่อยพรีวิวตั้งแต่ปีที่แล้ว

ตัว SDK จะช่วยให้อุปกรณ์สมาร์ทโฮมที่เชื่อมต่อ Google Assistant ย้ายการประมวลผลคำสั่งจากคลาวด์มาเป็นบนอุปกรณ์ Google Home (Nest) อย่างลำโพงอัจฉริยะหรือ Smart Display แทน ขณะที่ตัวแอปของอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อจะเป็น JavaScript โดยอุปกรณ์จะเชื่อมต่อกับ Google Home ด้วยโปรโตคอล mDNS, UDP หรือ UPnP ก่อนจะรับส่งข้อมูลบน TCP, UDP, หรือ HTTP

Local Home SDK เป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์ม Smart Home ของ Google เป็นวิธีคิดที่ Google เรียกว่า local fulfilment ที่ช่วยลดความหน่วงเวลาสั่งงานและเพิ่มประสบการณ์ใช้งาน

ที่งาน Mobile World Congress ปีนี้ NVIDIA ประกาศแนวทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ที่จะมุ่งไปยัง Kubernetes เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์ธุรกิจอื่นๆ โดยแนวทางนี้มีมาตั้งแต่บริษัทเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ EGX เมื่อเดือนพฤษภาคม แต่ตอนนี้ก็เพิ่มโครงการ NGC-Ready for Edge สำหรับรองรับเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ใกล้กับปลายทาง (edge)

NGC-Ready for Edge มีเงื่อนไขเพิ่มเติมว่าเซิร์ฟเวอร์ที่จะได้รับการรับรอง ต้องรองรับชิป TPM สำหรับรักษาความปลอดภัยระบบ และมีระบบจัดการจากระยะไกล

ช่วงนี้แนวคิด Edge Server หรือการตั้งเซิร์ฟเวอร์ประมวลผล AI ที่ปลายทาง (แล้วค่อยส่งขึ้นคลาวด์) กำลังมาแรง เราเริ่มเห็นโซลูชันจากหลายๆ บริษัทออกสู่ตลาด เช่น ฮาร์ดแวร์ Coral ของกูเกิล, ซอฟต์แวร์จากไมโครซอฟท์, คอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมของ Lenovo เป็นต้น

NVIDIA ในฐานะผู้สร้างหน่วยประมวลผลจีพียูสำหรับงาน AI ก็ไม่พลาดสงครามนี้เช่นกัน ล่าสุดเปิดตัว NVIDIA EGX โดยเรียกตัวเองว่าเป็น "GPU Edge Server"

ฮาร์ดแวร์ใหม่ที่น่าสนใจของ Lenovo คือพีซีเดสก์ท็อปสำหรับภาคธุรกิจ ThinkCentre Nano จุดเด่นคือขนาดเล็กจิ๋ว ประหยัดทั้งพื้นที่วางและพลังงาน

ThinkCentre Nano รุ่น M90n-1 เลือกใส่ซีพียู Core i3/i5/i7 (8th Gen), แรมสูงสุด 16GB, สตอเรจสูงสุด PCIe SSD 512GB x2, พอร์ตมากมายทั้ง USB 3.1 x3, USB Type-C x2, DisplayPort 1.2, RJ45 ต่อออกจอนอกได้ 2 จอพร้อมกัน (ผ่าน DisplayPort และ USB Type-C)

ขนาดของมันวัดเป็นปริมาตรคือ 0.35 ลิตร (179 x 88 x 22mm), น้ำหนัก 0.5 กิโลกรัม, เครื่องผ่านมาตรฐานความทนทาน MIL-810G, PSU ขนาด 65 วัตต์ โดย Lenovo คุยว่ากินไฟน้อยกว่าเดสก์ท็อปปกติ 30%

ไมโครซอฟท์เปิดตัวบริการใหม่ในเครือ Azure หลายตัวก่อนงาน Build 2019 สัปดาห์หน้า ตัวหนึ่งที่น่าสนใจคือ Azure SQL Database Edge หน้าที่ของมันตามชื่อคือการนำเอนจินฐานข้อมูล SQL Server ไปรันที่อุปกรณ์ปลายทาง (edge computing) ซึ่งรองรับการรันบนอุปกรณ์สถาปัตยกรรม ARM และ x64

ไมโครซอฟท์อธิบายว่า Azure SQL Database Edge เป็นการนำ "เอนจินฐานข้อมูล" ที่ใช้ใน SQL Server และ Azure SQL Database ไปทำให้ขนาดเล็กลง กินทรัพยากรน้อย เพื่อให้รันบนอุปกรณ์ปลายทางได้ และสามารถทำงานได้แม้ไม่ได้เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

ช่วงหลังเราเห็นชิปเฉพาะทางสำหรับเร่งการประมวลผล AI ออกสู่ตลาดมากขึ้น เช่น TPU ของกูเกิล, โซลูชันของไมโครซอฟท์ที่ใช้ FPGA เข้าช่วย, ชิปสำหรับรถยนต์ไร้คนขับของอินเทล

ล่าสุด Qualcomm เจ้าพ่อชิปมือถือกระโดดลงมาเล่นในตลาดนี้ ด้วยการเปิดตัว Qualcomm Cloud AI 100 ชิปสำหรับประมวลผล AI ในเซิร์ฟเวอร์-ศูนย์ข้อมูล

สัปดาห์ที่ผ่านมา กูเกิลเปิดตัวผลิตภัณฑ์สาย AI หลายตัว ส่วนใหญ่เป็นซอฟต์แวร์ในตระกูล TensorFlow เช่น TensorFlow 2.0 Alpha, TensorFlow JS, TensorFlow Privacy, TensorFlow Lite 1.0 แต่ก็ยังมีโครงการฮาร์ดแวร์เปิดตัวด้วยเช่นกัน

โครงการฮาร์ดแวร์ใช้ชื่อแบรนด์ว่า Coral มันเป็นชุดฮาร์ดแวร์ DIY เพื่อประมวลผล AI แบบโลคัล ไม่ต้องส่งขึ้นคลาวด์

อินเทลเปิดตัวซีพียู Xeon D รุ่นใหม่ ซึ่งเป็นชิป SoC สำหรับอุปกรณ์เครือข่ายหรือเซิร์ฟเวอร์ขนาดเล็ก เช่น edge computing ที่ประมวลผลข้อมูลจาก IoT ก่อนส่งขึ้นคลาวด์

Xeon D รุ่นแรกออกในปี 2015 และถูกอัพเกรดมาแล้วหลายครั้ง รุ่นล่าสุดใช้รหัสว่า Xeon D-2100 ใช้แกน Skylake-server ตัวเดียวกับ Xeon รุ่นใหญ่ มีหลายรุ่นย่อยให้เลือกตามสมรรถนะ ตั้งแต่ 8-18 คอร์

นอกจากซีพียูแล้ว ตัว SoC ของ Xeon D-2100 ยังรองรับพอร์ต 10 GbE x4, Serial ATA x16 และมีชุดคำสั่ง Intel AVX-512 กับฟีเจอร์ Intel QuickAssist Technology (QAT) ช่วยเร่งการเข้ารหัส-ถอดรหัสข้อมูลด้วย

กลุ่มบริษัท Toyota ประกาศความร่วมมือกับบริษัทไอที-โทรคมนาคมหลายราย ก่อตั้งกลุ่ม Automotive Edge Computing Consortium เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีรถยนต์ที่เชื่อมต่อเน็ตได้ (connected car)

เป้าหมายของกลุ่ม Automotive Edge Computing คือพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อรองรับบริการใหม่ๆ เช่น ระบบช่วยขับขี่ หรือการสร้างแผนที่แบบเรียลไทม์ โดย Toyota ประเมินว่าในปี 2025 รถยนต์หนึ่งคันจะรับส่งข้อมูลกับคลาวด์ถึง 10 exabyte ต่อเดือน หรือ 10,000 เท่าจากปัจจุบัน ดังนั้นต้องมีสถาปัตยกรรมเครือข่ายและการประมวลผลที่ดีพอ

สมาชิกในกลุ่มนี้ได้แก่ DENSO Corporation, Ericsson, Intel Corporation, Nippon Telegraph and Telephone Corporation (NTT), NTT DOCOMO, INC., Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd., Toyota Motor Corporation ส่วนรายละเอียดเพิ่มเติมของกลุ่มจะประกาศในอนาคตต่อไป

Cisco เปิดตัว Cisco Kinetic แพลตฟอร์มสำหรับบริหารจัดการอุปกรณ์ IoT โดยจะเน้นที่การบริหารการเชื่อมต่อ (connection management) และการดึงข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT มาใช้งาน (data delivery)

Cisco Kinetic ถูกเรียกว่าเป็น 'IoT operations platform' หรือแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ดำเนินกิจกรรมของ IoT ไปอย่างราบรื่น และช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถสร้างระบบ IoT ได้ตามที่คิดอย่างรวดเร็วกว่าเดิม

แนวคิดของ Cisco คือคำว่า Fog Computing ซึ่งเป็นการล้อคำว่า Cloud Computing แต่หมายถึงการประมวลผลข้อมูลบนเครือข่ายที่อยู่ภายนอกองค์กร แต่ยังไม่ถูกส่งขึ้นไปถึงคลาวด์