Современная электроника №4/2023

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 36 WWW.SOEL.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 4 / 2023 мы находимся в переломном момен - те , который мы снова и снова наблю - дали в других технологических обла - стях : не сегодня так завтра ситуация в отрасли может резко и существен - но измениться . Центры обработки данных В то время как современные авто - мобили по - прежнему требуют , чтобы водитель контролировал подавляю - щее большинство процессов вожде - ния , усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS) с каждым новым модельным рядом расширяют свои возможности . Пройдёт некото - рое время , прежде чем большинство автомобилей на дорогах будут пред - ставлять собой автономные транспорт - ные средства (AV) SAE уровня 5. Одна - ко технологии , необходимые для этого , быстро развиваются . Искусственный интеллект ( ИИ ) и машинное обучение ( МО ) уже направляют транспортные средства по их маршрутам на автомо - бильных испытательных полигонах , действуя в опасных условиях с возрас - тающей точностью и сохраняя « воспо - минания » для извлечения уроков из каждой поездки . Но со всем волнени - ем , которое крутится вокруг бортовых беспилотных технологий , вы должны задаться вопросом … что всё это значит для центров обработки данных ? Цифровая пробка Объём данных , генерируемых несколькими камерами , радарами , модулями системы LiDAR, системами мониторинга в салоне , GPS и другими типами датчиков , может быть огром - ным даже для самой лучшей элек - тронной системы автомобиля . Объём данных , генерируемых сегодняшни - ми тестовыми автомобилями ADAS, исчисляется триллионами байтов в день . Несмотря на то что обработка на борту является одним из самых боль - ших препятствий , которые необходимо преодолеть , центрам обработки данных также предстоит тяжёлая работа , что - бы подготовиться к тому , что грядёт . Транспортные средства ADAS часто называют центрами обработки дан - ных на колёсах с множеством различ - ных сенсорных подсистем . Данные , собранные транспортными средства - ми ADAS, будут передаваться дру - гим транспортным средствам ADAS посредством облачной сетевой сре - ды . Огромные объёмы данных будут собираться для анализа и регулярно обновляться через облако . Данные также будут передаваться для универ - сального использования всей инфра - структурой транспортного средства ко всему (V2X), в то время как другие дан - ные будут совместно использоваться непосредственно между транспорт - ными средствами в пределах досягае - мости с использованием связи между транспортным средством и транспорт - ным средством (V2V). Было подсчитано , что в течение обыч - ного дня вождения по городу будет соби - раться до 4 Тбайт данных , а для робо - тов - такси – в три раза больше , поскольку они работают непрерывно . Надлежа - щее управление данными имеет важ - ное значение для создания безопасной дорожной сети , управляемой ADAS, что потребует новой категории центров обработки данных , предназначенных для надёжной обработки и передачи огромных объёмов потоковых данных . Большая часть обработки , необходи - мой для выполнения наиболее важных ответов системы в реальном времени , будет выполняться непосредствен - но в центральных модулях обработки транспортного средства , но огромные массивы данных по - прежнему будут передаваться за пределы транспортно - го средства . Но куда ? В последние годы различные коммуникационные гиганты объединились с автопроизводителями , чтобы ответить на этот вопрос . На дан - ный момент идея состоит в том , чтобы переосмыслить текущую сетевую топо - логию развёртывания центров обработ - ки данных в глобальном масштабе , что - бы лучше поддерживать IoT в целом и , в частности , подключённые автомо - били , поскольку они будут одними из крупнейших генераторов данных . Переосмысление дата - центров Современные центры обработки дан - ных изначально разрабатывались для удовлетворения потребностей потре - бителей и предприятий . Поддержка миллионов 2- тонных колесных IoT- устройств не входила в планы . Конеч - но , они могут обеспечить доступ к обла - ку и Интернету , но не в соответствии с требованиями к передаче данных , кото - рые прогнозируются для транспортных средств , оснащённых ADAS, и буду - щих AV. Добавьте ожидаемый взрыв специализированных AV, доставляю - щих всё , от посылок до пиццы , и станет ясно , насколько велика потребность . По сути , это означает создание совершен - но новой категории центров обработ - ки данных для беспилотных транспорт - ных средств и V2X в целом . Обработка данных и сетевые потреб - ности автомобиля , оснащённого ADAS, огромны и уникальны , и требуют доступа к данным с малой задерж - кой и широкой полосой пропускания для минимизации времени передачи данных даже с тоннами бортовой или « периферийной » обработки . AV потре - буется чрезвычайно быстрый доступ к данным для параллельных потоков видео , радара 4D- изображения , лидара , ультразвука и обработки слияния дат - чиков . В бортовой компьютерной систе - ме автомобиля данные будут исполь - зоваться в сочетании с алгоритмами искусственного интеллекта и машин - ного обучения для принятия решений за доли секунды ю возможно , быстрее и с большей точностью , чем водитель - человек , чтобы обеспечить правильный и безопасный отклик системы . Скорость обработки данных может быть не столь критична для резервно - го копирования данных и обновления программного обеспечения , но потре - буется доступ к нескольким протоко - лам ( таким как NFS, SMB, FTP и HTTP). Из - за больших объёмов обрабатывае - мых и хранимых данных соединения центра обработки данных (DCI) долж - ны быть более надёжными , чем обыч - но требуется для приложений « обще - го назначения ». Беспилотники также должны адап - тироваться к постоянно меняющимся условиям . С помощью ИИ они будут преобразовывать данные датчиков в данные управления транспортным средством , но им также потребуется информация об окружающей среде . Это неотъемлемая часть всего переос - мысления топологии центра обработки данных . Адекватное покрытие может быть частично обеспечено за счёт более гибких вычислительных центров AV и IoT, а не крупных традиционных цен - тров обработки данных . Эти неболь - шие , сильно распределённые центры обработки данных могут эффективно справляться с влиянием расстояния до центра обработки данных , приво - дящим обычно к задержкам , в допол - нение к снижению вычислительной нагрузки на все узлы . С точки зрения форм - фактора традиционные громозд - кие конструкции ( вспомните большие металлические ящики на крышах , вдоль межштатных автомагистралей и тому подобное ) не будут играть большой