决策需求增快数据应用趁势崛起.doc

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1、决策需求增快数据应用趁势崛起　　科技进步使得数据传输量大增，处理器运算效能也须跟着提升，RISC-V技术便应运而生。RISC-V透过开源标准协作推动处理器之开放性与延伸性，提升效能，使数据传输、撷取及保存更有效率，以满足如人工智能、机器学习等新兴应用。　　如同网路的出现颠覆了人际互动的模式，随着网路数据变得更加普遍，数据所代表的角色不再只是事件、影音、测量结果的记录或流水帐。反之，有效运用的数据能更增添生活的便利性，让消费者在导航、理财、购物或管理日常活动时更有效率，而数据所带来的价值和资讯也更将朝货币形式发展。现今，所讲求的不再只是储存资料，而是该如何撷取、保存及加以转

2、换来挖掘出数据中所蕴含的各种可能性。　　即时决策需求增快数据应用趁势崛起　　数据在演进方向上的变化，也产生了需要分析大量且不同资料的大数据应用，即透过运算及演算法找出其中的趋势、模式与关联性；而这些情报与资讯能产生新的连结点，进而推动更精准的预测及决策，并改善商业、科学或营运结果。　　不过，除了过往资讯的大数据分析之外，现今的数据应用还必须能够在讯息发生的同时立即分析。　　因此，一种和大数据同时出现，称为快数据(FastData)的应用则应运而生。不同于大数据，快数据会运用大数据的演算法提供即时的决策与结果，在撷取到数据的当下立即处理或转换成有价值的资讯。　　换句话说，大

3、数据所提供的洞察力，是根据「已发生的现象」去预测「可能会发生的情境」，即预测性分析；而快数据所提供的洞察力则是来自即时的状况。因此对于极需即时分析、解答并采取行动的「智能型」机器，像是环境监测器、安全监视系统、证券交易系统等设备来说，快数据是不可或缺的。　　在这场大数据革命发生的同时，现今大多数的资料中心都是使用通用型(General-purpose)处理器为基础，来管理与控制这些庞大数据集。随着大数据应用持续演进，像是人工智能、机器学习和分析技术等应用的出现，以及来自于行动装置、监控系统和智能型机器的数据，这些作为快速数据应用程序的分析数据更加剧了专用化(Purpose

4、-built)运算结构和功能的需求。　　通用运算渐感吃重专用化处理器兴起　　部份产业的处理器技术已逐渐的从通用型中央处理器(CPU)转向专用化处理器，如绘图处理器(GPU)、现场可程式逻辑闸阵列(FPGA)、特定应用IC(ASIC)等以解决特定领域需求。虽说一般通用型电脑运算可加以改良与优化，以支援基本大数据与快数据应用，但不可否认的是，现今需求早已远远超越一般通用处理器运算能力所能提供的范围。因此产业不该只着重于其运算能力，设计的整体架构才更是其核心。　　当谈到一般的运算，通常所有焦点都围绕着CPU而非数据。CPU决定多少记忆体或输入/输出可用、提供分母平均数后的最低资

5、源分配额。相对之下，快数据应用、机器学习或基因组学(Genomics)环境所能得到的资源效能比例最佳化之可能性相当低。这不代表着通用型运算是不好的，因为它仍可支援多种应用，但须重新思考或纠正的，正是这种「通用运算可以解决所有问题」的观念，半导体商必须开始考虑采用专用化处理。　　大数据/快数据应用增专用化处理商机涌现　　随着各种密集性数据承载的涌现，全新商机也随之出现，无论是以储存为主的架构(支援大数据应用)或以记忆体为主的架构(支援快数据应用)，都对专用化处理出现一系列新需求。由于大数据对于储存有以千兆位元组(Petabyte)计的庞大需求，它的处理需求可能也会有所不同。

6、举例而言，资料分析在执行工作时只需要适度的处理与运算能力，但在机器学习的环境下，就必须持续进行巨量的专用化处理才能教育机器，而这时处理功能的需求就大不相同。　　相反地，快数据应用必须能马上存取及处理对应的数据以满足安全侦测(录影监视)、事件关联性(分析不同事件之间的关系)和区块链(透过密码保护记录区块的安全)等应用的需求(图1)。这种状况下除了专用化处理，庞大记忆体也扮演着关键角色，因为相较于透过深层输入/输出来进行操作，大容量的主记忆体更能即时输送数据进行处理，解决原先无法解决的问题。　　　　图1以数据为中心的环境　　而现今根深蒂固的观念：「把CPU视为万用灵丹，让它主

7、宰有多少记忆体、输入/输出可用，以及决定能运用资源的多寡。」其实会更阻挠相关需求的发展。　　开发创新应用边缘运算成关键　　对某些应用来说，是否能够支援在「边缘(edge)」，亦即数据所在的装置或系统，进行资料运算并搜集数据以获取即时情报，也至关重要。许多创意的新应用都是为此设计开发，从即时撷取的内容当中找出具有价值的数据。　　以目前运算技术的进展而言，目前产业现已取得一定的进展，能够在物联网(IoT)和工业物联网(IIoT)设备和系统中实现这些新的应用概念。例如，RISC-V开放指令集架构(ISA)便扮演了重要的角色。　　RI