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Künstliche Intelligenz und Edge Computing: leistungsstarkes Duo für industrielle Anwendungen

13. Oktober 2021

Wie Edge-Computing-Plattformen KI-Anwendungen unterstützen können

In den letzten Jahren erleben wir ein exponentielles Wachstum des Datenvolumens durch die steigende Anzahl von datenerzeugenden digitalen Geräten. Eine Möglichkeit, diese Datenflut zu beherrschen, bietet das Cloud Computing: Die Daten werden in die Cloud übertragen, wo sie verarbeitet, gefiltert und als entscheidungsrelevante Informationen für industrielle Prozesse bereitgestellt werden.

Jedoch ist die Verarbeitung komplexer Datenmengen direkt in der Cloud mit langen Reaktionszeiten und einem hohen Bandbreitenbedarf verbunden. Eine praktikable Lösung bietet das Edge Computing. Wir zeigen Ihnen hier, welche Vorteile Edge-Computing-Plattformen für industrielle Anwendungen bringen, insbesondere für solche, die künstliche Intelligenz einsetzen.

Was ist Edge Computing?

Edge Computing ermöglicht die Verarbeitung von Daten so nah wie möglich an der Quelle, wo sie erzeugt werden, ohne mit der Cloud zu interagieren. Der Begriff „Edge“ (engl. für Rand) bezieht sich darauf, dass die Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks, also in der Netzwerkperipherie, und so nah wie möglich beim Endgerät stattfindet.

Auf diese Weise können riesige Mengen unstrukturierter Daten direkt in der Produktionsumgebung analysiert und gefiltert werden. Nur relevante Daten werden zur langfristigen Speicherung oder Verteilung über mehrere Netzwerke in die Cloud gesendet.

Edge Computing und seine Vorteile?

Die dezentrale Datenverarbeitung am „Rand“ des Netzwerks bietet mehrere Vorteile:

Geschwindigkeit
Reaktionszeit und Bandbreitenbedarf lassen sich enorm reduzieren, da die Daten zur Verarbeitung nicht über das Netzwerk zu einem entfernten Rechenzentrum oder an die Cloud geschickt werden müssen.

Sicherheit
Durch die Minimierung des Datentransfers wird auch das Risiko gesenkt, dass Daten beim Hochladen in die Cloud von Cyberkriminellen gestohlen oder beschädigt werden.

Skalierbarkeit
Die Skalierbarkeit wird flexibler, da die Rechenkapazität durch eine Kombination aus IoT-Geräten und lokalen "Mini-Rechenzentren" erweitert werden kann.

Kosten
Die Datenmenge, die in der Cloud verarbeitet und gespeichert werden muss, wird verringert. Dadurch lassen sich Kosten für die Datenverwaltung einsparen.

Warum sollten Anwendungen mit künstlicher Intelligenz auf Edge-Plattformen verlagert werden?

Der Schutz personenbezogener Daten ist einer der Hauptgründe, KI-basierte Anwendungen auf Edge-Geräte zu implementieren, insbesondere wenn es um Smartphones, Smart Speaker, Überwachungskameras und Roboter geht.

Die Latenzzeit wirkt sich direkt auf die Leistungsfähigkeit autonomer Mobilität von Drohnen, Robotern und selbstfahrenden Autos aus, für die die Latenzanforderungen weniger als eine Millisekunde betragen.

Die Bandbreite spielt eine entscheidende Rolle in bildbasierten Anwendungen wie Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und Mixed Reality (MR). Je größer der Funktionsumfang, desto mehr Bandbreite wird benötigt.

Mit Edge Computing lassen sich KI-basierte Lösungen näher an den Datenquellen und dem Endkunden einsetzen. Dies ermöglicht die Bereitstellung intelligenter Dienste der nächsten Generation, stellt aber auch Anforderungen an die Hardware, was wiederum die Entwicklung neuer Plattformen und Chiptypen für diese Technologien vorantreibt.

Künstliche Intelligenz auf Edge-Plattform mit zwei GPUs

Neousys Nuvo-8208GC

STEMMER IMAGING bietet mit der Neousys Nuvo-8208GC die ideale Lösung für Edge-Computing-Anwendungen. Die robuste Plattform überzeugt durch eine massive GPU-Leistung von bis zu 28 TFLOPS bei FP32 für beschleunigte KI-Computing-Anwendungen wie autonomes Fahren, Sichtprüfung, Sicherheit und Überwachung.

Es ist das erste System seiner Art, das ein hervorragendes CPU/GPU-Tandem und Rechenleistung in einem kompakten und robusten, industrietauglichen Design vereint.

Neben den GPU-beschleunigten Edge-AI-Plattformen bietet STEMMER IMAGING weitere leistungsstarke Lösungen von Neousys Technology, einem branchenführenden Anbieter von robusten Embedded-Systemen. Eine neue Generation lüfterloser Embedded-PCs aus der Nuvo-Baureihe, ausgestattet mit modernsten Hochleistungsprozessoren und patentierter Kassette für Erweiterungskarten, sorgt für flexiblen Einsatz in anspruchsvollen Bildverarbeitungsanwendungen.

Die LP-Varianten der Nuvo-Serie mit besonders flachem Gehäuseprofil, die ultra-kompakten POC-Modelle sowie die wasser- und staubgeschützten Rechner der SEMIL-1700-Serie runden das umfangreiche Angebot ab.

Neousys Nuvo-8208GC

Industrietaugliche Plattform für neue GPU-beschleunigte Edge-Computing-Verfahren ausgelegt für zwei Grafikkarten der NVIDIA-RTX-30-Serie

Neousys SEMIL-1700

Robuster lüfterloser Rechner in halber Rackbreite mit wasserdichtem IP67-Gehäuse und Unterstützung für Intel Xeon E oder 9./8. Gen Core-CPU mit M12-Anschlüssen

Neousys POC-400

Ultrakompakter lüfterloser Embedded-PC für Industrieanwendungen. Er verwendet die neueste Intel Atom x6425E-Quadcore-CPU der Elkhart Lake-Plattform und bietet verglichen mit der Plattform der letzten Generation einen Leistungsgewinn um den Faktor 1,8 bei der CPU-Leistung und um den Faktor 2,0 bei der GPU-Leistung.