Dank neuer Intel-Atom-Prozessoren
Computer-Module neu aufgelegt
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Umfassender Virtualisierungs-Support
Bei derart vernetzten Echtzeitsystemen spielt ebenfalls die Hardwarevirtualisierung eine Rolle, denn Multitasking in Echtzeit ist eine wichtige Anforderung an IoT- und Edge-Devices. Hier bieten Atom-Prozessoren mit Intels Virtualization Technology (VT) entsprechenden Virtualisierungssupport. Für Echtzeit-Hypervisor-Anwendungen wie den RTS Hypervisor von Congatec stellen sie eine gute Ergänzung dar. VT unterstützt beispielsweise SR-IOV (Single Root I/O Virtualization). So können mehrere Apps, die in virtuelle Maschinen mit General Purpose Betriebssystemen (GPOS) gehostet werden, nativ auf eine I/O-Schnittstelle, zum Beispiel eine der Ethernet-Schnittstellen, zugreifen.
Der RTS Hypervisor der Congatec-Tochter Real-Time Systems setzt direkt auf die hardwareintegrierten Virtualisierungsfunktionen der Elkhart-Lake-Prozessoren auf. So können Anwender Echtzeitanwendungen betreiben – ohne zusätzliche Latenz parallel zu anderen Multi-Purpose-Betriebssystemen wie Linux und Windows. Diese Darstellung ermöglicht somit vor allem ein Konsolidieren zahlreicher Tasks auf einem einzigen System. Solche Tasks steigen bei industriellen Steuerungen der nächsten Generation deutlich, denn neben der Steuerung vor Ort müssen sie teils in Echtzeit miteinander interagieren. Außerdem wird ein IIoT-basierter Datenaustausch benötigt. Grund dafür ist, Maschinen zu überwachen, die Asset-Leistung zu optimieren und mit Predictive Maintenance und As-a-Service-Diensten neue Geschäftsmodelle zu integrieren. Zudem gibt es für viele Anwendungen den Bedarf, eine Vision-basierte künstliche Intelligenz (KI) einzubinden. Der RTS Hypervisor wird von allen neuen Boards und Modulen mit den Atom-, Celeron- und Pentium-Prozessoren unterstützt.
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Sehen
KI wird heute vielfach für Edge-Analytik eingesetzt. Die neuen Intel-Prozessoren unterstützen hierzu ein umfangreiches Portfolio an KI-Produkten und Optimierungen für gängige Frameworks – zum Beispiel OpenVino und Microsoft ML. Microsoft ML ist eine kostenlose Softwarebibliothek für maschinelles Lernen für die Programmiersprachen C# und F#. Es unterstützt auch Python-Modelle, wenn es zusammen mit NimbusML verwendet wird. Das OpenVINO Toolkit beinhaltet unter anderem das Deep Learning Deployment Toolkit, optimierte OpenCV und Medienencodier- und -decodier-Routinen, 20 vortrainierte Modelle sowie Code-Beispiele. Ein effizienter Weg für erste Versuche mit Computervision und OpenVINO ist dabei das Workload Consolidation Kit von Congatec für Kamera-basierte Situational-Awareness-Anwendungen. Es ist anwendungsfertig und ermöglicht es zum Beispiel, Kontextbewusstsein für Roboter, autonome Fahrzeuge und Videoüberwachungen oder Fahrgast- und Passantenzählungen durchzuführen sowie automatische Checkout-Systeme im Retailmarkt zu ermöglichen.
Deutliche Verbesserungen bei der Sicherheit
Edge-Geräte im IIoT unterstützen Sicherheitsfunktionen, die OEMs beispielsweise über den Real-Time Hypervisor integrieren können. Ideal ist es jedoch, wenn das Fundament direkt in der Hardware verankert ist. So bieten die aktuellen Boards neue Optionen für ein umfassendes Out-of-Band-Management sowie eine vollständige Palette an eingebetteten Sicherheitsfunktionen. Zum Beispiel verifiziertes Booten über den Intel Boot Guard 2.1, Unterstützung eines Trusted Plattform Moduls (TPM) inklusive Intel Platform Trust Technology (PTT) sowie Dynamic Application Loader (DAL). So können Anwender konsistente, vertrauenswürdige Anwendungen entwickeln. Geht es um die Datenver- und Datenentschlüsselung, hat die neue Board- und Modulegeneration ein Mehr an Leistung zu bieten. So sind Intels Advanced Encryption Standard New Instructions sowie die Erweiterungen für hardwarebeschleunigte Secure-Hash-Algorithmen leistungsfähiger. Ganz neu ist zudem der Prozessor-Support der SMx-Chiffren, ein Satz von Standardalgorithmen die insbesondere in China Anwendung finden. Zudem wird HDCP 2.3 geboten – der Kopierschutz ist für die Wiedergabe aktueller HD-Medien nötig.
Die neuen Module sind auf Zuverlässigkeit und lange Lebensdauer ausgelegt. Für die Prozessoren, die in rauen Industrieumgebungen eingesetzt werden sollen, stellt Intel dabei zehn Jahre Dauerbetrieb in Aussicht. Intel plant zudem mit einer garantierten Prozessorverfügbarkeit von 15 Jahren, was es Congatec ermöglicht, gleiche Verfügbarkeiten für funktionsidentische Produkte zusichern zu können – bedeutend unter anderem für den Medical- und Transportation-Sektor. Aktuell ist die Verfügbarkeit der Boards für zehn Jahre geplant. Für OEMs mit höheren Verfügbarkeitsanforderungen kann der Hersteller jedoch eigene Programme mit längeren Verfügbarkeitszyklen auflegen.
Acht neue Bestückungsoptionen
Die neuen Boards und Module sind in den Formfaktoren Pico-ITX Single Board Computer (SBC), SMARC, Qseven, COM Express Compact und Mini erhältlich. Die möglichen Prozessorkonfigurationen sind in Tabelle 2 aufgelistet. Detaillierte Leistungsmerkmale der Computer-on-Modules sowie des SBCs können auf der Congatec Landingpage [1] eingesehen werden.
Literatur
[1] www.congatec.com/intel-elkhart-lake.
Zusatzinfo: Workload Consolidation Kit für maschinelles Sehen
Virtualisierung ist eine effiziente Methode für das Umsetzen von Embedded-Anwendungen. Speziell für die Virtualisierung in Vision-Anwendungen wurde das Workload Consolidation Kit für vision-basierte Situational-Awareness-Anwendungen von Congatec zusammengestellt. Es wurde von Intel als IoT-fähiges und produktionsgeeignetes Kit qualifiziert (Ready For Production Kit). Es bietet drei virtuelle Maschinen (VM) für die Workload-Konsolidierung von Vision-Anwendungen, die auf der Hypervisor-Technik von Real-Time Systems aufsetzen. Eine VM betreibt eine vision-basierte KI-Anwendung auf Basis der OpenVino-Software für Situational Awareness. Die zweite VM ist echtzeitfähig und betreibt eine deterministische Steuerungssoftware während die dritte als IIoT/Industrie-4.0-Gateway agiert. Das Congatec Kit zielt auf die nächste Generation von vision-basierter, kollaborativer Robotik, Maschinensteuerungen und autonomen Fahrzeugen ab. Hier müssen mehrere Aufgaben parallel bewältigt werden, einschließlich Situational Awareness auf Basis von Deep-Learning-KI-Algorithmen.
Der Autor
Jürgen Jungbauer ist Product Line Manager bei Congatec und verantwortlich für die Entwicklung und Markteinführung neuer Produkte. Vor seinem Wechsel zu Congatec war er lange Zeit für Daimler Chrysler und Siemens in vertrieblichen Funktionen und
im Produktmanagement tätig. Jungbauer ist ausgebildeter Bankkaufmann und verfügt über ein Diplom der Betriebswirtschaftslehre der Technischen Hochschule Regensburg. Zusätzlich hat er ein postgraduales Fernstudium zum Master of Business Administration an der Europäischen Fernhochschule Hamburg absolviert.
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