Mit neuen Intel-Prozessoren
Computermodule für KI-Applikationen
Congatec führt die 12. Generation der Intel Core-Prozessoren auf den COM-HPC Size-A- und C-Modulen »conga-HPC/cALS/P« und den COM-Express-Modulen »conga-TC670« ein. Client-Size-C-Module sind mit vier verschiedenen CPU-Varianten erhältlich, Client-Size-A- und COM-Express-Module mit drei Varianten.
Besonders hervorzuheben ist Intels Hybrid-Architektur mit bis zu 14 Kernen/20 Threads bei BGA-Bestückung und 16 Kernen/24 Threads bei den Desktop-Varianten (LGA-Bestückung). IoT- und Edge-Anwendungen profitieren von bis zu 6 oder 8 (BGA/LGA) optimierten Performance-Cores (P-Cores) plus bis zu 8 stromsparenden Efficient-Cores (E-Cores) und DDR5-Speicherunterstützung, um Multithreading-Anwendungen zu beschleunigen und Hintergrundaufgaben effizienter auszuführen. Zudem bieten die BGA-Prozessoren mit den bis zu 96 EUs der integrierten Intel Iris Xe GPU eine stark verbesserte Grafikleistung. Neben hoher Bandbreite und Performance überzeugen die neuen Flaggschiff-Module von Congatec im COM-HPC-Client- und COM-Express-Typ-6-Format durch dedizierte KI-Engines, die Windows ML, die Intel Distribution des OpenVINO Toolkits und Chrome Cross ML unterstützen.
Außerdem bieten die Module eine gestiegene Bandbreite für den Anschluss von Grafikprozessoren (GPUs) für maximale Grafik- und GPGPU-basierte KI-Leistung. Im Vergleich zu den BGA-Versionen profitieren diese und alle weiteren Peripheriegeräte von einer verdoppelten Lane-Geschwindigkeit, da sie neben PCIe 4.0 ebenfalls mit PCIe 5.0 ausgestattet sind. Zudem bieten die Desktop-Chipsätze bis zu achtfach PCIe 3.0 Lanes für zusätzliche Konnektivität. Auch die mobilen BGA-Varianten stellen bis zu 16 PCIe 4.0 Lanes über die CPU und bis zu acht PCIe 3.0 Lanes über den Chipsatz bereit.
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Zu den Einsatzapplikationen zählen zum Beispiel Edge-Computer und IoT-Gateways mit mehreren virtuellen Maschinen für intelligente Fabriken und Prozessautomatisierung, KI-basierte Qualitätsprüfung sowie industrielle Bildverarbeitung. Außerdem kollaborative Echtzeit-Robotik und autonome Logistikfahrzeuge für Lager und Versand. Zu den typischen Outdoor-Anwendungen gehören autonome Fahrzeuge und mobile Maschinen, Videosicherheits- und Gateway-Anwendungen im Transportwesen und in Smart Cities sowie 5G-Cloudlets und Edge-Geräte, die eine KI-gestützte Datenverarbeitung erfordern.
Umfassende KI-Funktionen
Die verschiedenen KI-Workloads können an die P-Cores, E-Cores sowie die GPU-Ausführungseinheiten delegiert werden, um selbst intensive Edge-KI-Workloads zu verarbeiten. Intels Deep-Learning-Boost-Technik nutzt die verschiedenen Cores über Vector Neural Network Instructions (VNNI). Außerdem unterstützt die integrierte Grafik KI-beschleunigte DP4a-GPU-Anweisungen, die sogar auf dedizierte GPUs skalierbar sind. Zudem ermöglicht der Intel Gaussian & Neural Accelerator 3.0 (Intel GNA 3.0) – das ist Intels integrierter KI-Beschleuniger mit geringer Leistungsaufnahme – eine dynamische Störgeräuschunterdrückung und Spracherkennung und kann im Stromsparmodus des Prozessors mittels eines Sprachbefehls aktiviert werden.
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