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Beschleunigte Digitalisierung

Software Toolset, HPC und KI

21. April 2021, 15:30 Uhr   |  Von Norbert Hauser, Vice President Marketing bei Kontron

Software Toolset, HPC und KI
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Bild 3: Elfte Generation der Intel-Core-i-Prozessoren und neue Atom-Module in 10 nm bieten skalierbare Leistung, beispielsweise für KI-Anwendungen und integrierte TSN-Funktion.

Für viele Unternehmen stellt sich derzeit die Frage, wie sie Methoden der künstlichen Intelligenz effizient einsetzen können. Strukturierte Toolsets erleichtern den Einstieg und verkürzen die Time to Market. Neue Prozessoren sind die Grundlage hierfür.

Analytik der künstlichen Intelligenz (KI) beziehungsweise Artificial Intelligence (AI) wird schon in wenigen Jahren ein ganz natürlicher Teil von immer mehr Geschäftsprozessen sein. Der stetig steigende Datenhunger von Anwendungen rund um KI-Methoden wie Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL), den der kommende 5G-Funkstandard weiter vorantreibt, verändert ebenfalls den IoT-Embedded-Markt: Bisherige Standards reichen künftig nicht mehr aus, um den wachsenden Anforderungen zu entsprechen. Ähnlich wie es schon bei rechenintensiven Grafikanwendungen mit Graphics Processing Units (GPUs) der Fall war, entsteht ebenso mit KI ein Bedarf an spezifischer Hardware für High Performance Computing. Erst mit dem Verknüpfen von Hard- und Software lassen sich die Vorteile von KI zudem voll ausschöpfen.

Breite Auswahl an Hardware- und Software-Anwendungen

Viele neue datengetriebene Prozesse, Services und Geschäftsmodelle, genauso wie das Thema Industrie 4.0, erfordern eine KI-Integration. Die Auswahl an Embedded Hardware auf Basis von Intel-, AMD- sowie verschiedener ARM-Prozessoren ist groß. Je nach Einsatzgebiet sind Computer-on-Modules (CoMs), Single Board Computer (SBCs), Motherboards, Box-PCs, Panel-PCs und Server für „intelligentes“ Edge Computing von Kontron verfügbar. Allerdings gilt es, genau die passende Kombination aus Leistung, Speicherkapazität, Grafikleistung, Konnektivität und KI-Funktion aufeinander abzustimmen: Lediglich so lassen sich KI-Aufgaben wie ML und DL schnell und kosteneffizient nutzen. Embedded-Hersteller müssen vor allem mit Beratung und vorkonfigurierten Anwendungen beim Brückenschlag helfen. Aus dem Grund hat Kontron Data Science Teams aufgebaut und erleichtert mit dem Toolset SUSiEtec für die ganzheitliche Digitalisierung die Software-Integration. Einen einfachen Einstieg in KI und ML ermöglichen weiterhin die neuen KI-Plattformen. In Edge-basierten KI-Anwendungen wie Predictive Maintenance oder visueller Qualitätsinspektion müssen Entwickler DL-Algorithmen adaptieren und trainieren. Hier ist häufig ein Verarbeiten von Bild- und Videodaten in hoher Geschwindigkeit erforderlich.

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Bild 1: KI-Plattformen mit Pico-ITX-i.MX8M-Motherboard oder mit der „KBox A-203“ auf Basis von Intels Atom-E39xx-Prozessor – jeweils mit Google Coral/TensorFlow Lite Software.

Skalierbare KI-Plattformen

Eine kompakte und kostengünstige KI-Plattform besteht beispielsweise aus einem 2,5-Zoll-PicoITX-SBC mit NXPs i.MX8M-Prozessor und integriertem M.2-Modul mit Googles Coral Edge Tensor Processing Unit (TPU), die bis zu 4 TOPS leistet. Ausgelegt für den Temperaturbereich von –40 bis +85 °C, sind mit dem Kit 30 oder mehr Bilder pro Sekunde (Frames per Second, fps) möglich, abhängig von neuronaler Netzwerkstruktur, Host-CPU und angeschlossenen Kamerasystemen. Der kostenlose Zugriff auf vortrainierte Modelle in TensorFlow Lite hilft beim schnellen KI-Einstieg und reduziert die Time to Market für eigene Anwendungen. Neben dem SBC mit ARM-Prozessor hat Kontron ebenso für x86-Anwendungen eine KI-Systemplattform im Portfolio. Sie basiert auf der „KBox A-203“ mit Intels Atom-E39xx-Prozessor und integriertem Coral-M.2-Modul von Google (Bild 1).

High Performance Computing wächst

Experten sind sich einig: HPC wird KI-Prozesse beschleunigen, optimieren und auf ein neues Level bringen – das wirkt sich nicht zuletzt auf das IoT-Umfeld aus. Studien zufolge nimmt die Anzahl der mit dem Internet verbundenen Maschinen bis 2025 jährlich im Schnitt um 31 Prozent zu. Es ist also keine Übertreibung zu sagen, dass das IIoT eines der wichtigsten Themen der kommenden Jahre ist. Hierbei wandert das „intelligente“ Verarbeiten von Daten immer zügiger an das Edge: Viel Rechen-Power wird beispielsweise direkt in der Fabrik vor Ort benötigt, um erhebliche Datenmengen vorzuverarbeiten und lediglich die KI-relevanten Informationen in die Cloud zu schicken.

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Bild 2: COM-HPC-Server-Modul und Carrier Board für zukünftige High-Performance-Edge- beziehungsweise KI-Anwendungen.

Der neue Standard COM-HPC für künftige Client- und Server-Anwendungen wurde deshalb genau zum richtigen Zeitpunkt verabschiedet: Um beim Supercomputing in herausfordernden Umgebungen bis an die Grenzen zu gehen, sind andere Systemarchitekturen nötig. Ab dem dritten Quartal 2021 stellt Kontron erste COM-HPC-Server-Module und Carrier Boards für Edge-Anwendungen mit hoher Leistung bereit. Im Formfaktor Size D (160 mm × 160 mm) ermöglicht das Modul (Bild 2) mit einem Server-Prozessor der nächsten Generation zum Beispiel 48 PCIe-Gen-3/4-Lanes bis zu acht LAN-Ports für verschiedene Konfigurationen (100 Gbit/s, zwei 50 Gbit/s, vier 25 Gbit/s, vier 10 Gbit/s) bis zu 512 GB DIMM-DDR4-Speicher mit vier DIMM-Riegeln. Sowohl das Modul selbst als auch der Server Evaluation Carrier mit 308 mm × 340 mm sind für industrielle Temperaturbereiche ausgelegt. Über ein Interface sind ein Board Management Controller (BMC) auf dem Carrier und ein Module Management Controller (MMC) auf dem Modul verbunden. Sie unterstützen dabei, Sensoren zu überwachen und Alarme an einen Systemadministrator zu senden – vor allem bei Fernwartung und Predictive Maintenance ist das entscheidend.

Skalierbare Leistung für das Edge Computing

Für viele Mainstream-Anwendungen sowie „intelligentes“ Edge Computing eignen sich insbesondere COM-Express-Compact-Typ-6-, COM-Express-Mini-Typ-10- sowie SMARC-Module mit skalierbarer Rechenleistung. Sie sind mit neuen Intel-Prozessoren der Serien Atom x6000, Pentium sowie Celeron-N und -J ausgestattet. Mit ihren vier CPU- und 32 GPU-Cores beziehungsweise Execution Units bringen sie gegenüber den Vorgängermodellen eine deutliche Leistungszunahme: um das bis zu 1,87-Fache bei der Single-Thread-Leistung und bis zum Doppelten bei der Grafikleistung. Eine Version bietet außerdem einen integrierten 1-Gbit/s-Ethernet-Port mit Time Sensitive Networking (TSN) und erlaubt ein Ankoppeln an zukünftige TSN-Netzwerke in der Automatisierung.

Intels Core-i-Prozessoren der elften Generation eignen sich gut für Hochleistungs-Edge-Computing und beschleunigen KI-Inferencing und Computer Vision parallel mit anderen Kernfunktionen (Bild 3). Anwender können KI- und DL-Inferenzen wahlweise mit bis zu 96 Execution Units oder auf der CPU mit Intels DL Boost Vector Neural Network Instructions (VNNI) ausführen. Sie gewährleisten eine verbesserte KI-Leistung mit einer Kombination von drei Befehlen in einem. Mit der hohen Leistung sind bis zu 40 gleichzeitige Video Streams möglich, die von Kameras mit je 30 fps aufgenommen und verarbeitet wurden. Außerdem lassen sich bis zu vier 4K- oder zwei 8K-Displays mit je 60 fps gleichzeitig ansteuern.

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2. Breites Anwendungsspektrum

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