Die Wahl der richtigen Mittel
KI für IPCs und Embedded-Systeme
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Anwendungsfelder für Server
Was bietet Bressner Technology in diesem Umfeld an?
Wir haben bereits jetzt ein breites Spektrum an leistungsfähigen Systemen verfügbar, von kompakten Jetson-TX2-Systemen über unseren lüfterlosen Panther-Box-PCs mit GPU-Karten bis hin zu unseren Shark-A.I.-Servern oder den PCIe-Expansion-Systemen, mit denen man bis zu 32 Nvidia-T4-GPUs an ein System anschließen kann. Mit nunmehr 25 Jahren Erfahrung als Systemintegrator und Value-Added Distributor können wir nahezu unser gesamtes Hardware-Portfolio mit kundenspezifischen Anpassungen versehen. Die Funktionalität wird durch zusätzliche 24-stündige Burn-in-Belastungstests vor der Auslieferung sichergestellt.
Wie wirkt sich OSS in diesem Zusammenhang aus?
Nach der Firmenübernahme durch unseren langjährigen Geschäftspartner One Stop Systems (OSS) im November 2018 hat sich unser Portfolio und unsere technische Expertise nochmal deutlich erweitert. Unsere Muttergesellschaft OSS ist federführend bei der Entwicklung und Integration von High-End-PCIe- und GPU-Erweiterungssystemen sowie bei Komponenten für High-Performance-Konnektivität. Aktuell können wir Expansion-Boxen mit bis zu 32 PCIe-Steckplätzen vorweisen. Von der langjährigen Partnerschaft und dem dadurch gewonnenen Know-how konnten Kunden bereits vor der Akquisition profitieren.
Nun stößt OSS mit dem Thema „AI on the Fly“, also mit ganzheitlichen Edge-Lösungen für KI-Applikationen, in etablierte Industrien wie Deep Learning, Transport, Sicherheit, Produktion, Retail sowie Media und Entertainment vor. Dadurch sind auch wir in der Lage, völlig neue Marktsegmente und Branchen zu erschließen, und können global deutlich stärker agieren.
Was sind die angesprochenen Shark-A.I.-Server?
Es sind 19-Zoll-High-Performance-GPU-Server, die wir in Ausführungen mit 1HE und sechs GPU-Slots bis hin zu Modellen mit bis zu 5HE und zehn GPU-Steckplätzen sowie PCIe-x16-Gen3-Standard anbieten. Shark A.I. ist eine universell einsetzbare Plattform, die für Edge-Anwendungen entwickelt wurde. Die Systeme unterstützen mehrere Topologien und Bandbreiten zwischen GPUs und CPUs mit einfachen Kabelführungseinstellungen. Zusätzlich zu unserer Produktionsstätte, in der wir Hardware-Customization für die GPU-Server vornehmen können, haben wir auch Kapazitäten in der Softwareentwicklung und können so kundenspezifische Programme gleich mitliefern.
Kommen Standard-Grafikkarten oder spezielle Karten zum Einsatz?
Generell unterstützen unsere GPU-Server sowohl Double-Width- als auch Single-Width-GPUs, wobei sowohl Nvidia-GPUs als auch AMD-Radeon-GPUs normal genutzt werden können. Der Kunde ist also völlig frei in der Wahl seiner Karten. Je nach Applikation beziehungsweise Anforderung können zum Beispiel Nvidias Tesla-Karten, AMDs Ryzen, diverse FPGA-Karten etc. eingesetzt werden.
Wie hoch ist dann die Leistungsaufnahme im Vollausbau?
Ausgehend von unserem Shark-A.I.-10-GPU-Modell erzeugt die Hardware, bei voller Auslastung der CPU und einem Einbau von zehn GPUs, eine Leistungsaufnahme von bis zu 4800 W bei einem Wechselspannungseingang von 200 V bis 240 V.
Welche Anwendungsfelder kommen für die Server in Betracht?
Momentan bewegen wir uns im KI-Bereich noch in Anwendungsbereichen wie Gesichtserkennung, Simulationen, Robotik, Analytik, Krankheitsvorbeugung, autonomes Fahren sowie Smart-City-Applikationen. Durch die wachsende Beschleunigung von Machine-Learning und Deep Learning Prozessen können immer mehr Werkzeuggruppen und immer neue Anwendungen erschlossen werden. In den nächsten zehn Jahren wird künstliche Intelligenz in Bereichen wie Elektromobilität, Energie-, Personal- und Finanzmanagement sowie im Online-Handel immer stärker Einzug halten. In jedem Fall beobachten wir die Märkte frühzeitig und analysieren die Trends und Entwicklungen.
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