embedded world 2018
Intelligenz an der Edge!
Dezentrale Rechenleistung entlastet nicht nur die Netzwerke, sie verkürzt auch die Latenz. Dr. Ahmad Bahai, CTO bei Texas Instruments, erwartet, dass künftig sogar KI-Applikationen in der Edge laufen.
Die Ausbreitung dezentraler Autonomie in Gebieten, die von der Industrie über die Automobiltechnik bis zur Medizin reichen, ist ohne Beispiel. Immer mehr vernetzte Sensoren liefern enorme Mengen wertvoller Daten, die sich wiederum nutzen lassen, um die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Fabriken, Autos und Städten zu verbessern. Aus Gründen der Latenz, der Bandbreite und des Energieaufwands soll und kann allerdings nicht jeder Datensatz in der Cloud verarbeitet werden.
Die Verfügbarkeit von Rechenleistung an den Edge-Knoten eines Netzwerks kann die gesamte Leistungsfähigkeit vieler Anwendungen deutlich verbessern. Eine Kombination aus Embedded-Prozessoren, Schnittstellen und Power-Management ergibt eine Plattform für eingebettete Intelligenz. Häufig ist ein Knoten mit Rechenleistung die beste Option zum Verarbeiten und Analysieren lokaler Daten – jedoch muss er sich dabei mit wenig Energie begnügen.
Stromsparende, agile, integrierte Funkkommunikation ist ein unverzichtbarer Bestandteil von Sensoren und Messwertaufnehmer. Extrem wenig Strom aufnehmend Embedded-Prozessoren mit mehreren E/A-Schnittstellen und Peripheriefunktionen, optimiertem Speicher, einschl. In-Memory-Computing, integrierte Takt-Subsysteme und Beschleuniger für neuronale Netze können auf recht effiziente Weise bestimmte Echtzeit-KI-Algorithmen ausführen.
Kreatives Power-Management mit einer hybriden Kombination aus Batterien und Energy Harvestern können Anwendungen mit Nanopower-Genauigkeit überwachen und steuern. In bestimmten Anwendungen sorgt die Verfügbarkeit eingebetteter MEMS-Sensoren für die weitergehende Integration von Funksensorknoten.
Innovationen im Bereich der Halbleitertechnik machen es möglich überall Rechenleistung zu implementieren, bis hin zur Edge.
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Dr. Ahmad Bahai
Chief Technology Officer, Texas Instruments
Stanford University
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