KI-Inferenz am Rande des Massenextremismus:
Meeting Edge AI Performance mit M.2-Beschleunigern
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Herausforderung: Ein Flaschenhals der Edge-KI
Heute profitieren viele Geschäftsbereiche von der Einführung von Edge-KI. Edge-KI hilft, reale Probleme für zahlreiche Endnutzer in verschiedensten Anwendungen und Branchen zu lösen. Die Leistungsoptimierung am rauen Edge-Standort ist jedoch anspruchsvoll und komplex. Harte Bedingungen schränken die Energieeffizienz ein, begrenzen die Ressourcen und stellen eine Grenze für herkömmliche Rechenlösungen bei der Verarbeitung datenintensiver Workloads dar. Mit dem Anstieg von Edge-KI und der Anzahl von IoT- und IIoT-Geräten wird die Nachfrage nach speziell entwickelter Hardware zur Optimierung der Edge-KI-Leistung immer wichtiger.
Lösung:
Das Mooresche Gesetz verliert an Kraft, doch die Fähigkeit, niedrigen Stromverbrauch und hohe Energieeffizienz zu gewährleisten, bleibt bestehen. Leistungsbudgets sowie mechanische und thermische Leistung stoßen am Netzwerkrand an Grenzen. Der Bedarf an spezialisierter Hardwarebeschleunigung soll dazu beitragen, die dort auftretenden Leistungsbeschränkungen zu verringern. Diese Arbeit untersucht die Vorteile domänenspezifischer Architekturen, insbesondere solcher im M.2-Formfaktor, die für die Bewältigung sehr spezifischer und anspruchsvoller Deep-Learning- und Inferenz-Workloads am Netzwerkrand entwickelt wurden, ohne die Gesamtbetriebskosten zu überschreiten.
Die Leistungsfähigkeit von Edge-KI
Edge-KI hat neue Potenziale für Industrie-4.0-Anwendungen erschlossen und wird bis 2025 exponentiell wachsen. Fortschritte bei IoT-Geräten, künstlicher Intelligenz und Edge-Computing haben weltweit zu einer Vielzahl von Implementierungen geführt, die KI in Edge-Anwendungen nutzen. Da KI und maschinelles Lernen zunehmend IoT-Geräte einbeziehen, stoßen Edge-Lösungen bei datenintensiven Workloads an ihre Grenzen. Die Siliziumentwicklung allein reicht nicht aus, um KI-Algorithmen und die damit verbundene, um Größenordnungen höhere Rechenleistung zu unterstützen. Das notwendige Gleichgewicht zwischen Leistung, Kosten und Energieverbrauch erfordert einen neuen Ansatz mit spezialisierten, domänenspezifischen Architekturen.
Gartner prognostiziert, dass bis 2025 75 % der Unternehmensdaten außerhalb eines traditionellen zentralisierten Rechenzentrums verarbeitet werden.
Was ist M.2 & Domänenspezifische Architekturen?
Was ist M.2?
Der M.2-Anschluss gilt als Formfaktor der nächsten Generation und wurde von Intel entwickelt, um höchste Leistung und Flexibilität zu bieten. Als Nachfolger von mSATA und mPCIe ist die M.2-Schnittstelle dank der Nutzung voller PCI-Express-Lanes unglaublich schnell und vielseitig.
- Superkompaktes Modul – Die kleinsten M.2-Geräte sind 18 % kleiner als die kleinsten mPCIe-Geräte.
- Flexible Abmessungen – einige M.2-Anschlüsse auf einem Motherboard unterstützen M.2-Karten unterschiedlicher Länge.
- Energieeffizient – Der Stromverbrauch der M.2-SSD ist auf 7 Watt (W) begrenzt.
- M.2-Geräte sind wesentlich schneller als SATA-Geräte – etwa 50 bis 650 % schneller.
- Blitzschnelle Spezifikation: NVMe-Protokoll und PCIe 4.0 mit bis zu x4 Lanes (16 Gbit/s pro Lane)
Systemarchitekten sind heute weitgehend der Ansicht, dass der einzige Weg, um wesentliche Verbesserungen in der Gleichung Leistung-Energie-Kosten zu erzielen, in der domänenspezifischen Herangehensweise mit Integration der M.2-Leistungsbeschleunigung liegt.
Domänenspezifische Architekturen
DSA (Domain Specific Architecture) bezeichnet Hardwarekomponenten zur Leistungsbeschleunigung, die speziell für definierte KI-Workloads entwickelt wurden. DSAs zeichnen sich dadurch aus, dass sie ihre jeweilige Aufgabe optimal erfüllen und auf den entsprechenden Workload zugeschnitten sind. Herkömmliche CPU- und GPU-Systeme bieten zwar hohe Rechenleistung, erfüllen aber nicht die notwendigen Anforderungen für den Einsatz am Netzwerkrand. DSAs bieten hingegen eine effiziente, kompakte und energieeffiziente Lösung für anspruchsvolle und instabile Umgebungen.
Beispielhafte Inferenz-Benchmarks
Beliebte Inferenzbeschleuniger für Ihre Workloads
CPU
- Mehrere Kerne
- Niedrige Latenz
- Serielle Verarbeitung
- Eine Handvoll Operationen gleichzeitig
- Große Speicherkapazität
- Flexiblere Programme
TPU- und M.2-Module
- Hardware zur Matrixverarbeitung
- Hohe Latenz (im Vergleich zur CPU)
- Extremer Parallelismus (Sehr hoher Durchsatz)
- Optimiert für große Chargen
- Faltungsneuronales Netzwerk (CNN)
- KI-orientierte Programme
GPU
- Tausende von Kernen
- Hoher Durchsatz
- Parallelverarbeitung
- Tausende von Operationen gleichzeitig
- Geringe Speicherkapazität
- Weniger flexible Programme
Robustes Edge-Computing
DSAs tragen maßgeblich dazu bei, dass Edge-KI ihr volles Potenzial entfalten kann. Durch die Lokalisierung der Rechenleistung können intelligente IoT-Geräte wie Kameras und Sensoren Daten effizient direkt an der Quelle erfassen und verarbeiten. Edge Computing nutzt die Rechenleistung von DSAs in einer robusten Architektur, um Echtzeit-Datenanalysen zu ermöglichen, KI zu unterstützen und zuverlässige Lösungen direkt am Netzwerkrand bereitzustellen.
Wichtige Anwendungsbereiche, in denen Rugged Edge Computing gefragt ist, sind: Industrieautomation, Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonome Fahrzeuge, Überwachung und Sicherheit, intelligente Kioske.
Fabrikautomatisierung
Maschinelles Sehen
Militär und Verteidigung
Intelligenter Kiosk
Digitale Überwachung
Sind Sie bereit für Rugged Edge?
Ist Ihre Anwendung für den robusten Edge-Einsatz gerüstet? Im robusten Edge-Bereich ist die richtige Hardware unerlässlich, um die notwendige Leistung für die Datenerfassung und -analyse in Echtzeit zu gewährleisten. Darüber hinaus müssen robuste Edge-Computer auch unter härtesten Bedingungen zuverlässig funktionieren, wo Staub, Schmutz, Stöße und Vibrationen an der Tagesordnung sind. Entdecken Sie unser Rugged Edge Media Hub mit einer Vielzahl von Themen, die Sie bei der Vorbereitung Ihrer Edge-KI-Anwendung unterstützen.
Entdecken Sie robuste KI-Inferenzlösungen
Für KI-Edge-Anwendungen ist spezielle Hardware erforderlich, um die notwendige Rechenleistung für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit bereitzustellen. In den Videos erfahren Sie, wie die robusten Edge-Computer von Premio, speziell für diesen Zweck entwickelt, die Technologien der nächsten Generation in den Bereichen Datenverarbeitung, NVMe-Datenspeicherung und 5G-Konnektivität vereinen, um maschinelle Intelligenz direkt an den Netzwerkrand zu bringen.
KI-Edge-Inferenzcomputer
Die robusten Edge-Computer von Premio sind speziell für die Anforderungen von Edge-KI entwickelt und selbst unter härtesten Bedingungen einsatzbereit. Unsere Edge-KI-Inferenz- und robusten Edge-Computer bieten Rechenleistung der nächsten Generation und die notwendige Bandbreite für die Ausführung fortschrittlicher KI-Algorithmen. Ausgestattet mit modernsten Technologien für Datenspeicherung, -verarbeitung und Konnektivität, sind unsere Systeme zertifiziert und widerstehen allen extremen Bedingungen im industriellen Einsatz.
KI-Edge-Inferenzcomputer
Setzen Sie maschinelles Lernen ein und nutzen Sie bewährte Inferenzerkennung mit robusten Computerlösungen, die speziell für höchste Leistung in den Bereichen Verarbeitung (CPU & GPU), NVMe-Speicher und fortschrittliche Konnektivität entwickelt wurden.
Lüfterlose Mini-IoT-Gateways
Aggregieren Sie missionskritische IoT-Sensordaten mit robusten und gehärteten IoT-Gateways, die die Datentelemetrie von mehreren Endpunkten in die Cloud ermöglichen, um mehr Dashboard-Analysen zu erhalten.
Industrielle eingebettete Computer
Optimieren Sie die Automatisierung im Rahmen von Industrie 4.0 mit industrietauglichen Computerlösungen für anspruchsvollste Produktionsumgebungen, die eine verbesserte Datenanalyse für vorausschauende Erkenntnisse und höhere Produktivität erfordern.
Computer im kleinen Formfaktor
Speziell entwickelte Computerhardware, die höchsten Ansprüchen in robusten, mobilen und entfernten Anwendungen gerecht wird, die eine dezentrale Verarbeitung möglichst nahe an der Datenerzeugung erfordern.
Bordcomputer
Speziell entwickelt und konform für intelligente Transport- und Automobilanwendungen, die strenge Anforderungen an die fahrzeuginterne Computerhardware stellen.
HMI-Panel-PC und Industriemonitore
Integrieren Sie IP-geschützte All-in-One-Touchscreen-Displays, um die Automatisierung und Effizienz von Inline-Produktionsanlagen in anspruchsvollsten IoT-Datenverarbeitungsanwendungen zu unterstützen.
HPC-Speicherserver für Micro-Edge-Rechenzentren
Daten von Tausenden von IoT-Sensoren, Gateways und Industriecomputern lassen sich in Micro-Edge-Rechenzentren speichern und verwalten, um maximale Verfügbarkeit zu gewährleisten. Leistungsstarke und speicherdichte Server ermöglichen den Zugriff auf geschäftskritische Daten genau dann, wenn es darauf ankommt.