Inferencia de IA en entornos difíciles:
Lograr un rendimiento óptimo de la IA en el borde con los aceleradores M.2
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Desafío: Un cuello de botella en la IA de borde
Actualmente, muchos sectores empresariales se benefician de la adopción de la IA en el borde de la red. Esta tecnología ayuda a resolver problemas reales para numerosos usuarios finales en una amplia gama de aplicaciones e industrias. Sin embargo, maximizar el rendimiento en entornos difíciles es complejo y exigente. Las condiciones adversas limitan la eficiencia energética, restringen los recursos y dificultan el procesamiento de grandes volúmenes de datos por parte de las soluciones informáticas tradicionales. A medida que aumenta la IA en el borde de la red y el número de dispositivos IoT e IIoT, la demanda de hardware especializado que optimice su rendimiento se vuelve crucial.
Solución:
La Ley de Moore se está ralentizando, pero la capacidad de mantener un bajo consumo energético y una alta eficiencia energética se mantiene. Los presupuestos de energía y el rendimiento mecánico y térmico se ven limitados en el entorno de computación perimetral. Una nueva demanda de aceleración de hardware especializada busca mitigar las restricciones de potencia observadas en este entorno. Este artículo explora los beneficios de las arquitecturas específicas de dominio, en particular las que utilizan el formato M.2, diseñadas para abordar cargas de trabajo de aprendizaje profundo e inferencia muy específicas y exigentes en el entorno de computación perimetral sin exceder el costo total de propiedad.
El poder de la IA de borde
La IA en el borde ha abierto nuevas posibilidades para las aplicaciones de la Industria 4.0 y se prevé que crezca exponencialmente para 2025. Los avances en los dispositivos IoT, la inteligencia artificial y la computación en el borde han dado lugar a una amplia gama de implementaciones en todo el mundo que utilizan IA en aplicaciones de borde. A medida que la IA y el aprendizaje automático siguen utilizando más dispositivos IoT, las soluciones de borde comienzan a encontrar limitaciones en las cargas de trabajo intensivas en datos. La evolución del silicio por sí sola no puede soportar los algoritmos de IA ni el rendimiento de procesamiento, mucho mayor, que requieren. El equilibrio necesario entre rendimiento, coste y energía exige un nuevo enfoque que incorpore arquitecturas más especializadas y específicas para cada dominio.
Gartner predice que para 2025, el 75% de los datos empresariales se procesarán fuera de un centro de datos centralizado tradicional.
¿Qué son las arquitecturas M.2 y específicas de dominio?
¿Qué es M.2?
El formato M.2 se considera la próxima generación de interfaces y fue desarrollado por Intel para ofrecer el máximo rendimiento y flexibilidad. Como sucesor de mSATA y mPCIe, la interfaz M.2 es increíblemente rápida y versátil gracias a su capacidad para utilizar todos los carriles de PCI Express.
- Módulo supercompacto: los dispositivos M.2 más pequeños son un 18 % más pequeños en comparación con los dispositivos mPCIe más pequeños.
- Medidas flexibles: algunos puertos M.2 de una placa base admiten tarjetas M.2 de varias longitudes.
- Eficiencia energética: el consumo de energía de M.2 está limitado a 7 vatios (W).
- Los dispositivos M.2 son mucho más rápidos que los dispositivos SATA: entre un 50 % y un 650 % más rápidos.
- Especificaciones ultrarrápidas: protocolo NVMe y PCIe 4.0 con hasta 4 carriles (16 Gb/s por carril).
Actualmente, los arquitectos de sistemas creen mayoritariamente que la única vía posible para lograr mejoras significativas en la ecuación rendimiento-energía-coste es el enfoque específico del dominio que integra la aceleración del rendimiento M.2.
Arquitecturas específicas de dominio
Las arquitecturas específicas de dominio (DSA, por sus siglas en inglés) son componentes de hardware de aceleración del rendimiento diseñados para gestionar cargas de trabajo de IA específicas. Las DSA son especiales porque son muy eficientes en su función y están personalizadas para cada carga de trabajo. Si bien los sistemas tradicionales de CPU y GPU ofrecen una gran potencia de procesamiento, carecen de los requisitos necesarios para funcionar en entornos de borde. Las DSA ofrecen una solución compacta y de bajo consumo energético para entornos exigentes e inestables.
Puntos de referencia de inferencia de muestra
Aceleradores de inferencia populares para sus cargas de trabajo
UPC
- Múltiples núcleos
- Baja latencia
- Procesamiento en serie
- Un puñado de operaciones a la vez
- Gran capacidad de memoria
- Programas más flexibles
Módulos TPU y M.2
- Hardware de procesamiento matricial
- Alta latencia (en comparación con la CPU)
- Paralelismo extremo (rendimiento muy alto)
- Optimizado para grandes lotes
- Red neuronal convolucional (CNN)
- Programas centrados en la IA
GPU
- Miles de núcleos
- Alto rendimiento
- Procesamiento paralelo
- Miles de operaciones a la vez
- Baja capacidad de memoria
- Programas menos flexibles
Computación perimetral robusta
Las DSAs permiten que la IA en el borde alcance su máximo rendimiento. La localización de la capacidad de procesamiento permite que los dispositivos IoT inteligentes, como cámaras y sensores, capturen y procesen datos de manera eficiente directamente en la fuente. La computación en el borde aprovecha la capacidad de procesamiento de las DSAs en una arquitectura robusta para ofrecer análisis de datos en tiempo real, habilitar la IA y brindar una confiabilidad excepcional, todo ello en el borde de la red.
Las principales aplicaciones donde se requiere computación perimetral robusta son: automatización industrial, ADAS y vehículos autónomos, vigilancia y seguridad, y quioscos inteligentes.
Automatización de fábricas
Visión artificial
Militar y Defensa
Quiosco inteligente
Vigilancia digital
Aprendizaje profundo con computación heterogénea
Computadoras de inferencia de IA en el borde y mejores casos de uso
Tendencias industriales y tecnológicas que impulsan la innovación de productos | Premio Inc.
Sesión de preguntas y respuestas: Computación de IA en el borde para seguridad y vigilancia.
¿Estás preparado para Rugged Edge?
¿Está su aplicación preparada para entornos de borde robustos? En estos entornos, es fundamental contar con el hardware adecuado para ofrecer el rendimiento energético necesario para capturar y analizar datos en tiempo real. Además, los ordenadores de borde robustos deben funcionar sin fallos en los entornos más hostiles, donde el polvo, los residuos, los golpes y las vibraciones son habituales. Explore nuestro Centro de recursos multimedia sobre entornos de borde robustos, que abarca una amplia gama de temas para ayudarle a preparar su aplicación de IA de borde.
Explore las soluciones de inferencia de IA para entornos exigentes.
Se requiere hardware especializado para ofrecer la potencia de cálculo crítica necesaria para capturar, procesar y analizar datos en tiempo real para aplicaciones de IA en el borde de la red. Vea los videos para descubrir cómo los ordenadores robustos de borde diseñados específicamente por Premio integran las tecnologías de última generación en procesamiento de datos, almacenamiento de datos NVMe y conectividad 5G para llevar la inteligencia artificial al borde de la red.
Computadoras de inferencia de IA en el borde
La línea de computadoras de borde robustas y diseñadas específicamente para este fin de Premio está preparada para afrontar las capacidades de procesamiento necesarias para la IA de borde, incluso en las condiciones más adversas. Nuestra línea de computadoras de borde robustas para inferencia de IA de borde proporciona capacidades de procesamiento de última generación para ofrecer el ancho de banda necesario para ejecutar algoritmos de IA avanzados. Fabricados con las últimas tecnologías en almacenamiento, procesamiento y conectividad de datos, nuestros sistemas están certificados para soportar las condiciones más extremas del entorno industrial.
Computadoras de inferencia de IA en el borde
Implemente el aprendizaje automático y ejecute la detección de inferencias probadas con soluciones informáticas robustas diseñadas específicamente para ofrecer el máximo rendimiento en procesamiento (CPU y GPU), almacenamiento NVMe y conectividad avanzada.
Mini pasarelas IoT sin ventilador
Agregue datos de sensores IoT de misión crítica con pasarelas IoT robustas y reforzadas que permiten la telemetría de datos desde múltiples puntos finales a la nube para obtener análisis más completos en el panel de control.
Computadoras industriales integradas
Optimice la automatización de la Industria 4.0 con soluciones informáticas de grado industrial para los entornos de fabricación más exigentes que requieren un mejor análisis de datos para obtener información predictiva y una mayor productividad.
Ordenadores de formato pequeño
Hardware informático diseñado específicamente para satisfacer las exigencias más rigurosas en aplicaciones robustas, móviles y remotas que requieren un procesamiento descentralizado lo más cercano posible a la generación de datos.
Computadora a bordo del vehículo
Diseñado específicamente y conforme a las normativas para aplicaciones de transporte inteligente y automoción que requieren un estricto cumplimiento de las normas para el hardware informático a bordo del vehículo.
PC con interfaz hombre-máquina (HMI) y monitores industriales
Integre pantallas táctiles todo en uno con clasificación IP para ayudar con la automatización y la eficiencia de los equipos de producción en línea en las aplicaciones de procesamiento de datos de IoT más exigentes.
Servidores de almacenamiento HPC para centros de datos de microbordes
Los datos de miles de sensores IoT, gateways y computadoras industriales se pueden almacenar y administrar en microcentros de datos perimetrales para una máxima accesibilidad. Los servidores de almacenamiento de alto rendimiento y alta densidad brindan acceso a datos críticos para la misión cuando más se necesita.