概要
ライフサイエンス業界では、生体試料イメージングにおける自動化と精度の需要が高まっており、研究室がデータを取得、分析、分類する方法を変革しています。米国に拠点を置く研究自動化企業は、AI を使用してエッジで直接サンプル条件を検出するイメージングシステムを強化しようとしました。これを達成するために、同社は Premio のBCO-6000-RPL シリーズ高性能産業用コンピューターを採用し、Intel の最新の Core i9 性能と GPU アクセラレーションを組み合わせて、エッジでの高速で信頼性の高い AI 推論とモデルトレーニングを実現しました。
課題
- AI トレーニングと推論速度を制限する CPU ボトルネック
- 継続的な画像データストリームを処理するための高速ストレージの要件
- ディープラーニングワークロードを高速化するための GPU 拡張の必要性
- 複数の IP カメラを管理するための限られた I/O とワイヤレス接続オプション
- 24 時間年中無休の継続運用を保証する UL 認定の信頼性の要件
ソリューション
- Premio のBCO-6000-RPL シリーズ高性能産業用コンピューター (Intel Core i9-13900TE、32GB DDR4 RAM)
- リアルタイム画像処理用高速 1TB NVMe ストレージ
- NVIDIA RTX 4000 SFF Ada GPU 統合用 PCIe 拡張スロット
- Wi-Fi 6 および Bluetooth 5 ワイヤレス接続用内蔵 M.2 E-Key
- AI フレームワーク最適化用 Linux Ubuntu 24.04.2 LTS と完全互換
利点
- AI 処理の高速化と瞬時のワイヤレスデータ転送
- スケーラブルな I/O 接続によるマルチカメラ統合の簡素化
- 24 時間年中無休の連続実験室運用を可能にする実績ある産業用信頼性
会社概要
同社は、ロボティクス、イメージング、AI を組み合わせて生物学的研究ワークフローを効率化する実験室自動化プラットフォームを専門としています。その革新的なソリューションにより、より高速で一貫性のある実験とデータ収集が可能になります。エッジコンピューティングとワイヤレス接続を統合することで、同社は米国および世界のライフサイエンス市場において、インテリジェントな実験室自動化の限界を押し広げ続けています。
課題
AI 推論における CPU ボトルネックの克服
同社の既存システムは、PyTorchベースのモデルの処理要求に対応するのに苦労していました。マルチスレッド CPU パワーを完全に活用できないことで、トレーニングと推論に遅延が生じ、重要な実験におけるリアルタイム画像分類性能が制限されていました。
複数のカメラからの高速データの処理
各 IP カメラは、高解像度の生体サンプル画像をエッジコンピューターに継続的にキャプチャしてストリーミングしていました。従来のストレージシステムでは、AI トレーニングデータセットに必要なデータ量と速度を処理できず、同時データ書き込みおよび読み取り中に潜在的なボトルネックが発生していました。
機械学習のための GPU リソースの拡張
高性能 GPU の統合は、トレーニングと推論の高速化に不可欠でした。しかし、ラボのコンパクトなセットアップでは、信頼性や熱性能を損なうことなく、ディスクリート GPU を搭載できる省スペースのソリューションが必要でした。
マルチカメラシステムの接続管理
イメージング環境では、異なるラボステーション間で IP カメラと補助デバイスを接続するために、有線とワイヤレスの両方のオプションが必要でした。内蔵 Wi-Fi がないため、導入の柔軟性が制限され、追加の外部アダプターが必要となり、セットアップの複雑さが増していました。
信頼性と認証コンプライアンスの確保
継続的な実験室運用には、厳格な性能および安全基準の下で 24 時間年中無休で稼働できるハードウェアが必要でした。このシステムは、産業安全要件を満たし、デリケートな環境での長期的な信頼性を確保するために、UL 認定の信頼性を必要としていました。
ソリューション
Premio の BCO-6000-RPL による高性能エッジコンピューティング
Premio の BCO-6000-RPL は、Intel Core i9-13900TE CPU を介して優れた処理能力を提供し、エッジでの同時 AI ワークロードに必要なマルチコア性能を実現しました。堅牢でコンパクトな設計により、継続的な使用下での長期的な運用信頼性が保証されました。
継続的な画像データのための高速NVMeストレージ
内蔵の M.2 NVMe スロットは超高速 SSD ストレージをサポートし、高解像度カメラフィードの高速書き込みおよびアクセス速度を可能にしました。これにより、AI モデルのトレーニングと推論中に中断のない画像取り込みと効率的なデータ処理が保証されました。
ディープラーニング高速化のための GPU 拡張
PCIe x16 スロットを備えた BCO-6000-RPL は、NVIDIA RTX 4000 SFF Ada GPU をシームレスにサポートし、PyTorchベースの AI ワークロードに対するシステムの能力を劇的に向上させました。これにより、実験室環境内で直接リアルタイムの分類と分析が可能になりました。
柔軟な導入のための内蔵 Wi-Fi 6 および Bluetooth 5
M.2 E-Key スロットを介して、システムは Intel Wi-Fi 6 および Bluetooth 5 ワイヤレスモジュールをサポートし、ラボ環境全体にわたって柔軟で乱雑のない設置を可能にしました。これにより、配線が少なく、セットアップの高速化、リモートアクセス、ステーション間の信頼性の高いデータ伝送が可能になりました。
産業用信頼性と UL 認証
産業用コンポーネントで構築され、UL 62368-1、CE、FCC クラス A 規格の下で検証された BCO-6000-RPL は、ミッションクリティカルな信頼性と安全性コンプライアンスを提供しました。Premio のロサンゼルスを拠点とするエンジニアリングチームは、迅速な現地サポートと長期的なライフサイクル保証を提供しました。
メリット
AI対応のワイヤレスエッジパフォーマンス
インテルの最新CPU、GPUアクセラレーション、Wi-Fi 6接続の統合されたパワーにより、リアルタイムのトレーニングと推論をエッジで直接実行でき、レイテンシーを最小限に抑え、迅速なモデルイテレーションを可能にしました。
柔軟な統合とスケーラビリティ
豊富なI/Oとワイヤレス機能を備えたこのシステムは、複数のIPカメラをシームレスにサポートし、追加のインフラなしに、さまざまな画像処理ステーションでスケーラブルなラボ設定を可能にしました。
ローカルサポートによる継続的で信頼性の高い運用
PremioのUL認証取得済み設計と、ロサンゼルスの施設からのアクセス可能なサポートにより、重要な研究環境においてシステムの長寿命化と中断のないパフォーマンスが保証されました。
結論
PremioのBCO-6000-RPLシリーズ高性能産業用コンピューターを統合することで、ライフサイエンス自動化プロバイダーは、AIコンピューティング、GPUアクセラレーション、ワイヤレス接続をコンパクトなエッジプラットフォームに統合することに成功しました。その結果、より高速で柔軟な画像処理ワークフローが実現し、リアルタイムのAI推論と継続的な学習をラボ内で直接実行できるようになりました。このコラボレーションは、産業グレードのエッジシステムが生物学研究におけるインテリジェントな自動化をどのように推進しているかを示す好例です。