すべての産業機械にGPUは必要か？
人工知能は産業オートメーションを変革しつつあります。マシンビジョン検査やインテリジェントロボットからリアルタイムビデオ分析まで、今日の機械はよりスマートに、より速く、より自律的になっています。
AIの導入が進むにつれて、多くのシステム設計者は、すべての新しい産業用アプリケーションには強力なGPUが必要だと考えています。 しかし、実際にはそうでないことがよくあります。
ほとんどの産業機械は、いまだにその大半の時間をPLCとの通信、センサーデータの収集、HMIソフトウェアの実行、生産情報の記録、MESまたはクラウドプラットフォームへの接続に費やしています。これらのワークロードは通常、CPUベースの産業用コンピュータに非常に適しています。
GPUアクセラレーションが必要ない場合にそれを選ぶと、ハードウェアコスト、消費電力、熱要件、導入の複雑さが増大するだけで、運用上のメリットはほとんど得られません。
本当に問題なのは、CPUとGPUのどちらが優れているかではありません。
問題は、機械が実際にどのような種類のワークロードを実行しているかということです。
その違いを理解することで、システムインテグレーターは適切なコンピューティングアーキテクチャを選択し、効率を向上させ、総所有コストを最適化することができます。
CPUベースのオートメーションとは？
CPU（中央処理装置）は、汎用コンピューティングタスクを処理するように設計されています。産業環境では、CPUはオペレーティングシステム、産業用アプリケーション、通信プロトコル、機械制御ソフトウェアの実行を担当します。
何十年もの間、CPUベースの自動化は産業用コンピューティングの基盤となってきました。 これらのシステムは、決定論的オペレーションの管理、機器の協調、機械とビジネスシステム間の情報交換に優れています。
一般的なCPUベースの産業用ワークロード
- PLC通信、HMI、SCADAアプリケーション
- データ収集
- 産業プロトコル変換
- 機械監視とローカルデータ記録
- MES統合
- クラウド接続
- 監視制御
実例
生産ライン上の包装機を考えてみましょう。
システムはPLCと継続的に通信し、センサーデータを収集し、HMIを介して機械の状態を表示し、品質とトレーサビリティのために生産記録を保存します。
これらのタスクは運用上重要ですが、AI推論や大規模な並列処理能力は必要ありません。CPUベースの産業用コンピュータは、これらのワークロードを効率的かつ確実に処理できます。
GPUアクセラレーションによるエッジAIとは？
CPUは汎用性が高く、低遅延の汎用コンピューティングとシステム管理に最適化されているのに対し、GPUは高スループットの並列処理に最適化されています。
画像認識、物体検出、ビデオ分析といったタスクには、数千または数百万の計算を同時に処理することが含まれます。この種のワークロードは並列コンピューティングの恩恵を受けます。
そこでGPUアクセラレーションが価値を発揮します。
GPU（グラフィックス処理ユニット）は、何百、何千もの処理コアを、多くの計算を同時に実行できるため、エッジでのAI推論や画像処理に非常に適しています。
重要なことに、GPUはCPUを置き換えるものではありません。
最新のエッジAIプラットフォームでは、CPUが通常、オペレーティングシステム、デバイス管理、通信、アプリケーションロジックを処理し、GPU（一部のプラットフォームでは専用のAIアクセラレータとともに）がAI推論と画像処理ワークロードを高速化します。
一般的なエッジAIワークロード
- マシンビジョンと物体検出
- ビデオ分析と画像分類
- ロボットの知覚
- インテリジェント監視
- マルチカメラ分析
CPUは、機械の運用管理者として機能します。タスクを調整し、機器と通信し、ソフトウェアワークフローを実行します。
GPUは、特殊なアクセラレータとして機能します。特にAI推論やビジュアル分析など、数千の同時計算が必要なワークロードを劇的に高速化します。
ほとんどの現代のインテリジェントシステムは、両方の技術を組み合わせて使用しています。
適切なアーキテクチャの選び方
産業用コンピューティングプラットフォームを評価する際は、まずいくつかの実用的な質問をすることから始めましょう。
- アプリケーションはAIを実行しますか？
If your answer is no, start with a CPU-based system.
And if it is a yes, evaluate an Edge AI platform with GPU acceleration.
- マシンはカメラ画像またはビデオを処理しますか？
回答が「いいえ」の場合、CPU性能と産業用接続性を優先します。
回答が「はい」の場合、視覚ワークロードの複雑さを評価します。GPUアクセラレーションは、計算集約型のマシンビジョン、AI推論、リアルタイムビデオ分析のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
- マシンはどのようなワークロードを実行していますか？
常にCPU性能、ソフトウェア互換性、産業用I/O、信頼性、および長い製品ライフサイクルサポートを優先することを忘れないでください。
- 導入要件を考慮する
環境は、コンピューティング性能と同じくらい重要です。
評価：
-
- 利用可能な設置スペース
- 電力予算
- 動作温度範囲
- 衝撃と振動への曝露
- ネットワーク接続要件
ワークロードの例
CPUベースの自動化の例：接続された包装機
包装機には以下が必要となる場合があります。
- PLC通信とHMI可視化
- センサー監視と生産データロギング
- MES接続
これらのワークロードは、通信、機械制御、および運用上の可視性に焦点を当てています。
AI推論は必要ないため、GPUアクセラレーションは実用的な価値をほとんど提供しません。その代わりに、産業用I/O、ソフトウェアの安定性、および信頼性の高い運用が主要な選択基準となります。
エッジAIの例：JCO-1000-ORNシリーズにおけるNVIDIA DeepStream
GPUアクセラレーションが価値を生み出す場所を理解するには、Premio JCO-1000-ORNシリーズで実行されているNVIDIA DeepStreamビデオ分析ワークロードを検討してください。
NVIDIA DeepStreamは、AIを搭載したビデオ分析パイプラインを構築および展開するためのSDKです。DeepStreamワークロードは、GPUとハードウェアアクセラレーションが、AI推論、ビデオ処理、マルチストリーム分析などの計算集約型タスクをどのようにサポートできるかを示します。
機械制御、通信、データロギングを中心とした従来の自動化ワークロードとは異なり、これらのビジョンAIワークロードは、並列度の高い操作で大量のデータを処理する必要があります。GPUアクセラレーションは、これらのAIワークロードをエッジで効率的に実行するために必要な計算スループットを提供し、専用のハードウェアアクセラレータは、ビデオデコードや画像処理などの機能をサポートできます。
デモの概要
JCO-1000-ORNシリーズを使用すると、Jetson Orin Nano/NXを搭載したシステムは、エッジでローカルに、内蔵GPUで1つまたは複数のカメラからのライブビデオを処理します。AIモデルは、ビデオストリームをリアルタイムで分析して、オブジェクトを検出したり、オブジェクトを分類したり、動きを追跡したり、実用的な洞察を生成したりします。
生のビデオを継続的にクラウドに送信する代わりに、結果はローカルで処理され、実行に移すことができます。
この例におけるGPUおよびハードウェアアクセラレーションされたワークロード：
- AI推論
- ビデオデコードと画像前処理
- オブジェクト検出と追跡
- マルチストリームビデオ分析
推奨のプレミオソリューション
BCO-500シリーズ
CPUベースのエッジコンピューティング
BCO-500シリーズは、システムインテグレーターがアプリケーションに最適なアーキテクチャを選択できるプロセッサオプションを備えたコンパクトなファンレスコンピューティングを提供します。 利用可能な構成は次のとおりです。
- Intel® Core™ Ultraプロセッサー
- Intel® Processor Alder Lake-Nプラットフォーム
- Rockchip RK3568J ARMプロセッサー
Intelを選択するタイミング：
- 既存のx86ソフトウェアを維持する必要がある場合
- 広範な産業用ソフトウェアとの互換性が求められる場合
- より高いアプリケーションパフォーマンスが必要な場合
ARMを選択するタイミング：
- 電力効率が優先される場合
- LinuxまたはAndroid環境が好まれる場合
- コスト重視の展開が重要な場合
推奨されるアプリケーション
- HMI
- データ収集
- 産業用ゲートウェイ
- プロトコル変換
- 組み込み監視
-
機械接続
この製品を選ぶ理由
コンパクトで柔軟なエッジコンピューティングプラットフォームが必要で、x86またはARMアーキテクチャを選択できる場合は、BCO-500シリーズをお選びください。
RCO-1000シリーズ
堅牢なCPUベースの産業用コンピューティング
RCO-1000シリーズは、厳しい環境下で信頼性の高いCPUベースの自動化を必要とする、要求の厳しい産業用展開向けに設計されています。 主な機能は以下のとおりです。
- 超コンパクトなファンレス設計
- 幅広い動作温度対応
- 広範囲DC電源入力
- モジュラー型EDGEBoost I/O拡張
- MIL-STD-810Hの衝撃・振動耐性
- 産業用x86アーキテクチャ
推奨されるアプリケーション
- ファクトリーオートメーション
- 産業用IoTゲートウェイ
- 機械監視
- 遠隔監視
- 交通システム
- スマートリテール
この製品を選ぶ理由
堅牢性、信頼性、産業用接続性がAIアクセラレーションよりも重要な場合は、RCO-1000シリーズをお選びください。
JCO-1000-ORNシリーズ
NVIDIA Jetson Orinを搭載したエッジAIコンピューティング
JCO-1000-ORNシリーズは、エッジでのマシンビジョンとAI推論のために特別に作られています。 主な機能は以下のとおりです。
- NVIDIA Jetson Orin NanoおよびOrin NXスーパーモジュール
- 最大157 TOPSのAIパフォーマンス
- コンパクトなファンレス産業用デザイン
- USBカメラ接続
- モデル依存のGMSL2カメラ対応
- NVMeストレージ
- CANと絶縁DIO
- オプションの4G/5G拡張
推奨されるアプリケーション
- マシンビジョン
- AIビデオ分析
- 物体検出
- 物体追跡
- ロボット工学
- インテリジェントオートメーション
選択する理由
お使いのアプリケーションでローカルAI推論、マシンビジョン、またはGPUアクセラレーションによるエッジAI処理が必要な場合は、JCO-1000-ORNシリーズを選択してください。
プレミオプラットフォーム比較
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製品シリーズ |
アーキテクチャ |
最適 |
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BCO-500シリーズ |
CPUベースのエッジコンピューティング（x86またはARM） |
HMI、ゲートウェイ、データ取得、機械接続 |
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RCO-1000シリーズ |
堅牢なCPUベースのエッジコンピューティング（x86） |
ファクトリーオートメーション、リモート監視、過酷な産業環境 |
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JCO-1000-ORNシリーズ |
NVIDIA Jetson OrinエッジAIプラットフォーム |
マシンビジョン、AI推論、インテリジェントオートメーション |
- x86とARMコンピューティング間の柔軟性を求める場合は、BCO-500を選択してください。
- 堅牢で信頼性の高い産業用オートメーション導入には、RCO-1000を選択してください。
- AI駆動のビジョンおよびインテリジェントオートメーションアプリケーションには、JCO-1000-ORNを選択してください。
結論
人工知能の急速な成長にもかかわらず、CPUベースの自動化は、ほとんどの産業システムの基盤であり続けています。
マシン制御、通信、SCADA、ゲートウェイ、および運用データ処理において、CPUベースの産業用コンピュータは、多くの場合、性能、効率、およびコストの適切なバランスを提供します。
アプリケーションが画像の解釈、ビデオストリームの分析、またはAIモデルのリアルタイム実行を必要とする場合、GPUアクセラレーションは強力な追加機能となります。JCO-1000-ORNシリーズのようなエッジAIプラットフォームは、これらのワークロードをローカルで実行するために必要な計算リソースを提供し、レイテンシを削減し、迅速な意思決定を可能にします。
最も成功している導入は、最新のプロセッサ技術を中心に構築されているわけではありません。それらは、ワークロードの要件に基づいて構築されています。
コンピューティングプラットフォームをアプリケーションに合わせることで、パフォーマンスが向上し、複雑さが軽減され、より効率的なエッジコンピューティングアーキテクチャが実現します。
よくある質問
1. すべての産業用オートメーションアプリケーションにGPUが必要ですか？
いいえ。PLC通信、HMI操作、データ取得、プロトコル変換、機械監視など、ほとんどの産業用オートメーションワークロードは、CPUベースの産業用コンピュータで効率的に実行できます。GPUアクセラレーションは、AI推論、マシンビジョン、またはビデオ分析が必要な場合にのみ一般的に有益です。
2. GPUアクセラレーションから最も恩恵を受けるワークロードの種類は何ですか？
GPUアクセラレーションは、物体検出、画像分類、ビデオ分析、ロボット知覚、マルチカメラマシンビジョンアプリケーションなど、高度に並列化されたワークロードに最適です。これらのワークロードは、大量の視覚データのリアルタイム処理を必要とします。
3. 同じシステム内でCPUとGPUは連携できますか？
はい。ほとんどのエッジAIプラットフォームでは、CPUがオペレーティングシステム、産業用通信、アプリケーションロジックを管理し、GPUがAI推論と画像処理を高速化します。GPUはCPUを置き換えるのではなく、補完するものです。
4. CPUベースの産業用コンピュータで十分かどうかは、どうすればわかりますか？
アプリケーションがAIモデルを実行せずに機械制御、PLC接続、センサー監視、HMI視覚化、データロギング、MES統合、またはクラウド接続に重点を置いている場合、CPUベースのプラットフォームは通常、より低い消費電力とコストで必要なパフォーマンスを提供します。
5. JCO-1000-ORNシリーズのようなエッジAIプラットフォームを選択すべきなのはいつですか？
アプリケーションでリアルタイムAI推論、マシンビジョン、物体検出、物体追跡、ビデオ解析、またはロボット認識が必要な場合は、エッジAIプラットフォームを選択してください。GPUアクセラレーションにより、これらのワークロードをローカルで実行できるため、遅延が減少し、クラウド帯域幅の要件が最小限に抑えられます。