ディープラーニングモデルを搭載した組込みシステムアプリケーションには、非常に多くのメリットがあります。ディープラーニング組込みシステムは、あらゆる産業の企業や組織を変革してきました。ディープラーニングモデルは、産業プロセスの自動化、意思決定のためのリアルタイム分析、さらには早期警告の予測にも役立ちます。これらのAI組込みシステムは、製造工場、サプライチェーン管理、ヘルスケアなど、さまざまな産業でコストを削減し、収益を増加させることが証明されています。このブログ記事では、ディープラーニング組込みシステムについて知っておくべきことすべてと、ディープラーニング組込みコンピュータを購入するための優れた情報源を提供します。
ディープラーニングモデルはどのように作成されるのか？
ディープラーニングモデルを作成するには、エッジの組込みシステムで実行されるまでに、トレーニング、作成、準備など、いくつかの段階があります。ディープラーニングモデルのトレーニングは、時間と膨大な計算能力を必要とするさまざまなデータセットを供給することでモデルをトレーニングする、このプロセスの労力と時間がかかる部分です。トレーニングの目標は、意図したアプリケーションのために正確なモデルを作成することです。モデルがトレーニングされた後、評価プロセスとハイパーパラメータチューニングが行われます。これは、基本的にAIモデルの精度を向上させるプロセスです。特定の望ましい精度が達成された後、ディープラーニングモデルは予測を行う準備が整い、特定のアプリケーションを処理するためにエッジの組込みシステムに最終的に展開されます。
なぜエッジでディープラーニングモデルを実行するのか？
当初、ディープラーニングモデルはクラウド上で実行され、強力なコンピュータを備えた巨大なデータセンターでディープラーニングモデルをトレーニングしていました。以前は、エッジのデバイスはディープラーニングモデルをトレーニングして実行するのに十分な能力がありませんでした。しかし、GPU、VPU、マルチコアプロセッサ、NVMe SSD、FPGA、ASICなどの強力なパフォーマンスアクセラレータの爆発的な普及により、AIモデルをクラウドから離れた組込みシステムで実行できるようになりました。これにより、ソリューションがアプリケーションが実行される場所に近づき、さまざまな利点を提供し、AIアプリケーションのボトルネックを解消します。
エッジでディープラーニングモデルを実行するメリット：
データ処理をクラウドからエッジに移行する理由の1つはレイテンシーです。クラウドでディープラーニングモデルを実行するエッジアプリケーションは、タスクを実行するために24時間年中無休でインターネット接続を常に必要とします。ただし、インターネット接続が利用できない可能性がある遠隔地では、常時安定した高速インターネット接続が保証されるわけではありません。これは、自動運転車のようなリアルタイムの意思決定を必要とするミッションクリティカルなアプリケーションにとっては大惨事となる可能性があります。
コンピュータの実行に莫大な電力、さらにデータサーバーの冷却にさらに多くの電力を必要とする巨大なデータセンターと比較して、組込みシステムははるかに電力効率に優れています。ディープラーニングファンレス組込みシステムは、受動冷却を利用して内部コンポーネントを冷却します。これにより、電力消費量がさらに低くなり、高騰する電気代を削減するのに最適です。
大量のデータを常にクラウドに送信することには、帯域幅の問題があります。そのため、ディープラーニングアルゴリズムをエッジに直接移行することで、組込みシステムは常時インターネット接続を必要とせず、リアルタイムの状況をエッジで分析し、重要な情報のみをさらなる分析のためにクラウドに送信できます。たとえば、エッジでディープラーニング組込みアプリケーションを実行するスマート監視アプリケーションは、重要でない防犯映像をフィルタリングし、アプリケーションにとって価値のあるアクティブな映像のみを送信できます。
クラウドとの間でデータを常に送受信する必要がなくなることで、データ漏洩や個人情報漏洩のリスクが低減され、事業運営を危険にさらす可能性があります。さらに、ディープラーニング産業用組込みシステムは、TPM 2.0で構成されており、リモートハッカーからのデータを保護するだけでなく、物理的な盗難が発生した場合のデータ漏洩に対抗するために、ハードウェアレベルで情報を暗号化することで、さらなるセキュリティを提供します。
エッジでのコンピューティングは電力消費量が少なく、持続可能性の観点から二酸化炭素排出量の削減につながります。ディープラーニングモデルを実行する大規模なクラウドデータセンターは、大量の電力を必要とし、過剰なCO2排出を引き起こし、環境に非常に悪影響を与えます。ファンレス設計のディープラーニング組込みシステムは、ファンがないため、はるかに少ない電力で動作し、はるかに優れたソリューションの持続可能性をもたらします。
エッジでのディープラーニング | サポート要因
1. ソフトウェア：より効率的なAIモデル
以前のディープラーニングモデルのサイズと効率は、今日のディープラーニングモデルよりもはるかに大きかったのです。トレーニング済みモデルのサイズが小さいほど、エッジデバイスでトレーニング済みモデルを実行するために必要なストレージと計算能力が少なくて済みます。AI開発者は、プルーニング、重み共有、量子化、ウィノグラード変換などのさまざまなアプローチを使用して、AIアルゴリズムを指数関数的に圧縮および最適化することができます。したがって、より小さなストレージスペースと少ない計算能力で高精度なディープラーニングモデルは、組込みシステムをエッジで強力なソリューションにします。
2. ハードウェア：強力なアクセラレータ
一部のハードウェアは、組込みシステムがエッジでディープラーニングモデルを実行することを主にサポートしています。ハードウェアアクセラレータの構成は、ディープラーニングアルゴリズムが計算を実行し、データを管理する方法に適合しています。たとえば、産業用コンピュータには、システムCPUに依存するよりもはるかに高速かつ効率的に機械学習やディープラーニングなどのAIワークロードを実行できるハードウェアアクセラレータを搭載できます。AIハードウェアアクセラレータには、GPU（グラフィックス処理ユニット）、VPU（ビジョン処理ユニット）、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）が含まれます。
強力なGPUとVPU
GPU（Graphics Processing Unit）またはグラフィックス処理ユニットは、何千ものコアで構成されており、無数の計算を一度に実行できます。これは、ベクトル演算や行列計算のような複雑な線形代数計算を使用するディープラーニングモデルに最適です。したがって、GPUとVPUは、一度に大量の計算を処理するのに非常に効率的です。たとえば、Tensorコアを搭載したNVIDIA GPUは、ディープラーニングアルゴリズムを計算するのに非常に強力です。
より高速なRAMとSSD
基本的に、ディープラーニング計算におけるRAMの役割は、GPU/VPUで計算されるSSDからの最新のデータセットを保持することです。現在、RAMは大容量化され、DDR4 SDRAMのように高速化されており、データをGPU/VPUに非常に高速に転送できるため、ディープラーニングアルゴリズムのパフォーマンスを向上させます。DDR4 SDRAMは、前世代のDDR3よりもはるかに高速な最大1600 MHzのクロックレートに達することができます。
SSDの場合も同様に、大容量化と高速化が進んでいます。PCIe NVMe SSDは、従来のSATA SSDと比較して非常に高速です。NVMe SSDは、SATA SSDが以前抱えていたボトルネックを解消し、理論上のスループット速度は最大4GBpsに達します。
3. 推論分析 | ソフトウェアとハードウェアの組み合わせ
ディープラーニングモデルのトレーニングが特定の予測精度で完了すると、推論分析を実行するためにエッジの組込みシステムに展開する準備が整います。ディープラーニング推論とは、画像を認識し、機械に視覚を提供する能力を持つトレーニング済みモデルを指します。AIモデルはトレーニング後、効率のために圧縮および最適化され、ディープラーニング組込みシステムへの展開準備が整います。 ディープラーニング組込みシステムは、CPU、GPU、VPU、FPGA、SSDなどの強力なパフォーマンスアクセラレータ、およびさまざまなセンサーからデータをリモートで受信し、リアルタイムのディープラーニング推論分析をエッジでシームレスに実行する能力のために豊富なI/Oを備えて構成されています。
ディープラーニング堅牢型組込みシステム | 完全保護
エッジコンピュータは、多くの場合、遠隔地に配備され、極端な環境課題にさらされます。したがって、ディープラーニング産業用コンピュータが確実に信頼性と最適なパフォーマンスを発揮するためには、非強化システムを危険にさらす可能性のある過酷な条件に耐えるように頑丈に設計されています。標準の組込みシステムは、極端な環境に耐えるほど頑丈ではなく、産業環境に配備されると簡単に故障する可能性があります。そのため、産業グレードの堅牢なディープラーニング組込みシステムを配備し、レガシーテクノロジーと最新テクノロジーをサポートする豊富なI/Oを備え、極端な温度、激しい衝撃、継続的な振動、電圧ショックなどに耐えるようにする必要があります。
