Premio EDGEBoost Nodes
インダストリー4.0は、過酷なエッジでのより多くのインテリジェンスの必要性を推進しています。企業や組織は、より良いビジネス成果を可能にするリアルタイムの洞察へのより良いアクセスを求めています。特に、コンピューティング、ストレージ、ワイヤレス接続における最新技術の収束が連携して機能することで、産業用コンピューティング設計者は、信頼性の高い低遅延パフォーマンスのための最適な設計上の利点とハードウェア要件を評価する必要があります。
エッジコンピューティングは、データ生成元により近い場所でデータを処理することで、企業や組織に多大なメリットをもたらします。例えば、エッジコンピューティングは、データの処理に必要なインターネット帯域幅の量を削減し、クラウドコンピューティングと比較して大幅に低い遅延を実現します。また、エッジコンピューティングは、極めて低い遅延を必要とする新しいアプリケーションを可能にします。さらに、エッジにより多くのリソースを割り当てることで、リアルタイムのインテリジェンスと自動化のためのワークロード利用率が向上します。このため、Premioは、通常のデスクトップコンピューターには適さない、モバイル、遠隔地、および過酷な環境に展開できる頑丈なエッジコンピューティングソリューションを設計・構築しています。
RCO-6000-CFLシリーズ AIエッジ推論コンピュータを設計するにあたり、エンジニアは自身の専門分野の枠を超えて、電力効率の高いエッジコンピューティングのための重要なハードウェア要件に対応するコンピューティングソリューションを最終的に構築しました。RCO-6000-CFLシリーズ AIエッジ推論コンピュータは、最大限の処理性能、アクセスしやすい超高速NVMe SSDストレージ、およびエッジでの高速有線・無線接続を実現するように設計されています。
PremioのEDGEBoostノードを頑丈なエッジコンピューティングに導入
RCO-6000-CFLシリーズは、第9世代Intel Coreプロセッサ、GPUサポート、ホットスワップ可能なNVMe SSDストレージの搭載により、高度なパフォーマンスを統合しています。強力なCPUと強力なGPU、超高速NVMe SSDストレージの組み合わせにより、企業は低遅延のデータ処理と、困難な環境での複雑な推論分析を実行する能力を得ることができます。
RCO-6000-CFLシリーズの新しい2ピースモジュラー設計により、組織は機械学習およびディープラーニング推論分析のために産業用コンピュータのパフォーマンスを向上させることができます。EDGEBoostノードは、RCO-6000-CFLシリーズの下部に簡単に取り付けられ、リアルタイムの洞察のためのデータ取得を必要とするエッジレベルのワークロードにハードウェアアクセラレーションを提供します。
この2ピースモジュラー設計により、PremioはCPU、マザーボード、および繊細な電子機器を収容する産業用PCモジュールの堅牢性を維持することができました。底部モジュールは、NVMe SSDとGPUを介してパフォーマンスの高速化を提供します。各EDGEBoostノードは、強力なGPUとNVMe SSDストレージドライブの信頼性を確保するために、強力な高回転数アクティブ冷却を使用し、システムの過熱を防ぎます。その結果、システムインテグレーターは、必要なコンピューティング、ストレージ、および接続性の要件を満たすRCO-6000-CFL AIエッジ推論コンピュータを使用して、エッジ展開を迅速に拡張することができます。
EDGEBoostノードは、エッジアプリケーション展開のために、追加の大容量高速NVMe SSDストレージとGPUパフォーマンスアクセラレーションを提供することで、RCO-6000-CFLシリーズの推論能力を向上させます。さらに、NVMe SSDサポートとPCIe Gen 3接続は、統合されたCPUとGPUに大量のデータを効率的に供給し、エッジでのより反射的な推論分析を可能にします。
Premioの堅牢なエッジシステム設計とハードウェア製造におけるリーダーシップは、IoT統合と自動化能力の新しい領域を開拓し、産業ビジネスの運営と競争方法に根本的な変革をもたらしています。
Premioのエッジコンピューティングソリューションは、堅牢性、コンパクト性、エネルギー効率を維持しながら、堅牢なパフォーマンスを提供します。以下で、まったく新しいRCO-6000-CFLシリーズAIエッジ推論コンピュータを構成するさまざまな方法について詳しく学ぶことができます。
EDGEBoostノードは、強力なデータ処理、高速データストレージ、エッジでの推論能力を必要とする複雑なアプリケーションの要求を満たすように設計された、高度に構成可能なパフォーマンスブースターです。EDGEBoostノードは、RCO-6000-CFLシリーズの下部に取り付けられ、複雑なエッジワークロードのためにNVMeストレージとGPUアクセラレーションを提供します。EDGEBoostノードは、最新技術をハードウェアとして実現し、エッジにおける機械学習とインテリジェントな自動化のための新しい可能性を提供します。Premioが提供する3つの異なるEDGEBoostノードを以下に示します。
EDGEBoostノード #1 - RCO-6000-CFL-2N-2060S AIエッジ推論コンピュータ
最初のEDGEBoostノードは、ホットスワップ可能でロック可能なキャニスターブリックに2つの15mm NVMe U.2 SSDを搭載し、Nvidia 2060 Super GPU向けに設計および検証されたPCIe拡張スロットにより、優れたデータストレージとハードウェアアクセラレーションを提供します。このEDGEboostノードは、追加のGPU処理能力、信頼性の高いデータストレージ、および高速データ転送速度を必要とするAIエッジアプリケーションに最適です。
主な利点
大容量NVMe SSDとGPUアクセラレーションの強力な組み合わせにより、RCO-6000-CFL-2N-2060Sは、機械学習推論やディープラーニング推論などのAIエッジワークロードに対して、高速で信頼性の高いデータ集約と処理能力を提供します。
EDGEBoostノード #2 - RCO-6000-CFL-4NH AIエッジ推論コンピュータ
2番目のEDGEBoostノードは、超高速NVMeストレージに焦点を当てていますが、2.5インチU.2 15mmフォームファクタで、より大容量のNVMe SSDストレージメディアをサポートしています。さらに、この特定のEDGEBoostノードは、x4のロック可能でホットスワップ可能なNVMe SSDを、0、1、5、10のハードウェアRAIDオプションで構成できます。
主な利点
2番目のEDGEBoostノードは、反射的なAI推論能力を提供し、大容量で超高速のSSDストレージを必要とするアプリケーションを持つ組織のために、高密度NVMe SSDストレージを追加します。例えば、自動運転車およびADAS開発アプリケーションは、高解像度カメラ映像およびセンサーデータを保存するためにテラバイト単位のSSDストレージを必要とし、これにより、将来的に自動運転車および高度運転支援システムアルゴリズムのトレーニングにこれらのデータを使用できます。
EDGEBoostノード #3 - RCO-6000-CFL-4N-2060S AIエッジ推論コンピュータ
3番目のEDGEBoostノードは、基本RCO-6000-CFLシリーズに取り付けられ、ホットスワップ可能なNVMe SSDキャニスターを追加します。このキャニスターには、高さ7mmの2.5インチU.2 NVMe SSDを最大4台までロック可能でホットスワップ可能に搭載できます。EDGEBoostノードにはPCIe拡張スロットも追加されており、組織やシステムインテグレーターは推論アクセラレーションのためにNvidia 2060 Super GPUを追加できます。
主な利点
エッジコンピューティングソリューションにNVMe SSDストレージを追加すると、SATA SSDよりも大幅に低いレイテンシを提供するPCIe Gen 3経由のNVMe SSDストレージにより、より反射的なAI推論機能が得られます。さらに、このEDGEBoostノードはグラフィックス処理ユニットで構成でき、GPUアクセラレーションを可能にします。GPUは、機械学習推論やディープラーニング推論などのAIワークロードを加速することができます。これは、GPUが単にCPUにデータ処理を依存するよりも、はるかに多くのデータを並列に処理できるためです。
EDGEBoostノード #4 - RCO-6000-CFL-8NS AIエッジ推論コンピュータ
4番目のEDGEBoostノードは、超高速NVMeストレージに焦点を当てています。2つのホットスワップ可能なNVMe SSDキャニスターブリックを介して、高さ7mmの2.5インチU.2 NVMe SSDを最大8個までロック可能およびホットスワップ可能に搭載する機能を提供します。キャニスター設計により、組織はミッションクリティカルなデータを中央コンピュータシステムにオフロードするために、システムからすべてのSSDを迅速かつ簡単に取り外すことができます。これにより、エッジから機械学習およびディープラーニングモデルのトレーニング用に予約されたリソースを持つ場所へデータを転送する簡単かつ効率的な方法が可能になります。
主な利点
大容量の高速NVMeストレージを最も必要とするアプリケーションにとって、第3のEDGEBoostノードは理想的です。最大8個のNVMe SSDで構成でき、堅牢なエッジで大容量の超高速ソリッドステートストレージを提供します。
RCO-6000-CFL-2060S AIエッジ推論コンピュータ
GPUのみのEDGEBoostノードは、Nvidia RTX2060Sグラフィックス処理ユニットによるGPUアクセラレーションを組織に提供します。GPUはPCIe Gen 3 x16スロットに快適に収まり、堅牢なエッジで非常に高速なGPUアクセラレーション推論機能を提供します。
主な利点
システムをGPUで構成すると、堅牢なエッジでの推論分析が高速化されます。これは、GPUがCPUよりもはるかに推論分析を実行できるためです。実際、GPUは、数千個のGPUコアが利用できるため、大量の計算を並列に実行できるため、ディープラーニング推論と機械学習推論の速度を大幅に向上させることができます。
RCO-6000-CFL-2 ファンレス産業用コンピュータ
ライザーオプションのEDGEBoostノードは、2つのPCI/PCIe拡張スロットの利用可能性により、ユーザーに拡張スロット機能を提供します。拡張スロットは、システムインテグレーターが産業用コンピューティングワークロード用のアドインカードでシステムを構成する機能を提供します。EDGEBoostノードは、3つの拡張オプションを提供します。
オプション1: 1x PCIe x16およびx1 PCI拡張スロット
オプション2: 2x PCIe x8拡張スロット
オプション3: 2x PCI拡張スロット
主な利点
このEDGEBoostノードの主な利点は、PCIeまたはPCIアドインカードをデバイスに搭載できるようにすることで、組織に拡張機能を提供することです。たとえば、組織はキャプチャカードやその他のPCIe/PCI拡張カードを空いているスロットに追加できます。
堅牢なエッジ展開のための必須要件トップ10
PremioのRCO-6000-CFLシリーズAIエッジ推論コンピュータは、エッジで多くのパフォーマンスを提供しますが、Premioは、そのソリューションが通常のデスクトップコンピュータには不適切な揮発性環境に展開されることが多いことを理解しています。そのため、PremioはRCO-6000-CFLシリーズを強化し、世界で最も困難な環境での展開にも耐えうる高性能コンピューティング能力を提供しています。
エッジコンピューティングのハードウェア要件
Premioのエンジニアが堅牢なエッジコンピューティングハードウェアを設計・構築する際に従うハードウェア要件を以下に示します。
1. エッジコンピュータは堅牢でファンレスであること
Premioのエッジコンピューティングハードウェアは、塵、破片、衝撃、振動、極端な温度、その他の困難な環境要因が存在するため、通常のデスクトップコンピューターには不適切な過酷な環境での展開に耐えるように頑丈に作られています。RCO-6000-CFLシリーズを含むPremioがエッジコンピューティングハードウェアに組み込む最も重要な設計要素は、ファンレス設計であり、これによりシステムからすべての通気口と開口部が排除され、塵、破片、その他の小さな粒子に耐性のある閉鎖システムが作成されます。
さらに、ファンを排除することで、ファンは産業用エッジPCを含む電子機器の一般的な故障点であるため、より信頼性が高く耐久性のあるコンピューティングソリューションが作成されます。
加えて、エッジコンピューティングハードウェアは-40℃から85℃までの広い動作温度範囲を特徴とし、極端な温度を経験する環境でのソリューションの展開を可能にします。例えば、夏期のモハーベ砂漠のような焼け付くような暑い環境や、極寒の冬期の南極などでもシステムを展開できます。これは、5℃から35℃の温度範囲でしか展開できない通常のデスクトップコンピューターとは大きく異なります。
広い動作温度範囲を持つことに加え、エッジコンピューティングソリューションは耐衝撃性と耐振動性を備えている必要があります。このため、Premioはシステムに耐衝撃性と耐振動性を組み込んでいます。例えば、PremioのRCO-6000-CFLシリーズは、MIL-STD-810Gに準拠した50Gの耐衝撃性と5GRMSの耐振動性を特徴としています。耐衝撃性と耐振動性は、システムからすべてのケーブルを排除し、故障する可能性のある可動部品の数を減らし、HDD（ハードディスクドライブ）の代わりにSSD（ソリッドステートドライブ）をシステムに搭載することで達成されています。
2. エッジコンピュータは性能要件を満たす必要があります
RCO-6000-CFLは、Intel Core i3、i5、およびi7ソケットプロセッサを介して豊富なパフォーマンスを提供します。ソケットプロセッサは、SoCプロセッサよりも高いパフォーマンスを提供する傾向があります。エッジコンピューティングソリューションは、展開されるタスクとワークロードを実行できる必要があります。
低層CPUを搭載したシステムは、パフォーマンスが低下し、場合によってはシステムの過熱やサーマルスロットリングを引き起こす可能性があります。とは言え、強力すぎるプロセッサをシステムに搭載することは、プロセッサの過熱を防ぐために適切に設計された熱ソリューションをシステムに搭載する必要があるため、無駄になります。
3. エッジコンピューティングソリューションはコンパクトで取り付け可能である必要があります
エッジコンピューティングソリューションは、フルサイズのデスクトップコンピューターには小さすぎるスペースが限られた環境に展開されることが多いため、コンパクトです。その結果、エッジPCは設置面積が小さく設計されており、クローゼット、キャビネット、家具の下、壁、レール、天井、またはその他の小さなスペースに展開できます。
4. エッジPCは堅牢な高速ストレージを搭載している必要があります
エッジコンピューティングソリューション、特にAIエッジコンピューターは、多くの場合エッジに展開されます。これらは大量のデータを処理するタスクを担っており、CPUにデータを常に供給できる大容量の高速ストレージが必要です。RCO-6000-CFLシリーズのAIエッジコンピューターは、高速NVMe SSDで構成でき、エッジでの機械学習推論分析に優れた超高速データ転送速度を提供します。
さらに、SSD (ソリッドステートドライブ) を搭載することで、システム全体がより堅牢になります。これは、SSDがデータをシリコンNANDチップに保存するのに対し、HDD (ハードディスクドライブ) がデータを保存するために使用する回転する金属プラッターとは異なり、SSDの方がより堅牢で衝撃や振動に耐えることができるためです。
5. エッジコンピューティングソリューションは豊富なI/Oを備えている必要があります
RCO-6000-CFLシリーズを含む堅牢なエッジコンピューティングソリューションには、新旧両方のテクノロジーに接続できる豊富なI/Oポートが装備されています。堅牢なエッジコンピューティングソリューションで見られる標準的なポートには、USB Type-Aポート、シリアルCOMポート、イーサネットポート（RJ45/M12）、GPIOポートなどがあり、システムが幅広い周辺機器、センサー、デバイスに対応できるようになっています。
6. エッジコンピュータは豊富な有線および無線接続オプションを備えている必要があります
エッジコンピュータに必要なコンピュータハードウェアには、有線と無線の両方の接続オプションがあります。そのため、エッジコンピュータには有線、無線、およびセルラー接続オプションが装備されています。エッジPCには、1GbEから10GbEまでの超高速有線データ転送用の2つのRJ45 LANポートが装備されています。さらに、有線接続が利用できない場合でも、Wi-Fi 6および4G、LTE、5Gセルラー接続が利用できるため、システムはネットワークに接続できます。エッジコンピューティングソリューションにはデュアルSIMソケットがあり、冗長なセルラー接続のためにデュアルSIMカードを挿入できます。
7. エッジコンピューティングの広い電力範囲
エッジコンピューティングハードウェアは、さまざまな電源入力シナリオとの互換性を可能にする広い電源範囲を備えている必要があります。さらに、エッジコンピュータには、過電圧保護、過電流保護、逆極性保護を含む多くの電源保護機能が備わっています。
8. エッジコンピューティングソリューションは安全でなければなりません
エッジコンピュータは、監視されていない遠隔地に展開されることが多いため、不正操作から保護されている必要があります。このため、エッジPCにはTPM 2.0 (トラステッドプラットフォームモジュール)が搭載されており、統合された暗号化キーを介してハードウェアを保護することで、システムを改ざんから保護する暗号化プロセッサを利用しています。これにより、システムはブルートフォース攻撃やハードウェア盗難から保護されます。
9. エッジコンピュータはパフォーマンスアクセラレータをサポートする必要があります
エッジコンピュータは、エッジでのデータの収集、保存、処理、分析に優れていますが、複雑な産業ワークロードのリアルタイム処理と意思決定のために、パフォーマンスアクセラレータを搭載する必要があります。新しいコンピューティングおよびストレージ設計は、データにできるだけ近い場所でパフォーマンスを最大化します。以下に、より多くの処理能力がエッジに移行するにつれて、エッジコンピューティングソリューションで使用される最も人気のあるパフォーマンスアクセラレータをいくつか紹介します。
A. マルチコアCPU – マルチコアプロセッサは、単一のチップ上に複数のプロセッサを持つことに似ているため、シングルコアCPUよりも高い処理能力を提供します。マルチコアシーケンシャル処理により、プロセッサは複数のコアを使用してデータを処理でき、各コアは個別の処理デバイスとして機能するため、複数のタスクを同時に実行できます（同時に実行するタスクが増えます）。CPUのコア数が多いほど、システムは複数のプロセスを同時に処理できるため、システムパフォーマンスが向上します。
B. GPU – グラフィックスプロセッシングユニットは、機械学習やディープラーニングなどのAIワークロードを高速化するために産業用コンピューティングソリューションに搭載されることがよくあります。コンピューティング能力がエッジに移行するにつれて、パフォーマンスアクセラレータの役割は増え続けています。エッジに展開されたパフォーマンスアクセラレータは、エッジPCがデータ生成源の近くに展開されているため、低レイテンシでミッションクリティカルなデータをリアルタイムで処理できます。さらに、GPUは、シーケンシャルCPUと比較して多数のコアを並列処理に利用するため、リアルタイム処理と推論分析に非常に効果的です。
C. VPU – ビジョン処理ユニットを追加することで、機械ビジョンアルゴリズムを高速化できます。VPUは機械ビジョン、機械学習、顔認識、ハイエンド画像処理に最適化されているため、機械ビジョンアプリケーションに最適です。
D. FPGA - フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、特定のワークロード向けに組み込みシステムを最適化するために使用されるパフォーマンスアクセラレータです。FPGAは、推論分析、AI、機械学習のための大量のデータの分析などのワークロードを高速化できます。場合によっては、ハイエンドFPGAはGPUよりも少ない電力と熱で一部のタスクを実行する際にGPUを上回る性能を発揮できます。
E. NVMe 計算ストレージ – NVMe計算ストレージは、ストレージドライブ自体でデータストレージと処理を実行することでコンピューティングを高速化します。これは、処理のためにデータがSSDから移動する必要がなく、低遅延のデータ処理が可能になることを意味します。
10. エッジコンピューティングソリューションは、テレメトリをクラウドに渡すための認定を受けている必要があります
エッジコンピュータの最後のハードウェア要件は、テレメトリデータをクラウドに渡すための認定を受けている必要があることです。Premio Incが提供するエッジコンピューティングハードウェアは、AWS (Amazon Web Services) IoT GreengrassおよびMicrosoft Azure IoTによって、テレメトリデータをクラウドに渡すための認定を受けています。
エッジコンピューティングソリューションのアプリケーション
1. ロボット工学、産業オートメーション、計測学、欠陥検出
エッジコンピュータは、産業オートメーションおよび制御目的で、工場や製造施設に展開されることがよくあります。エッジコンピューティングハードウェアは、センサー、工場機械、その他のデバイス間の通信を可能にするために使用されます。さらに、エッジコンピュータは、複数の操作を単一のシステムにグループ化することでワークロードを統合し、管理および保守する必要のあるシステムの数を減らします。さらに、エッジPCは、計測学および欠陥検出を実行するために使用されます。また、エッジコンピューティングソリューションは、計測学および欠陥検出の目的で複数のセンサーからデータを収集できます。これらは、人間よりもはるかに高速かつ正確に欠陥を検出でき、効率と製品品質が向上します。
2. 自動運転車データキャプチャと商用フリートテレマティクス
自動運転車や先進運転支援システム（ADAS）を搭載した車両は、車両を誘導するAIモデルのトレーニングに使用されるデータを収集および保存するために、エッジコンピューティングハードウェアに大きく依存しています。自動運転車や車両用ADASのトレーニングには、車両が運転、障害物回避、事故回避を支援するディープラーニングおよび機械学習アルゴリズムをトレーニングするために、大量のデータを収集する必要があります。このようなシステムのトレーニングには、通常、実際のデータをキャプチャおよび保存し、後でアルゴリズムをトレーニングできる強力なコンピュータが必要です。このため、強力なエッジコンピューティングソリューションは、センサーからデータを接続、収集し、後でモデルをトレーニングするために保存するために使用されます。さらに、頑丈なエッジ車両コンピュータは、フリート車両に展開され、テレメトリデータをクラウドに渡すことがよくあります。エッジコンピュータはCANBusサポートを提供し、車両のCANBusネットワークに統合して、フリート車両のリモート監視のために豊富な車両データをクラウドに渡します。
3. 地表および地下鉱山設備
堅牢なエッジ産業用PCは、作業員を危険な状況から遠ざけるために、鉱山施設、設備、車両に統合されることがよくあります。また、エッジコンピュータは、産業用コンピューティングソリューションによってより効率的に実行できる単調なタスクを実行するために人間を置き換えています。例えば、鉱山作業を自動化することで、鉱山作業員を危険から遠ざけ、代わりに安全な地下制御室に移動させ、鉱山車両と設備を遠隔操作できるようにしています。
4. インテリジェント監視
エッジコンピューティングハードウェアは、一般的なデスクトップコンピューターでは対応できないような過酷な環境下でインテリジェント監視システムを管理するために導入されることがよくあります。エッジコンピューターは、映像を収集、処理、分析し、特定のトリガーによって作動した映像のみをリモート監視および分析のためにクラウドに送信します。これにより、すべての映像をクラウドに送信する必要がないため、必要なインターネット帯域幅が削減されます。トリガーによって作動した特定のクリップのみが、追加の分析と検査のためにクラウドに送信されます。これは、すべての映像がリモート監視および分析のためにクラウドに送信されていた従来のモデルとは異なります。エッジPCを導入してスマート監視システムを管理することは、使用したデータに対して料金を支払う従量制データプランを利用しているユーザーにとって特に有益です。
