Künstliche Intelligenz hält immer mehr Einzug in der Automatisierungstechnik. Das erhöht die Nachfrage nach Datenverarbeitung in Hochgeschwindigkeit am Ort der Applikation (Edge) enorm. Waren die dafür konzipierten Edge-Computer einst nur einfache Datensammler, führen sie jetzt KI-Modelle und Algorithmen durch, um komplexe Analysen und maschinelles Lernen mit diesen Daten durchzuführen. Das erfordert allerdings eine höhere Rechenleistung für welche Edge-Computer oft nicht ausgelegt sind. Industrielle GPU-Computer liefern die notwendige Leistung und ermöglichen eine optimale Zusammenarbeit zwischen CPU und GPU für Echtzeit-Datenanalysen und leistungsstarke Bildverarbeitung. Ursprünglich in Rechenzentren eingesetzt, werden sie zunehmend am Ort der Applikation (Edge) eingeführt und haben sich zur idealen Wahl für das Edge-KI-Zeitalter entwickelt. Dieser Artikel beschreibt die Vorteile und Anwendungen von industriellen GPU-Computern und liefert einige Anwendungsfälle.
Welche Vorteile bieten industrielle GPU-Computer?
Grundsätzlich werden Industriecomputer basierend auf ihren Anwendungsanforderungen in CPU-Computer und GPU-Computer unterteilt. CPU-Computer verlassen sich auf wenige Hochleistungskerne und eignen sich für Multitasking, weshalb sie für Anwendungen mit komplexer Logik geeigent sind. GPU-Computer hingegen sind darauf ausgelegt, GPU-Karten für die Parallelverarbeitung zu integrieren, die durch Tausende spezialisierter Verarbeitungskerne auf der GPU ermöglicht wird. Sie bieten leistungsstarke Parallelrechenfähigkeiten und können viele, gleichzeitige Operationen wie Matrixoperationen, Bildverarbeitung und andere rechenintensive Aufgaben effizient bewältigen.
Beim Training von maschinellen Lernmodellen besteht der größte Vorteil von GPU-Computern darin, die Rechenzeit zu verkürzen. Das geschieht in dem sie hochauflösende Bilder schnell analysieren und Echtzeit-Datenverarbeitung durchführen. So wird die moderne Entscheidungsfindung ermöglicht. Diese Eigenschaften machen den GPU-Computer zu einer effizienten und intelligenten Lösung spezieller Anwendungen. Visuelle Inspektionen, die Identifizierung von Produktionsfehlern in automatisierten Fertigungslinien und die Sicherheitsüberwachung in Smart Cities sind nur einige Beispiele.
Die wichtigsten Merkmale von industriellen GPU-Computern
Die Kombination aus GPU- und CPU-Rechenleistung ermöglicht den GPU-Computern eine äußerst effiziente Rechenleistung. Sie beschleunigt nicht nur Rechenaufgaben, sondern ermöglicht auch die Verarbeitung und Analyse eingehender Datenströme. Das steigert die Arbeitseffizienz erheblich. Um den unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden, stehen verschiedene GPU-Karten zur Verfügung. Die SoM-GPUs sind bestens für Embedded Anwendungen geeignet. Bei mehr physikalischem Raum können auch die MXM-GPUs für mehr Flexibilität und PCIe-GPUs für maximale Leistungsanforderungen eingesetzt werden.
Wärmeableitungstechnologie und Stabilität
GPUs verbrauchen viel Energie und erzeugen Wärme. Deshalb benötigen sie ein Kühlsystem, welches speziell darauf ausgelegt ist, die Temperaturen zu kontrollieren und einen langfristig stabilen Betrieb zu gewährleisten. Selbst unter hoher Belastung können so die fortschrittlichen Kühllösungen die Temperatur senken und einen stabilen Betrieb der Geräte sicherstellen.
Datenübertragung in Hochgeschwindigkeit
Um mit großen Bilddatenströmen und ultraschneller Netzwerkkommunikation zurechtzukommen, müssen GPU-Computer performante Schnittstellen wie PCIe-Steckplätze sowie Hochgeschwindigkeits-I/O-Optionen wie LAN, USB und mehr bereithalten. So kann die gesamte Verarbeitungseffizienz verbessert werden.
Die Cincoze Rugged Computing – Gold Produktlinie wurde speziell für den boomenden Edge AI-Anwendungsmarkt entwickelt. Sie umfasst eine Reihe von Industriecomputern, die speziell für die Herausforderungen rauer Industrieumgebungen entwickelt wurden. Jede Serie bietet unterschiedliche GPU-Computing-Produkte.
Für welche Anwendungen eignen sich GPU-Computer?
- Ganzkörper-Röntgenscanner: Sicherheitskräfte nutzen Ganzkörper-Röntgenscanner, um Personen und Gegenstände schnell auf gefährliche oder verbotene Gegenstände zu scannen. Durch fortschrittliche Röntgentechnologie können diese Scanner die Inspektionseffizienz und -genauigkeit verbessern, die Sicherheit gewährleisten und gleichzeitig die Arbeitsbelastung reduzieren, sodass weniger manuelle Eingriffe erforderlich sind. Ein Systemintegrator in Afrika setzt den GM-1000 (Vorgänger des GM-1100) Embedded GPU-Computer von Cincoze für sein Ganzkörper-Röntgenscanner-System ein. Der Scanner wird in Gefängnissen, Flughäfen, Verkehrsknotenpunkten, Grenzübergängen, Minen und anderen sicherheitsrelevanten Bereichen eingesetzt und spielt eine wichtige Rolle bei großen Veranstaltungen.
