Die Verwendung mehrerer Kerne bietet Systemen Funktionen, mit denen Single-Core-Prozesse nicht \u00fcbereinstimmen k\u00f6nnen. Beispielsweise kann ein System, das sowohl FPGAs als auch GPUs verwendet, nicht nur schnell Bilder rendern, sondern auch schnell mehrere Berechnungen gleichzeitig durchf\u00fchren, w\u00e4hrend FPGAs die Programmierung vor Ort erm\u00f6glichen. Deep Learning kann diese Kerne auch mit verschiedenen Arten von ASICs kombinieren - Vision Processing Units (VPUs), die f\u00fcr Computer Vision verwendet werden, und Tensor Processing Units (TPUs), um spezielle Funktionen bei geringem Stromverbrauch bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n
Heterogenes Computing ist kein neues Konzept. Verschiedene Arten von Rechenkernen arbeiten bereits in einer Vielzahl von Anwendungen zusammen. Deep-Learning-Plattformen erfordern jedoch die Integration verschiedener Arten von Rechenkernen in ein System, um eine optimale Leistung pro Watt zu erzielen. Die Verwendung der falschen Kerne oder das Entwerfen eines Systems mit \u201eOverkill\u201c des Computerkerns w\u00fcrde verhindern, dass Deep-Learning-Anwendungen in Bezug auf Gr\u00f6\u00dfe, Gewicht und Stromverbrauch optimal sind.<\/p>\n\n\n\n
Was heterogenes Computing kann<\/h2>\n\n\n\n
Es ist m\u00f6glich, dass Ihr Betrieb bis zu einem gewissen Grad Systeme nutzt, die jetzt mit heterogener Architektur erstellt wurden, und es ist wahrscheinlich, dass heterogenes Computing eine wesentliche Rolle bei der Erreichung Ihrer Industrie 4.0-Ziele spielt. Die Verwendung mehrerer Arten von Rechenkernen auf einer einzigen Plattform erm\u00f6glicht eine Vielzahl von Anwendungen, z.<\/p>\n\n\n\n
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- Bildverarbeitung f\u00fcr effizientere Inspektionen, Messungen und verbesserte Prozesskontrollen zur Qualit\u00e4tskontrolle<\/li>\n\n\n\n
- Optische Zeichenerkennung (OCR) f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungsf\u00e4llen, einschlie\u00dflich des Extrahierens von Daten aus \u00e4lteren Ger\u00e4ten<\/li>\n\n\n\n
- Autonome mobile Roboter, die die Geschwindigkeit von Routineoperationen erh\u00f6hen und Aufgaben ausf\u00fchren k\u00f6nnen, die ein Risiko f\u00fcr die Sicherheit der Mitarbeiter darstellen<\/li>\n\n\n\n
- Internet of Things (IoT) -Umgebungen, die Daten in Echtzeit zwischen Ger\u00e4ten und Systemen streamen und analysieren, was zu mehr Effizienz und besserer Entscheidungsfindung f\u00fchrt<\/li>\n\n\n\n
- Deep-Learning-Systeme, die es Algorithmen erm\u00f6glichen, zuerst zu lernen und dann direkt aus Bildern, Sprache oder Video zu schlie\u00dfen, ohne dass Sie angeben m\u00fcssen, wie die Arbeit zu erledigen ist.<\/li>\n\n\n\n
- Paralleles Rechnen, das die Bildverarbeitung und damit das Inferenzlernen vertiefen kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Die Vorteile f\u00fcr Ihren Fertigungsbetrieb<\/h2>\n\n\n\n
Einer der wichtigsten Vorteile des heterogenen Rechnens besteht darin, dass Sie durch die Integration verschiedener Arten von Rechenkernen in ein System die Leistung pro Watt sowie pro Dollar, Gr\u00f6\u00dfe, Gewicht und Leistung (SWaP) optimieren k\u00f6nnen, da diese Parameter ber\u00fccksichtigt werden m\u00fcssen bei der Bereitstellung von Edge-AI-L\u00f6sungen ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n\n\n\n
Dank der heterogenen Architektur k\u00f6nnen Sie Ihre Computerumgebung auch einfacher skalieren. Mit der heterogenen Computerplattform von ADLINK, zu der der Vortex Data Distribution Service und die Microservices-Architektur f\u00fcr die externe Workload-Konsolidierung geh\u00f6ren, k\u00f6nnen Sie Ihr KI-System beispielsweise um neue Technologien erweitern, sobald diese entstehen, und neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Innovation und Wettbewerbsf\u00e4higkeit er\u00f6ffnen.<\/p>\n\n\n\n
Begrenzen Sie Ihr Potenzial nicht mit einer einspurigen Denkweise<\/h2>\n\n\n\n
Separate Systeme, die jeweils mit einem einzigen Typ eines Computerverarbeitungskerns erstellt wurden, verhindern, dass Ihr Betrieb die von Ihnen geplante AI-f\u00e4hige Industrie 4.0-Umgebung erstellt. Ihr Potenzial, Einblick in Ihre Abl\u00e4ufe zu erhalten, Ausfallzeiten zu vermeiden, die Produktivit\u00e4t durch Fernsteuerung und Automatisierung zu maximieren und die Arbeitssicherheit zu verbessern, wird mit Systemen, die heterogenes Computing nutzen, nicht konkurrieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
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