Au fur et à mesure que votre opération de fabrication commence à explorer la valeur que le deep learning peut offrir, vous remarquerez qu'il vous donne la possibilité d'utiliser de nombreux types de données différents. Votre entreprise ne continuera pas à utiliser uniquement des données collectées par des lecteurs de codes-barres ou saisies sur un clavier. Les applications d'apprentissage en profondeur peuvent extraire de la valeur d'une variété de types de données, notamment des images, des vidéos, du texte, de la parole et des capteurs. Étant donné que les données se présentent sous de nombreuses formes hétérogènes, les applications d'apprentissage en profondeur ont besoin d'un calcul hétérogène qui utilise différents types de cœurs de calcul pour traiter les données.

Qu'est-ce que le calcul hétérogène?

Le calcul hétérogène utilise au moins deux types de cœurs de calcul, tels que:

• Unité centrale de traitement (CPU)
• Unité de traitement graphique (GPU)
• Réseau de portes programmables sur site (FPGA)
• Circuit intégré spécifique à l'application (ASIC)

L'utilisation de plusieurs cœurs fournit aux systèmes des capacités que les processus monocœur ne peuvent égaler. Par exemple, un système qui utilise à la fois des FPGA et des GPU rend non seulement les images rapidement, mais ils peuvent également effectuer rapidement plusieurs calculs en même temps, tandis que les FPGA permettent la programmation sur le terrain. L'apprentissage en profondeur peut également combiner ces cœurs avec divers types d'ASIC - des unités de traitement de la vision (VPU), utilisées pour la vision par ordinateur, et des unités de traitement de tenseur (TPU) pour fournir des capacités spécialisées avec une faible consommation d'énergie.

L'informatique hétérogène n'est pas un nouveau concept; différents types de cœurs de calcul fonctionnent déjà ensemble dans diverses applications. Cependant, les plates-formes d'apprentissage en profondeur nécessitent l'intégration de différents types de cœurs de calcul dans un seul système pour offrir des performances optimales par watt. L'utilisation de mauvais cœurs ou la conception d'un système avec un cœur informatique «excessif» empêcherait les applications d'apprentissage en profondeur d'être optimales, en termes de taille, de poids et de consommation d'énergie.

Ce que l'informatique hétérogène peut faire

Il est possible que, dans une certaine mesure, votre exploitation s'appuie désormais sur des systèmes construits avec une architecture hétérogène, et il est probable que l'informatique hétérogène jouera un rôle essentiel pour atteindre vos objectifs de l'industrie 4.0. L'utilisation de plusieurs types de cœurs de calcul sur une seule plate-forme permet un large éventail d'applications telles que:

• Vision industrielle pour des inspections de contrôle qualité plus efficaces, des mesures et un contrôle de processus amélioré
• Reconnaissance optique de caractères (OCR) pour une variété de cas d'utilisation, y compris l'extraction de données à partir d'équipements hérités
• Des robots mobiles autonomes, qui peuvent augmenter la vitesse des opérations de routine et effectuer des tâches qui présentent un risque pour la sécurité des employés
• Environnements Internet des objets (IoT) qui diffusent et analysent les données en temps réel entre les appareils et les systèmes, ce qui se traduit par une plus grande efficacité et une meilleure prise de décision
• Systèmes d'apprentissage profond qui permettent aux algorithmes, d'abord d'apprendre, puis de déduire directement des images, de la parole ou de la vidéo, sans que vous ayez à lui dire comment faire le travail.
• Calcul parallèle qui peut accélérer le traitement d'image et, par conséquent, l'inférence d'apprentissage en profondeur.

Les avantages pour votre opération de fabrication

L'un des avantages les plus importants du calcul hétérogène est qu'en intégrant différents types de cœurs de calcul dans un système, vous pouvez optimiser les performances par watt ainsi que par dollar, taille, poids et puissance (SWaP), car ces paramètres doivent être pris en compte. en compte lors du déploiement de solutions d'IA de pointe

L'architecture hétérogène vous permet également de faire évoluer votre environnement informatique plus facilement. Par exemple, avec la plate-forme informatique hétérogène d'ADLINK, avec notamment le service de distribution de données Vortex et l'architecture de microservices pour la consolidation de la charge de travail externe, vous avez la possibilité d'étendre votre système d'IA pour inclure les nouvelles technologies à mesure qu'elles émergent et créer de nouvelles opportunités d'innovation et de compétitivité.

Ne limitez pas votre potentiel avec un état d'esprit unique

Des systèmes séparés, chacun construit avec un seul type de cœur de traitement informatique, limiteront vos opérations de création de l'environnement Industrie 4.0 activé par l'IA que vous envisagez. Votre potentiel à avoir une visibilité sur vos opérations, à éviter les temps d'arrêt, à maximiser la productivité grâce au contrôle et à l'automatisation à distance et à améliorer la sécurité des travailleurs ne sera pas compétitif avec des systèmes exploitant une informatique hétérogène.

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