製造業務がディープラーニングが提供できる価値を探求し始めると、さまざまな種類のデータを使用できる可能性があることに気付くでしょう。あなたのビジネスは、バーコードリーダーによって収集されたデータやキーパッドに入力されたデータを使用し続けることはありません。ディープラーニングアプリケーションは、画像、ビデオ、テキスト、音声、センサーなど、さまざまなデータタイプから価値を引き出すことができます。データは多くの異種形式で提供されるため、ディープラーニングアプリケーションには、さまざまなタイプのコンピューティングコアを使用してデータを処理する異種コンピューティングが必要です。

ヘテロジニアスコンピューティングとは何ですか？

ヘテロジニアスコンピューティングは、次のような2つ以上のタイプのコンピューティングコアを使用します。

• 中央処理装置（CPU）
• グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）
• フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
• 特定用途向け集積回路（ASIC）

複数のコアを使用すると、シングルコアプロセスでは対応できない機能がシステムに提供されます。たとえば、FPGAとGPUの両方を使用するシステムは、画像をすばやくレンダリングするだけでなく、同時に複数の計算をすばやく実行することもできますが、FPGAはフィールド内プログラミングを可能にします。ディープラーニングでは、これらのコアをさまざまなタイプのASIC（コンピュータービジョンに使用されるビジョンプロセッシングユニット（VPU）、テンソルプロセッシングユニット（TPU））と組み合わせて、低消費電力で特殊な機能を提供することもできます。

ヘテロジニアスコンピューティングは新しい概念ではありません。さまざまなタイプのコンピューティングコアが、さまざまなアプリケーションですでに連携しています。ただし、ディープラーニングプラットフォームでは、ワットあたりの最適なパフォーマンスを実現するために、さまざまなタイプのコンピューティングコアを1つのシステムに統合する必要があります。間違ったコアを使用したり、コンピューターコアの「過剰」を使用してシステムを設計したりすると、サイズ、重量、消費電力の点でディープラーニングアプリケーションを最適化できなくなります。

ヘテロジニアスコンピューティングでできること

現在、運用が異種アーキテクチャで構築されたシステムを活用している可能性があり、異種コンピューティングがインダストリー4.0の目標を達成する上で重要な役割を果たす可能性があります。単一のプラットフォームで複数のタイプのコンピューティングコアを使用すると、次のような幅広いアプリケーションが可能になります。

• より効率的な品質管理検査、測定、および強化されたプロセス制御のためのマシンビジョン
• 従来の機器からのデータの抽出など、さまざまなユースケース向けの光学式文字認識（OCR）
• 自律移動ロボット。日常業務の速度を上げ、従業員の安全にリスクをもたらすタスクを実行できます。
• デバイスとシステム間でデータをリアルタイムでストリーミングおよび分析するモノのインターネット（IoT）環境。これにより、効率が向上し、意思決定が向上します。
• アルゴリズムを可能にする深層学習システム。最初に学習し、次に画像、音声、またはビデオから直接推測します。仕事のやり方を教える必要はありません。
• 画像処理を高速化できる並列コンピューティング、したがって深層学習推論。

製造業務の利点

ヘテロジニアスコンピューティングの最も重要な利点の1つは、さまざまなタイプのコンピューティングコアをシステムに統合することで、これらのパラメーターを取得する必要があるため、ワットあたり、およびドル、サイズ、重量、電力（SWaP）あたりのパフォーマンスを最適化できることです。エッジAIソリューションを展開する際に考慮に入れます。

異種アーキテクチャにより、コンピューティング環境をより簡単に拡張することもできます。たとえば、外部ワークロード統合のためのVortex Data Distribution Serviceとマイクロサービスアーキテクチャを含むADLINKのヘテロジニアスコンピューティングプラットフォームを使用すると、AIシステムを拡張して、新しいテクノロジーが出現したときにそれを含め、イノベーションと競争力の新しい機会を実現できます。

ワントラックマインドセットであなたの可能性を制限しないでください

それぞれが単一のタイプのコンピューター処理コアで構築された個別のシステムは、AI対応のインダストリー4.0環境を構築することからの操作を制限します。運用を可視化し、ダウンタイムを防ぎ、リモートコントロールと自動化で生産性を最大化し、作業者の安全性を高める可能性は、異種コンピューティングを活用するシステムと競合しません。

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