Hochleistung für Deep-Learning Modelle
Robuste KI-Bildverarbeitung
Die Vision Box AI ermöglicht außergewöhnliche Rechenleistung bei geringem Stromverbrauch.
Quelle: IMAGO Technologies
IMAGO Technologies, hat sein Deep Learning Produktangebot um die Vision Box AI erweitert, einem extrem leistungsstarken GPGPU Vision Computer für KI und andere Anwendungen, die GPU-Rechenleistung erfordern.
Der lüfterlose, kompakte Vision Rechner wird von der NVidia AGX Orin GPGPU angetrieben. Ihm stehen bis zu 12 ARM-CPU-Kerne mit Zugriff auf bis zu 64 GB RAM für Standardanwendungen zur Verfügung. Ergänzt wird die Rechenleistung durch eine NVIDIA® GPU mit bis zu 2048 CUDA®-Cores.
Aufgaben können verteilt werden, und es steht ausreichend Speicher für Bilddaten zur Verfügung, auch wenn diese von sehr hochauflösenden Kameras aufgenommen werden.
Die Vision Box AI ermöglicht ein breites Anwendungsfeld: unterstützt werden AI-Applikationen mit hohem Prozesstakt oder komplexeren Netzwerken. Dabei kann die Vision Box AI sowohl das Lernprogramm als auch das Inferenzprogramm einer KI-Lösung ausführen, d.h. sowohl individuelle Modelle erstellen, als auch anwenden.
Auch für andere Anwendungen, die einen CUDA-basierten Beschleuniger erfordern, wie beispielsweise hyperspektrale Bildgebung oder Lichtfeldkameras bietet der GPGPU-Rechner laut IMAGO die notwendige Rechenleistung.
Carsten Strampe, Geschäftsführer von IMAGO Technologies GmbH, erklärt: "Bei Maschinen unserer Kunden ist die Langzeitverfügbarkeit eine Voraussetzung für den Erfolg. Über viele Jahre robuste, reproduzierbare Rechnerhardware, heutzutage mehr denn je auch stromsparend, sind die entscheidenden Vorteile bei der industriellen Nutzung. Die Möglichkeit, GPGPU-basierte Systeme in komplexen industriellen Umgebungen einzusetzen, gibt Anwendern die Möglichkeit, neue Wege mit Embedded Computing zu beschreiten.“
Die Vision Box AI kombiniert die GPGPU Architektur mit den für die industrielle Bildverarbeitung erforderlichen Schnittstellen. Standard-E/A-Anschlüsse wie echtzeitfähige digitale IO, eine RS422 zum Anschluss von inkrementellen Encodern, Ethernet, USB und optional ein Monitorausgang dienen dem Service des Systems.
Der erste Typ der Vision Box AI bietet bis zu vier GigE-Schnittstellen für den Anschluss von Standard-GigE-Kameras. Darüber hinaus hat sich die Camera Link-Schnittstelle seit vielen Jahren als robuste Bildverarbeitungsschnittstelle etabliert. Sie erfüllt höchste Ansprüche an die schnelle Bildübertragung. Camera Link liefert die Daten in Echtzeit - ein Vorteil für zeitkritische Anwendungen.
Für den industriellen Einsatz ist insbesondere auch die Langzeitverfügbarkeit von Komponenten wichtig. Für die in der Vision Box AI integrierte GPGPU gibt IMAGO eine Verfügbarkeit von 10 Jahren an. Der Stromverbrauch im Betrieb soll laut Hersteller weniger als 50 Watt betragen.
(kb)
- ADVERTISEMENT -
