AI-enabled Embedded Platform- DLAP-301-JNX
AI-enabled Embedded NVR Powered by NVIDIA® Jetson Xavier™ NX Zum Produkt ...
KI-Lösungen werden es Maschinen ermöglichen, ihre eigene Leistung zu verbessern und aufschlussreiche Entscheidungen zu treffen, die für eine autonome Fertigung auf dem Weg zur Industrie 4.0 erforderlich sind.
Ein Trend in vielen Branchen ist der Übergang von einfachen Edge-Geräten, die Daten zur Analyse in die Cloud einspeisen, zur Durchführung anspruchsvoller Schlussfolgerungen und Mustervergleiche am Edge. Edge-KI kann schneller reagieren als Cloud-KI, da keine großen Datenmengen an die Cloud gesendet werden müssen.
Die Datensicherheit wird erhöht, da weniger Daten über das Netzwerk gesendet werden und somit weniger anfällig für Manipulationen sind. Bei mobilen Anwendungen verringert Edge AI die Abhängigkeit von unzuverlässigen Netzwerkverbindungen (d. h. von Funklöchern und Serviceausfällen), indem AI-Funktionen lokal ausgeführt werden.
Einige KI-Computing-Lösungen sind heterogen, da sie Grafikprozessoren (GPUs) verwenden, um die Verarbeitung paralleler Aufgaben zu beschleunigen, und CPUs, um große Datenmengen zu verwalten und statistische Berechnungen durchzuführen. Im Vergleich zu homogenen Systemen (entweder mit CPU oder mit GPU) bieten heterogene Systeme in der Regel eine bessere Systemreaktion, stellen aber auch einige erhebliche Herausforderungen an das Design:
