Mesterséges intelligenciás fejlesztési lehetőségek az Agilex™ 5 egykártyás rendszermodul (SoM) segítségével

A mesterséges intelligencia (MI) számos iparágat forradalmasít azáltal, hogy olyan átalakító megoldásokat kínál, amelyek jelentősen növelik a hatékonyságot, a pontosságot és a megalapozott döntéshozatal képességét. Ebben a környezetben a peremhálózati MI (Edge AI) koncepciója, vagyis a mesterséges intelligencia algoritmusok peremhálózati eszközökön történő futtatása alapvető változásokat kiváltó megközelítéssé vált, mivel lehetővé teszi a valós idejű adatfeldolgozást, a késleltetés csökkentését, az adatvédelem javítását és az autonóm döntéshozatalt, ami különösen fontos az egészségügy, a robotika, az ipari automatizálás és más hasonló ágazatokon belül.

A beágyazott rendszerek tervezésében úttörő szerepet játszó iWave e forradalom élvonalában áll, és a mesterséges intelligencia peremhálózati alkalmazásának határait feszegető beágyazott platformokat kínál. Ezek a platformok kifejezetten a nagy teljesítményű számítást és kifinomult mesterséges intelligencia/gépi tanulási képességeket igénylő esetekhez, például médiafeldolgozáshoz, robotikához és vizuális számítástechnikához készültek.

iW-RainboW-G58M - a következő generáció az MI-alapú FPGA-k terén

Jelentős előrelépésként a beágyazott rendszerek piacán az iWave örömmel mutatta be az Intel Agilex™ 5 FPGA-val működő iW-RainboW-G58M egykártyás rendszermodulját (SoM) (1. ábra). Ez az első olyan FPGA, amely közvetlenül a számítási architektúrájába integrált mesterséges intelligencia funkciókkal rendelkezik, ami új korszakot jelent az FPGA-technológiában. Az iW-RainboW-G58M-et kifejezetten a nagy teljesítményű, alacsony késleltetésű feldolgozást és egyedi logikai implementációt igénylő rendszerekhez tervezték, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás beágyazott támogatásával, így ideális választás az orvosi képalkotás, a robotika, az ipari automatizálás és más hasonló iparágakon belül.

1. ábra: Az iWave Intel Agilex 5 FPGA-val hajtott iW-RainboW-G58M egykártyás rendszermodulja (SoM) az első olyan FPGA, amely közvetlenül integrált mesterséges intelligencia funkciókkal rendelkezik (kép: iWave)

Az iW-RainboW-G58M SoM mindössze 60 mm x 70 mm kompakt méretű, mégis tele van hasznos funkciókkal. Támogatja az Intel Agilex™ 5 FPGA és a B32A tokozású E-Series SoC családot, és két különböző eszközváltozatban érhető el a különböző alkalmazási igények kielégítésére:

• A csoport: A5E 065A/052A/043A/028A/013A SoC FPGA – Ezek a változatok nagyobb teljesítményt nyújtanak és bonyolultabb feldolgozási képességeket igénylő esetekre alkalmasak.
• B csoport: A5E 065B/052B/043B/028B/013B/008B SoC FPGA - Ezek a változatok olcsóbb megoldások kevésbé igényes feladatokhoz, rugalmasságot biztosítva a tervezésben és a megvalósításban.

Ezen lehetőségek kombinációja lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy megteremtsék az egyensúlyt a teljesítmény, az energiafogyasztás és a költségek között, és az adott feladathoz legmegfelelőbb FPGA-változatot válasszák.

Az Intel Agilex™ 5 FPGA-k teljes potenciáljának kihasználása peremhálózati mesterséges intelligenciához

Az Intel Agilex™ 5 FPGA-k és SoC-k jelentős előrelépést jelentenek az FPGA-technológiában, különösen a mesterségi intelligencia és a gépi tanulási algoritmusok peremhálózati futtatása terén. Az Agilex™ 5 sorozat az Intel múltbeli MI-optimalizált FPGA-ira épít, és az iparágon belül először látott el középkategóriás FPGA-t MI-alapú tenzor blokk-kal. Ezt a blokkot kifejezetten az adatfeldolgozás mesterséges intelligencia alapú felgyorsítására tervezték, így ezek az FPGA-k tökéletesen alkalmasak olyan peremhálózati feladatokhoz, ahol a valós idejű feldolgozás és döntéshozatal kritikus fontosságú.

Az Agilex™ 5 FPGA egyik legfontosabb jellemzője az aszimmetrikus alkalmazásprocesszor-rendszer, amely két Arm Cortex-A76 magot és két Cortex-A55 magot tartalmaz. Ennek a konfigurációnak köszönhetően az FPGA kivételes feldolgozási teljesítményt tud nyújtani, optimális energiahatékonysággal, ami kulcsfontosságú tényező a peremhálózati számítástechnikai környezetekben, ahol az energiafogyasztásnak minimálisnak kell lennie a teljesítmény csökkenése nélkül.

Az Agilex™ 5 FPGA MI-alapú tenzor blokkba integrált továbbfejlesztett digitális jelfeldolgozási (DSP) képességekkel is rendelkezik, és ennek a kombinációnak köszönhetően az FPGA nagyobb hatékonysággal és pontossággal képes kezelni az olyan összetett MI-feladatokat, mint a mély tanulási következtetés, a képfeldolgozás és a prediktív analitika. Az FPGA fejlett kapcsolódási képességeinek, köztük az akár 28,1 Gbps adatátviteli sebességet is támogató nagysebességű GTS adó-vevőknek, a PCI Express* (PCIe*) 4.0 × 8 támogatásának, valamint a DisplayPort és HDMI kimeneteknek köszönhetően az eszköz sokoldalúan és széleskörűen használható számos esetben.

Átfogó MI/gépi tanulási szoftverkörnyezet a fejlesztés felgyorsításához

Az iW-RainboW-G58M SoM-hez egy átfogó szoftveres ökoszisztéma párosul, amely jelentősen felgyorsítja az MI és a gépi tanulási rendszerek fejlesztését. Ennek az ökoszisztémának a központjában a népszerű MI-keretrendszerek, (például a TensorFlow és a PyTorch) támogatása áll, ami biztosítja, hogy a fejlesztők ezen ismerős platformok segítségével kifinomult MI-modelleket tudjanak létrehozni meredek tanulási görbék nélkül.

Kritikus eleme ennek az ökoszisztémának továbbá az OpenVINO eszközkészlet. Ezt a nyílt forráskódú eszközkészletet a mély tanulási modelleket különböző hardverarchitektúrákra, például CPU-kra, GPU-kra és FPGA-kra való optimalizálására tervezték. Az OpenVINO eszközkészlet használatával a fejlesztők biztosíthatják, hogy a mesterséges intelligencia modelljeik nemcsak teljesítményoptimalizáltak legyenek, hanem biztosított legyen a hardverplatformok közötti nagymértékű átjárhatóság is, ami nagyobb rugalmasságot tesz lehetővé a modellek különböző platformokra történő telepítésében.

Emellett az Intel FPGA AI Suite is kulcsszerepet játszik a fejlesztési folyamat egyszerűsítésében. Ez a csomag kifejlesztése során az egyszerű használhatóság volt az egyik legfőbb szempont, és lehetővé teszi az FPGA-tervezők, a gépi tanulási mérnökök és a szoftverfejlesztők számára FPGA-architektúrákra optimalizált MI-platformok létrehozását. A TensorFlow, a PyTorch és az OpenVINO iparági szabványos eszközökkel együtt az Intel FPGA AI Suite-tal a fejlesztők felgyorsíthatják a fejlesztési folyamatokat úgy, hogy közben a kifejlesztett MI-rendszerek nagyfokú megbízhatósága és elvárt teljesítménye biztosított legyen.

A csomag emellett akadálytalanul használható a gazdag lehetőségeket biztosító Intel Quartus Prime FPGA tervezőszoftverrel együtt, amely FPGA-alapú rendszerek tervezésére, elemzésére és optimalizálására használható. Ez az integrációs lehetőség biztosítja, hogy a fejlesztők egy megbízható és bevált munkafolyamat alapján dolgozhassanak, csökkentve a piacra kerülési időt és növelve a mesterséges intelligencia rendszerek általános megbízhatóságát.

A Cloud AI és az Edge AI összehasonlítása

A mesterséges intelligencia folyamatos fejlődésével egyre fontosabbá válik egymástól megkülönböztetni a felhőalapú és a peremhálózati alapú mesterséges intelligenciát. A távoli adatközpontok hatalmas számítási erőforrásaira támaszkodó felhőalapú mesterséges intelligencia nagyfokú skálázhatóságot kínál, és óriási adatmennyiség feldolgozási képességét. Használata azonban gyakran nagyobb kommunikációs késéssel és potenciális biztonsági aggályokkal jár, mivel az adatok továbbítása az interneten keresztül történik.

Ezzel szemben a peremhálózati Edge AI alkalmazása jóval előnyösebb olyan esetekben, ahol a valós idejű feldolgozás, a rövid késési idők és a fokozott adatvédelem kritikus fontosságú. Mivel az adatok feldolgozása helyileg, az adott eszközön megtörténik, Edge AI esetén nincs szükség folyamatos kommunikációra a felhővel, csökkentve a késleltetést és javítva az MI-rendszerek válaszkészségét. Ez különösen fontos az autonóm járműveknél, ipari automatizálásnál, az egészségügyben és más hasonló alkalmazási esetekben, ahol a megkésett döntéshozatal súlyos következményekkel járhat.

Ezen túlmenően az Edge AI adatvédelmi szempontból előnyösebb, mivel az érzékeny információk a helyi eszközön tárolódnak, csökkentve ezzel a felhőalapú feldolgozás esetén lehetséges adatszivárgás kockázatát. Egyre népszerűbb a hibrid megközelítés, amikor a peremhálózati eszközök elvégzik a kezdeti adatfeldolgozást, majd az adatokat a felhőbe továbbítják összetettebb elemzés céljából. Ez a módszer egyesíti az Edge AI és a Cloud AI erősségeit, hatékonnyá téve az erőforrások felhasználását, fokozva a biztonságot és a javítva a rendszerek általános teljesítményét.

Hosszú élettartam és átfogó ügyféltámogatás - az iWave elkötelezett az ügyfelek támogatása iránt

Az iWave egyik legfontosabb vállalása, hogy biztosítja termékeinek hosszú távú elérhetőségét. A vállalat hosszú termékélettartamot biztosító programja garantálja, hogy az egykártyás rendszermoduljai (SoM) hosszabb ideig, gyakran 10 évnél tovább is elérhetők maradjanak. Ez különösen fontos az orvosi eszközöknél, a repülőgépiparban, az ipari automatizálás területén és más olyan iparágakban, ahol a termékek életciklusa jellemzően hosszú, és az alkatrészek következetes rendelkezésre állásának biztosítása kritikus fontosságú.

A hosszú élettartam mellett az iWave a termékfejlesztési folyamat egésze során is széles körű műszaki támogatást nyújt. Ez a támogatás eredeti tervező-gyártói (ODM) szolgáltatásokat is magában foglal, például hordozókártya-tervezést, hőtechnikai szimulációt és rendszerszintű tervezést, lehetővé téve az ügyfelek számára a saját fő kompetenciájukra történő összpontosítást, míg az iWave magára vállalja, hogy a hardvertervezés és az integráció összetett szempontjaival foglalkozzon.

Az iWave elkötelezettségét ügyfeleinek sikeressége mellett az is bizonyítja, hogy az SoM moduljaihoz fejlesztői készleteket is biztosít. Ezek a készletek teljes felhasználói dokumentációt, szoftverillesztőprogramokat és egy NyÁK-fejlesztést támogató csomagot tartalmaznak, lehetővé téve az ügyfelek számára a kialakításaik gyors kiértékelését és prototípusok készítését. Ezen eszközök felajánlásával az iWave segíti ügyfeleit a fejlesztési idő csökkentésében és termékeik gyorsabb piacra juttatásában.

Összegzés

Az iWave iW-RainboW-G58M egykártyás rendszermodulja (SoM) egy integrált MI képességekkel rendelkező Intel Agilex 5 FPGA köré épül, és kifejezetten a nagy teljesítményt, alacsony késleltetésű feldolgozást és egyedi logikai implementációt igénylő rendszerekhez tervezték, mesterséges intelligencia és gépi tanulási rendszerek beágyazott támogatásával. Ennek köszönhetően igen jó választás az orvosi képalkotás, a robotika, az ipari automatizálás és más hasonló területeken belül.