Comment l’intelligence artificielle remodèle l’informatique de pointe

Quelle puissance de calcul est nécessaire en périphérie ? Quelle quantité de mémoire et de stockage est suffisante pour l’IA de pointe ? À mesure que l’IA ouvre la porte à des applications innovantes qui nécessitent un traitement, un stockage et une mémoire plus nombreux et plus rapides, les exigences minimales augmentent. Comment les technologies actuelles de mémoire et de stockage répondent-elles aux exigences strictes de ces nouvelles applications de pointe exigeantes ?

Qu'entendons-nous par « Edge »

Le Edge inclut toute application distribuée où un traitement spécifique a lieu en dehors du serveur, même si les données sont finalement envoyées vers un centre de données. Son idée principale est d'éviter d'envoyer toutes les données sur Internet vers un serveur pour traitement, mais permet plutôt aux données d'être traitées plus près du lieu de collecte, évitant ainsi les problèmes de latence causés par les longs allers-retours de données et permettant d'obtenir un temps quasi réel. -réponse du site.

Les bords sont grossièrement divisés en fonction de la distance entre le serveur et le point final. Ce que l'on appelle la périphérie proche peut inclure des applications proches du centre de données, peut-être même au sein du même bâtiment. Dans des applications telles que les voitures autonomes, cette tendance va à l’autre extrême. La caractéristique de chevauchement est que les systèmes de périphérie traitent les données qui sont traditionnellement envoyées au centre de données, ce qui a des applications pratiques dans de nombreux secteurs.

Latence des données et bande passante à la périphérie industrielle

Dans les applications industrielles, les ordinateurs de périphérie sont souvent conçus pour recevoir des entrées de capteurs ou d'autres appareils et agir sur ces entrées en conséquence. Par exemple, la maintenance préventive prend des relevés de capteurs acoustiques, de vibrations, de température ou de pression et les analyse pour identifier les anomalies qui indiquent des dysfonctionnements mineurs de la machine.

Les machines peuvent être mises hors ligne immédiatement ou, si nécessaire, pour maintenance avant qu'une panne catastrophique ne se produise. Les temps de réponse doivent être rapides mais les volumes de données faibles. Cependant, l’intelligence artificielle exerce une pression sur ces systèmes de pointe.

L'impact de l'intelligence artificielle sur la charge de traitement de pointe

L'intelligence artificielle apporte différentes charges aux systèmes informatiques. Les charges de travail d'IA nécessitent des processeurs plus rapides, plus de mémoire et des GPU puissants. Par exemple, l'AOI a été largement utilisé dans l'inspection des PCB, utilisant l'entrée vidéo de caméras à haute vitesse pour identifier les composants manquants et les défauts de qualité. En fait, une technologie d’inspection visuelle similaire est largement utilisée dans différentes industries telles que l’agriculture, où elle peut être utilisée pour identifier les défauts et la décoloration des produits.

L'exécution d'algorithmes complexes sur l'entrée vidéo nécessite la puissance de traitement parallèle des cartes GPU gourmandes en énergie, plus de mémoire pour une inférence IA efficace et précise, et plus d'espace de stockage pour des données supplémentaires, mais celles-ci existent déjà dans le centre de données.

Apporter la puissance du centre de données à la périphérie

Essentiellement, nous comblons le fossé entre la périphérie et le centre de données afin de traiter les tâches d'IA à la périphérie. Cachés dans les centres de données à température contrôlée se trouvent des serveurs dotés de téraoctets de mémoire et d'énormes quantités de stockage, capables de gérer des charges spécifiques élevées et de maintenir le fonctionnement rapide des systèmes.

Mais lorsqu'il s'agit de faire de l'inférence loin du centre de données, l'histoire est différente. Les ordinateurs Edge n'aiment pas cet environnement idyllique et doivent être capables de résister à des environnements difficiles. La périphérie nécessite un matériel qui s’efforce d’obtenir des performances maximales tout en tenant compte de conditions loin d’être idéales.

Edge Hardware

L'ajout de l'IA à la pointe de l'industrie nécessite un matériel adapté à la tâche. Un ordinateur industriel capable de gérer des températures extrêmes, des vibrations et des contraintes d’espace est indispensable. En particulier, trois éléments sont nécessaires pour un système de vision, qui est de loin l'application d'IA la plus prolifique : de la mémoire pour prendre en charge une inférence d'IA efficace, un stockage pour les données d'entrée et un PoE pour prendre en charge l'ajout de caméras.

La dernière DDR5 peut obtenir plus de mémoire dans un espace plus petit. Il offre une capacité de mémoire plus élevée en périphérie, avec une vitesse deux fois supérieure et une capacité quatre fois supérieure à celle de la DDR4, permettant une utilisation plus efficace de l'espace et des ressources disponibles dans le même encombrement.

Les applications Edge nécessitent une capacité de mise à l'échelle car les données doivent atteindre le serveur ou rester en périphérie pendant un certain temps, nécessitant ainsi un SSD comme stockage temporaire. Le passage du SATA au NVMe a ouvert la porte à des vitesses et des performances plus élevées, et le prochain SSD NVMe PCIe G4X4 est le dernier SSD de la gamme de produits Cervoz, offrant des performances industrielles pour ces applications.

Le système de vision nécessite une caméra. PoE+ est le moyen le plus simple et le plus efficace d'ajouter des caméras haute vitesse à votre système, fournissant l'alimentation et la transmission de données sur un seul câble. La carte d'extension PCIe modulaire PoE Ethernet de Cervoz ajoute cette fonctionnalité avec un petit plug-in d'alimentation.

Prenez une longueur d'avance sur l'IA à la pointe de la technologie

Pour les entreprises qui cherchent à prendre une longueur d'avance, la combinaison d'ordinateurs industriels et de mémoire et de stockage de qualité industrielle offre la fiabilité nécessaire pour résister aux environnements de pointe difficiles, ainsi que dans le réseau Les capacités nécessaires pour activer les technologies d'IA de nouvelle génération à la périphérie.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!