KI-Entwicklungspotenzial mit dem Agilex™-5-SoM (System on Module)

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert viele Branchen, indem sie transformative Lösungen bereitstellt, die den Wirkungsgrad, die Genauigkeit und die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, erheblich verbessern. In diesem Umfeld hat sich das Konzept der Edge-KI - die Verarbeitung von KI-Algorithmen auf Geräten, die sich am Rande eines Netzwerks befinden - als wegweisender Ansatz erwiesen. Es ermöglicht Datenverarbeitung in Echtzeit, geringere Latenzzeiten, verbesserten Datenschutz und autonome Entscheidungsfindung, was besonders in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Robotik und der industriellen Automatisierung wichtig ist.

iWave, ein Pionier in der Entwicklung von Embedded-Systemen, steht an der Spitze dieser Revolution und bietet Embedded-Plattformen an, die die Grenzen der KI im Edge-Bereich erweitern. Diese Plattformen sind speziell auf Anwendungen zugeschnitten, die Hochleistungsrechnen und anspruchsvolle KI/ML-Funktionen erfordern, wie z. B. Medienverarbeitung, Robotik und Visual Computing.

Einführung des iW-RainboW-G58M: Die nächste Generation von KI-infundierten FPGAs

Mit dem SoM (System on Module) iW-RainboW-G58M (Abbildung 1), das auf dem Agilex™-5-FPGA von Intel basiert, stellt iWave einen bedeutenden Fortschritt auf dem Markt für Embedded-Systeme vor. Es ist der erste FPGA mit direkt in die Struktur integrierten KI-Funktionen, der eine neue Ära in der FPGA-Technologie einläutet. Das iW-RainboW-G58M wurde sorgfältig für Anwendungen entwickelt, die eine leistungsstarke Verarbeitung mit geringer Latenz und eine kundenspezifische Logikimplementierung mit eingebetteter KI/ML-Unterstützung erfordern, was ihn zur idealen Wahl für Branchen wie medizinische Bildgebung, Robotik und industrielle Automatisierung macht.

Abbildung 1: Das SoM iW-RainboW-G58M von iWave, angetrieben vom Agilex-5-FPGA von Intel, dem ersten FPGA mit direkt integrierten KI-Funktionen. (Bildquelle: iWave)

Das SoM iW-RainboW-G58M ist kompakt und misst nur 60 mm x 70 mm, ist aber dennoch vollgepackt mit leistungsstarken Funktionen. Es unterstützt die Agilex™-5-FPGA-Familie von Intel und die SoCs der E-Serie im B32A-Gehäuse, die in zwei verschiedenen Gerätevarianten erhältlich ist, um eine Reihe von Anwendungsanforderungen zu erfüllen:

• Gruppe A: SoC-FPGAs A5E 065A/052A/043A/028A/013A - Diese Varianten bieten eine höhere Performance und sind für Anwendungen geeignet, die komplexere Verarbeitungsfunktionen erfordern.
• Gruppe B: SoC-FPGAs A5E 065B/052B/043B/028B/013B/008B - Diese Varianten bieten kosteneffiziente Lösungen für weniger anspruchsvolle Aufgaben und gewährleisten Flexibilität bei Design und Implementierung.

Die Kombination dieser Optionen ermöglicht es, die am besten geeignete FPGA-Variante für spezifische Anwendung auszuwählen und dabei ein Gleichgewicht zwischen Performance, Stromverbrauch und Kosten herzustellen.

Nutzung des vollen Potenzials von Agilex™-5-FPGAs von Intel für Edge-KI

Die Agilex™-5-FPGAs und SoCs von Intel stellen einen bedeutenden Fortschritt in der FPGA-Technologie dar, insbesondere im Zusammenhang mit KI- und maschinellen Lernanwendungen im Edge-Bereich. Die Agilex™-5-Serie baut auf Intels Erfahrung mit KI-optimierten FPGAs auf und führt den branchenweit ersten KI-Tensorblock in einem Mid-Range-FPGA ein. Dieser Block wurde speziell für die Beschleunigung von KI-Workloads entwickelt und macht diese FPGAs zu einer perfekten Lösung für Edge-KI-Anwendungen, bei denen Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung entscheidend sind.

Ein Hauptmerkmal des Agilex™-5-FPGAs ist sein asymmetrisches Anwendungsprozessorsystem, das zwei Arm-Cortex-A76-Kerne und zwei Cortex-A55-Kerne umfasst. Diese Konfiguration ermöglicht es dem FPGA, eine außergewöhnliche Verarbeitungsleistung zu liefern und gleichzeitig die Energieeffizienz zu optimieren - ein entscheidender Faktor in Edge-Computing-Umgebungen, in denen der Stromverbrauch ohne Leistungseinbußen minimiert werden muss.

Der Agilex™-5-FPGA verfügt außerdem über erweiterte DSP-Funktionen (Digital Signal Processing), die in einen KI-Tensorblock integriert sind. Dank dieser Kombination kann der FPGA komplexe KI-Aufgaben wie Deep-Learning-Inferenz, Bildverarbeitung und prädiktive Analysen mit größerer Effizienz und Genauigkeit bewältigen. Darüber hinaus machen die fortschrittlichen Vernetzungsfunktionen des FPGAs, einschließlich Highspeed-GTS-Transceiver, die Datenraten von bis zu 28,1 Gbit/s unterstützen, PCI Express* (PCIe*) 4.0 × 8 und Ausgänge für DisplayPort und HDMI, es zu einer vielseitigen Lösung für eine breite Palette von Anwendungen.

Umfassendes KI/ML-Software-Ökosystem: Beschleunigung der Entwicklung

Das SoM iW-RainboW-G58M wird durch ein umfassendes Software-Ökosystem ergänzt, das die Entwicklung von KI und maschinellem Lernen erheblich beschleunigt. Im Mittelpunkt dieses Ökosystems steht die Unterstützung beliebter KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, die sicherstellen, dass diese vertrauten Plattformen genutzt werden können, um anspruchsvolle KI-Modelle ohne steile Lernkurven zu erstellen.

Eine wichtige Komponente dieses Ökosystems ist das OpenVINO-Toolkit. Dieses Open-Source-Toolkit wurde entwickelt, um Deep-Learning-Modelle für Inferenzen auf einer Vielzahl von Hardware-Architekturen zu optimieren, darunter CPUs, GPUs und FPGAs. Durch die Verwendung des OpenVINO-Toolkits kann sichergestellt werden, dass KI-Modelle nicht nur für Performance optimiert sind, sondern auch über verschiedene Hardwareplattformen hinweg portabel sind, was eine größere Flexibilität bei der Bereitstellung ermöglicht.

Darüber hinaus spielt die FPGA-AI-Suite von Intel eine entscheidende Rolle bei der Vereinfachung des Entwicklungsprozesses. Diese Suite ist auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt und ermöglicht es FPGA-Designern, Ingenieuren für maschinelles Lernen und Softwareentwicklern, KI-Plattformen zu erstellen, die für FPGA-Architekturen optimiert sind. Durch die Integration mit branchenüblichen Tools wie TensorFlow, PyTorch und dem OpenVINO-Toolkit ermöglicht die FPGA-AI-Suite von Intel es, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und gleichzeitig ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Leistung in ihren KI-Lösungen zu erhalten.

Die Suite lässt sich außerdem nahtlos in die FPGA-Designsoftware Quartus Prime von Intel integrieren, ein leistungsstarkes Tool, das Design, Analyse und Optimierung von FPGA-basierten Systemen unterstützt. Diese Integration stellt sicher, dass Entwicklungsteams Zugang zu einem robusten und bewährten Workflow haben, der die Markteinführungszeit verkürzt und die allgemeine Zuverlässigkeit ihrer KI-Anwendungen erhöht.

Cloud-KI vs. Edge-KI: eine vergleichende Analyse

Mit der Weiterentwicklung der KI wird die Unterscheidung zwischen Cloud-KI und Edge-KI immer wichtiger. Die Cloud-KI, die sich auf die riesigen Rechenressourcen entfernter Rechenzentren stützt, bietet hohe Skalierbarkeit und die Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz ist jedoch häufig mit höheren Latenzzeiten und potenziellen Sicherheitsbedenken verbunden, da die Daten über das Internet übertragen werden müssen.

Auf der anderen Seite bietet Edge-KI erhebliche Vorteile in Szenarien, in denen Echtzeitverarbeitung, geringe Latenzzeiten und ein verbesserter Datenschutz entscheidend sind. Durch die lokale Verarbeitung von Daten auf dem Gerät entfällt bei Edge-KI die Notwendigkeit einer ständigen Kommunikation mit der Cloud, wodurch die Latenzzeit verringert und die Reaktionsfähigkeit von KI-Systemen verbessert wird. Dies ist besonders wichtig bei Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, industrieller Automatisierung und im Gesundheitswesen, wo Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung schwerwiegende Folgen haben können.

Darüber hinaus trägt Edge-KI zum Datenschutz bei, da sensible Informationen auf dem lokalen Gerät verbleiben, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen im Zusammenhang mit der Cloud-basierten Verarbeitung verringert wird. Der hybride Ansatz, bei dem Edge-Geräte eine erste Datenverarbeitung vornehmen, bevor sie die Daten für komplexere Analysen an die Cloud übertragen, wird immer beliebter. Diese Methode kombiniert die Stärken von Edge-KI und Cloud-KI und ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung, erhöhte Sicherheit und verbesserte Systemleistung.

Langlebigkeit und umfassender Support: iWave's Engagement für Kunden

Eine der wichtigsten Verpflichtungen von iWave ist es, die langfristige Verfügbarkeit seiner Produkte zu gewährleisten. Das Produktlebensdauerprogramm des Unternehmens garantiert, dass seine SoMs (System on Modules) über einen längeren Zeitraum, oft mehr als 10 Jahre, verfügbar sind. Dies ist besonders wichtig für Branchen wie die Medizintechnik, die Luft- und Raumfahrt und die industrielle Automatisierung, in denen die Produktlebenszyklen in der Regel lang sind und eine gleichbleibende Verfügbarkeit der Komponenten entscheidend ist.

Neben der Langlebigkeit bietet iWave während des gesamten Produktentwicklungsprozesses umfassende technische Unterstützung. Diese Unterstützung umfasst ODM-Services (Original Design Manufacturer), wie z.B. Carrier Card Design, thermische Simulation und Design auf Systemebene, so dass sich Kunden auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren können, während iWave die komplexen Aspekte des Hardware-Designs und der Integration übernimmt.

Das Engagement von iWave für den Erfolg seiner Kunden wird auch durch die Bereitstellung umfassender Evaluierungskits für seine SoMs deutlich. Diese Kits werden mit einer vollständigen Benutzerdokumentation, Softwaretreibern und einem Board-Support-Paket geliefert, so dass Kunden ihre Designs schnell evaluieren und Prototypen erstellen können. Durch das Angebot dieser Ressourcen hilft iWave seinen Kunden, die Entwicklungszeit zu verkürzen und ihre Produkte schneller auf den Markt zu bringen.

Zusammenfassung

Das SoM iW-RainboW-G58M von iWave mit dem Agilex-5-FPGA von Intel, das über integrierte KI-Fähigkeiten verfügt, wurde sorgfältig für hochleistungsfähige, latenzarme Verarbeitung und kundenspezifische Logikimplementierung mit eingebetteten KI/ML-Support-Anwendungen entwickelt. Das macht es zu einer guten Wahl für Branchen wie medizinische Bildgebung, Robotik und industrielle Automatisierung.