Sensorik: Klimamessung mit Zehntelgrad-Genauigkeit +++ TELTONIKA RUT200 mit GLYN-SUPPORT +++ Embedded PC: Vier KI-Leistungsklassen im Überblick

Die vier KI-Leistungsklassen im Überblick:
Wenn KI entscheidet, braucht jede Applikation die passende Hardware

Schnelle Reaktionszeiten, zuverlässige Ergebnisse und ein wirtschaftlicher Energieverbrauch. Eine industrielle KI-Applikation ist nur dann erfolgreich, wenn ihre Hardware exakt zur Aufgabe passt.

Denn sowohl zu wenig als auch zu viel Rechenleistung kann zum Problem werden. Eine unterdimensionierte Plattform verarbeitet Daten möglicherweise nicht schnell genug. Bei einer autonomen Drohne, einem mobilen Roboter oder einer optischen Qualitätskontrolle können schon kurze Verzögerungen entscheidend sein. Überdimensionierte Hardware wiederum erhöht Anschaffungskosten, Leistungsaufnahme und Kühlungsbedarf, ohne der Applikation einen entsprechenden Mehrwert zu bieten. Mit GLYN-SUPPORT erhalten Sie genau die KI-Leistung, die Ihre Anwendung benötigt. Hier haben wir die 4 wesentlichen Leistungsklassen für Sie transparent gemacht.

KI ist in der Industrie angekommen.
Künstliche Intelligenz bestimmt seit vielen Monaten die Schlagzeilen. Zunächst standen intelligente Suchfunktionen sowie die Erzeugung von Texten, Bildern und Videos im Mittelpunkt. Mittlerweile ist KI jedoch längst in industriellen Applikationen angekommen.

Die Einsatzmöglichkeiten reichen von der automatisierten optischen Qualitätskontrolle über intelligente Verkehrssysteme bis zu autonom navigierenden Maschinen und Drohnen in der Landwirtschaft.

Mit der Vielfalt der Anwendungen wächst allerdings auch die Zahl der verfügbaren Hardwareplattformen. Welche Architektur ist für die eigene Applikation geeignet? Reicht eine in den Prozessor integrierte NPU aus? Wird ein NVIDIA-Jetson-System benötigt? Oder ist ein leistungsstarker Server mit dedizierten Grafikkarten die bessere Wahl?

Damit Sie diese Frage leichter beantworten können, unterteilen wir unser Portfolio in vier grundlegende Leistungsklassen.

1. Integrierte NPU: effizienter Einstieg in industrielle KI

Eine Neural Processing Unit, kurz NPU, ist eine speziell für KI-Berechnungen entwickelte Recheneinheit. Sie übernimmt typische Inferenzaufgaben besonders energieeffizient und ist inzwischen direkt in zahlreichen modernen Prozessoren integriert.

Für kompakte und weniger komplexe KI-Anwendungen bietet diese Architektur häufig bereits ausreichend Leistung. Gleichzeitig bleiben Leistungsaufnahme, Wärmeentwicklung und Platzbedarf vergleichsweise gering.

Ein aktuelles Beispiel ist das COM-Express-Basic-Type-6-Modul SOM-5886 von ADVANTECH. Es basiert auf Intel-Core-Ultra-Series-3-Prozessoren der Panther-Lake-Generation und kombiniert CPU, leistungsfähige Intel-Arc-Grafik sowie eine integrierte NPU für die KI-Beschleunigung. Dadurch eignet sich das Modul unter anderem für kompakte Bildverarbeitungs-, Analyse- und Automatisierungssysteme.

Geeignet für:
Einfache Bildklassifizierung, Zustandsüberwachung, Anomalieerkennung, intelligente Bedienoberflächen und kompakte Edge-AI-Systeme.

2. NVIDIA Jetson: hohe Edge-KI-Leistung bei kurzen Reaktionszeiten

Bei anspruchsvolleren KI-Anwendungen am Netzwerkrand führt häufig kein Weg an NVIDIA Jetson vorbei. Die Plattformen verbinden ARM-Prozessorkerne mit leistungsfähigen NVIDIA-GPUs und einem umfangreichen Software-Ökosystem.

Ihre Stärke zeigen Jetson-Systeme vor allem dort, wo große Datenmengen direkt vor Ort und mit möglichst geringer Latenz verarbeitet werden müssen. Dazu zählen beispielsweise mehrere hochauflösende Kamerastreams, die Objekterkennung in Echtzeit oder die Navigation autonomer Fahrzeuge und Maschinen.

Ein Beispiel ist der BOXER-8645AI von AAEON mit NVIDIA Jetson AGX Orin. Das robuste, lüfterlose Edge-AI-System verfügt über acht FAKRA-Anschlüsse für GMSL2-Kameras. Damit können bis zu acht Kamerastreams mit hoher Bandbreite in einem System zusammengeführt und ausgewertet werden.

Geeignet für:
Machine Vision, autonome Fahrzeuge, mobile Roboter, intelligente Verkehrssysteme, Landwirtschaftsmaschinen und latenzkritische Videoanalysen.

3. Server- und HPC-Performance: maximale Leistung für komplexe Modelle

Wer besonders anspruchsvolle KI-Modelle ausführen, optimieren oder trainieren möchte, benötigt deutlich mehr Rechenleistung. Solche Systeme kombinieren leistungsfähige AMD-EPYC-, AMD-Ryzen- oder Intel-Xeon-Prozessoren mit dedizierten GPUs.

Sie können große Datenmengen verarbeiten und eignen sich sowohl für komplexe Inferenzen als auch für das Fine-Tuning und Training von KI-Modellen.

Ein typisches Anwendungsszenario ist die Zusammenarbeit zwischen Edge-Systemen und einem zentralen KI-Server: Autonome Drohnen oder Fahrzeuge sammeln während ihres Einsatzes neue Bild- und Sensordaten. Diese werden anschließend an einen leistungsfähigen Server übertragen. Dort lässt sich das KI-Modell mit den neuen Informationen optimieren und danach wieder auf die verbundenen Edge-Systeme verteilen.

Der ADVANTECH AIR-420 Edge AI HPC unterstützt dafür unter anderem Prozessoren der AMD-Ryzen- und EPYC-4005-Familien sowie leistungsfähige NVIDIA-RTX-PRO-Grafikkarten. Das kompakte System ist für rechenintensive KI-Inferenz, Modelloptimierung und lokale generative KI ausgelegt.

Geeignet für:
Training und Fine-Tuning von KI-Modellen, große Sprachmodelle, komplexe Bildanalysen, zentrale KI-Infrastruktur und anspruchsvolle Forschungs- oder Entwicklungsaufgaben.

4. KI-Beschleunigerkarten: bestehende Systeme flexibel erweitern

Nicht jede KI-Applikation erfordert einen vollständig neuen Industrie-PC. KI-Beschleunigerkarten bieten die Möglichkeit, bestehende Systeme gezielt um zusätzliche Rechenleistung zu ergänzen.

Je nach Ausführung werden die Module über M.2 oder PCI Express integriert. Das Leistungsspektrum reicht von kompakten, energieeffizienten Modulen für einzelne Inferenzaufgaben bis zu leistungsfähigen Karten für komplexe KI-Modelle.

Der große Vorteil liegt in der Flexibilität: Die KI-Leistung lässt sich passend zur Anwendung auswählen, bestehende Hardware kann weitergenutzt werden und spätere Upgrades sind häufig einfacher möglich.

Zu den bekannten Anbietern zählen Hailo, DEEPX, Qualcomm, Axelera AI und Intel. Hailo bietet beispielsweise kompakte M.2-Beschleuniger für energieeffiziente Echtzeit-Inferenz am Edge an.

Geeignet für:
Nachrüstung bestehender Industrie-PCs, skalierbare Machine-Vision-Systeme, kompakte Edge-Geräte und applikationsspezifische KI-Beschleunigung.

Welche KI-Hardware passt zu Ihrer Anwendung?

Die benötigte Rechenleistung hängt nicht allein vom verwendeten KI-Modell ab. Ebenso wichtig sind unter anderem:

• Anzahl und Auflösung der Kameras oder Sensoren
• geforderte Reaktionszeit
• verwendetes KI-Framework und Modellformat
• verfügbare Leistungsaufnahme
• Umgebungstemperatur und Kühlung
• Platzverhältnisse und Schnittstellen
• Anforderungen an Skalierbarkeit und Langzeitverfügbarkeit

Eine pauschale Empfehlung ist deshalb selten sinnvoll. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Applikation, Software, Rechenleistung und Umgebungsbedingungen.

Von der integrierten NPU über NVIDIA Jetson und flexible Beschleunigerkarten bis zum leistungsfähigen Edge-AI-Server: Unsere Spezialisten unterstützen Sie dabei, die passende Plattform auszuwählen.

Sprechen Sie uns an. Gemeinsam finden wir die KI-Hardware, die Ihre Applikation zuverlässig, effizient und zukunftssicher macht.