Industrie-PCs für KI & Machine Learning: GPUs, NPUs und andere Recheneinheiten
Künstliche Intelligenz ist in der Praxis angekommen: Zwei Drittel der deutschen Unternehmen nutzen Machine Learning und KI-Algorithmen, so die unter anderem von Lufthansa Industry Solutions und Microsoft geförderte Studie „Machine Learning 2021“ von IDG Research Services. Bei großen Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitenden sind es bereits über 73 Prozent. Ebenso vielfältig sind auch die Anwendungen: Die Algorithmen kommen zur Verbesserung interner Prozesse (58,7 Prozent) zum Einsatz, bilden die Basis für neue Produkte und Services (35,1 Prozent), sollen Kosten senken (33,9 Prozent) und die Produktivität steigern (32,8 Prozent) oder Fertigungsprozesse optimieren (32,1 Prozent).
1. KI braucht Rechenleistung!
Dazu setzen Unternehmen auf KI-basierte Spracherkennung, Computer-Vision, Text- und Zeichenerkennung, Big-Data-Analysen oder autonome Systeme und Roboter. All diesen Anwendungen gemeinsam: Der hohe Bedarf an Rechenleistung. Dennoch unterscheiden sich die benötigen Industrie-PCs, je nachdem, ob sie zum Beispiel in einer industriellen Anlage in Echtzeit Qualitätsprüfungen durchführen, einen autarken, batteriegetriebenen Transportroboter steuern oder Sensordaten in einer Forschungseinrichtung erfassen und analysieren. Dementsprechend gibt es heute eine Vielzahl unterschiedlicher Box-PCs und Embedded Workstations, mit verschiedenen Prozessor-Architekturen und besonderen Verarbeitungseinheiten für KI- und Machine Learning. Die wichtigsten wollen wir Ihnen im Folgenden vorstellen.
2. Prozessorarchitekturen für Industrie-PCs im Vergleich
Zunächst lohnt es sich, die verschiedenen Architekturen der Haupt-Prozessoren zu betrachten – hier läuft in der Regel die Software für die jeweiligen Anwendungen. Die meisten Industrie-PCs arbeiten dabei mit X86- oder ARM-Prozessoren.
- X86: der klassische Industrie-PC
X86-Prozessoren – zum Beispiel von Herstellern wir Intel oder AMD – sind die „klassischen“ IPCs und nutzen dieselbe Architektur wie gängige PCs am Arbeitsplatz oder zu Hause, aber verbunden mit industrietauglicher Qualität, robustem Design und an die Anwendung angepasster Performance. X86-basierte Industrie-PCs sind kompatibel zu Windows als verbreitetem Betriebssystem, arbeiten häufig aber auch mit Linux. Sie zeichnen sich aus durch hohe Rechenleistung der Hauptprozessoren und weite Verbreitung.
- ARM: Energieeffiziente Embedded PCs
Ihnen gegenüber stehen ARM-basierte Rechner, die mit immer leistungsfähigeren Prozessoren von Herstellern wie NVIDIA, NXP oder Rockchip insbesondere in den letzten Jahren auch für Industrie-PCs immer beliebter werden. Ursprünglich wurden sie für Embedded Systeme entwickelt, also hoch applikationsspezifische Rechensysteme, die in Mobilgeräte, Maschinen oder Anlagen integriert wurden. Dementsprechend zeichnen sie sich durch ein geringe Energieaufnahme und Effizienz aus. ARM-basierte Systeme haben in der Regel ein sehr günstiges Preis-Leistungsverhältnis. Robustheit und Zuverlässigkeit sind dennoch gegeben, weil der Preis oftmals durch einen Verzicht auf nicht notwendige Funktionalitäten und Bauteile erreicht wird und die kompakten Computer häufig ohne bewegliche Bauteile wie z.B. Lüfter auskommen. Linux ist das am weitesten verbreitete Betriebssystem für ARM Industrie-PCs.
3. Was macht Industrie-PCs geeignet für KI & Machine Learning?
Ob X86 oder ARM: Beide Plattformen sind grundsätzlich gleichermaßen geeignet für anspruchsvolle Industrieanwendungen – und die Eigenschaften verschwimmen mit jeder Prozessorgeneration, die X86-Systeme immer energieeffizienter machen und keine aktive Kühlung mehr benötigen bzw. die Rechenperformance von ARM-Prozessoren immer weiter steigern. Ohnehin übernehmen die Haupt-Prozessoren – auch CPUs genannt – in der Regel die Ausführung der Endapplikationen, während KI-Algorithmen auf zusätzlichen Rechenkernen ausgeführt werden. Moderne Industrie-PCs nutzen dazu eine heterogene Architektur, die weitere Einheiten für die Datenverarbeitung ausnutzt. Diese Einheiten sind für die Verarbeitung spezieller Algorithmen und Daten optimiert und damit extrem schnell, leistungsfähig und effizient.
4. Welche speziellen Recheneinheiten gibt es für Industrie-PCs?
- GPU – Graphics Processing Units
Ursprünglich als „Grafikkarten“ für die Verarbeitung von Bild- und Videodaten und die Darstellung auf Bildschirmen entwickelt sind GPUs in der Lage, große Datenmengen schnell und effizient parallel zu verarbeiten. Damit eignen sie sich auch für allgemeine Anwendungen rund um Machine Learning. Häufig werden sie dann als General Purpose-GPUs oder GPGPUs bezeichnet.
- NPU – Neural Processing Units
Diese Recheneinheiten sind auf die Beschleunigung von KI- und ML-Anwendungen spezialisiert. Sie verarbeiten KI-Modelle effizienter als herkömmliche Prozessoren oder GPUs und können auch für Inferenzen – also das Vorhersagen von Ergebnissen basierend auf trainierten Modellen – eingesetzt werden.
- TPU – Tensor Processing Units
TPUs sind spezielle NPU-Einheiten, die von Google für KI- und Machine Learning entwickelt werden. Sie sind für sogenannte Tensoroperationen optimiert. Mit Hilfe dieser komplexen mehrdimensionalen Algorithmen werden neuronale Netzwerke trainiert.
- FPGA – Field-Programmable Gate Arrays
FPGAs sind Hardware-Plattformen, die flexibel konfiguriert und eingesetzt werden können. Die Technologie kommt bereits seit den 1980er Jahren zum Einsatz und bewährt sich insbesondere bei der schnellen, echtzeitfähigen Verarbeitung von Sensordaten, z.B. für die Datenfusion in Multisensor-Systemen, für Konvertierungen, digitale Filter etc.
- ASICS – Application Specific Integrated Circuits
Speziell für eine bestimmte Aufgabe oder Klasse von Aufgaben entwickelte Schaltkreise werden als ASICS bezeichnet. Sie bieten dementsprechend maximale Leistung und Effizient für die Verarbeitung der jeweiligen Anwendung – zu Lasten einer flexiblen Einsetzbarkeit.
5. Faktoren für die Auswahl von Industrie-PCs mit KI-Prozessoren
Künstliche Intelligenz ermöglicht immer neue Anwendungen für Industrie-PCs – und deren Konfiguration mit speziellen Recheneinheiten ermöglicht es, die Rechensysteme ideal an die Applikation und ihre Umgebungsbedingungen anzupassen. Dabei spielen neben den Rechenkernen auch Formfaktor, Robustheit und insbesondere bei mobilen Lösungen die Energieeffizienz eine entscheidende Rolle – zusätzlich zu den benötigten Schnittstellen und Funktionalitäten. Zudem sollte berücksichtigt werden, ob die Rechensysteme auch flexibel einsetzbar sein müssen – sowohl für unterschiedliche Aufgaben an ihrem Installationsort als auch im Hinblick auf künftige Anpassungen des Gesamtsystems.
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