Wie Hailo-8™ die Leistung neuronaler Netze an die Edge bringt

Wie Hailo-8™ die Leistung neuronaler Netze an die Edge bringt

In der rasant fortschreitenden Welt der Technologie steht die Fähigkeit, effiziente und leistungsfähige künstliche neuronale Netze zu schaffen, im Mittelpunkt zahlreicher Innovationen. Diese Netze bilden die Grundlage für die Entwicklung intelligenter Systeme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu lösen, die von Bild- und Spracherkennung bis hin zur Vorhersage und Entscheidungsfindung reichen. Die Entwicklungen in der Hardware-Technologie, insbesondere die Einführung von spezialisierten KI-Beschleunigern wie dem Hailo-8, haben eine neue Ära der Edge-KI eingeläutet.

Edge-KI: Die treibende Kraft hinter Echtzeit-Datenverarbeitung

Die Evolution der künstlichen Intelligenz hat zu einer neuen Ära der Datenverarbeitung geführt: der Edge-KI. Im Unterschied zur Cloud-basierten KI, die auf zentrale, leistungsstarke Rechenzentren angewiesen ist, operiert die Edge-KI direkt an den Datenquellen wie Sensoren und IoT-Geräten. Dieser dezentrale Ansatz ermöglicht eine schnellere Verarbeitung und Analyse von Daten, was entscheidend für Anwendungen ist, die Echtzeitreaktionen erfordern, wie Fahrerassistenzsysteme, industrielle Automatisierung und Smart-City-Technologien.

Die Edge-KI zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus, Latenzzeiten zu minimieren und gleichzeitig den Datenschutz und die Bandbreitennutzung zu optimieren. Diese Eigenschaften machen sie zu einer idealen Lösung für zeitkritische und datenschutzsensible Anwendungen. Im Gegensatz zur Cloud-KI, die von Netzwerkverbindungen abhängig ist, kann Edge-KI unabhängig und mit schnelleren Reaktionszeiten agieren.

Mit der Einführung fortschrittlicher KI-Beschleuniger wie dem Hailo-8™ erlebt die Edge-KI eine beispiellose Transformation. Der AI-Chip des Herstellers Hailo bietet eine beeindruckende Rechenleistung, die anspruchsvolle KI-Algorithmen direkt auf Edge-Geräten verarbeiten kann, eine Funktion, die zuvor überwiegend leistungsstarken Cloud-Computing-Plattformen vorbehalten war. Diese Leistungsfähigkeit ermöglicht es Unternehmen, komplexe KI-Anwendungen effizienter und flexibler zu nutzen. Und öffnet das Tor zu einer neuen Ära der autonomen Systeme, die intelligenter, effizienter und reaktionsfähiger sind als je zuvor.

Wie Maschinen Lernen – die Mechanik künstlicher neuronaler NetzeDie Evolution der Neuronalen Netz-Beschleunigung vor Hailo

Künstliche neuronale Netze sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspirierte Rechenmodelle. Sie bestehen aus Schichten von Knotenpunkten, sogenannten Neuronen, die miteinander verbunden sind. 

Jede dieser Verbindungen hat ein bestimmtes „Gewicht“, das die Stärke der Verbindung zwischen zwei Neuronen repräsentiert. Im Kontext eines neuronalen Netzes sind die „Gewichte“ vergleichbar mit den Regeln oder Richtlinien, die das Netzwerk nutzt, um Entscheidungen zu treffen oder Vorhersagen zu machen. Sie bestimmen, wie wichtig die Informationen sind, die von einem Neuron zum anderen weitergegeben werden und damit den Einfluss, den ein Neuron auf das nächste hat.

Diese Neuronen sind in Schichten angeordnet – dem Input Layer, einem oder mehreren Hidden Layers und dem Output Layer. Der Input Layer ist die erste Schicht, die direkte Eingabedaten empfängt. Die Hidden Layers liegen zwischen dem Input und dem Output Layer und sind das Herzstück des neuronalen Netzes, da sie komplexe Muster in den Daten erkennen und verarbeiten. Der Output Layer ist die letzte Schicht, die die endgültigen Vorhersagen oder Entscheidungen des Netzwerks liefert. 

Die Anzahl der Hidden Layers und die Anzahl der Neuronen in jedem Layer variieren je nach Komplexität der Aufgabe. Mehr Schichten und Neuronen ermöglichen es dem Netzwerk, komplexere Muster zu lernen. Ein zu großes Netzwerk kann allerdings zu „Überanpassung“ führen, was zu schlechter Leistung bei neuen Daten führt.

  • Die Trainingsphase:

    In der Trainingsphase bekommt das neuronale Netz über Trainingsdaten viele Beispiele, zusammen mit den richtigen Antworten oder Ergebnissen. Das Netz versucht, auf Basis seiner aktuellen Gewichte (Regeln) Vorhersagen zu machen. Anfangs liegen diese Vorhersagen wahrscheinlich oft falsch. Jedes Mal, wenn das Netz eine Vorhersage macht, wird diese mit der richtigen Antwort verglichen. Das Ziel ist es, die Differenz zwischen den vorhergesagten Ausgaben des Netzes und den tatsächlichen, richtigen Ausgaben zu minimieren. Um die Vorhersagen zu verbessern, passt das Netz seine Gewichte fortlaufend an. Das bedeutet, es lernt aus den Fehlern. Diese Anpassung erfolgt typischerweise über zahlreiche Iterationen, also in vielen kleinen Schritten und über viele Wiederholungen. So kann sich das Netz allmählich verbessern und eine höhere Genauigkeit in seinen Vorhersagen erreichen.
    Industrie-PCs, die in dieser Phase eingesetzt werden, benötigen in der Regel eine hohe Rechenleistung, um große Datensätze zu verarbeiten und komplexe Algorithmen schnell ausführen zu können. Um das Training effizient und in akzeptabler Zeit durchführen zu können sind Hochleistungs-CPUs, umfangreicher Arbeitsspeicher und leistungsfähige GPUs entscheidend.

  • Die Inferenzphase:

    Nachdem das neuronale Netz trainiert wurde, tritt es in die sogenannte Inferenzphase ein. Jetzt verwendet das Netz die gelernten Gewichte, um neue, unbekannte Daten zu verarbeiten und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Dabei empfängt jedes Neuron Eingabewerte, multipliziert diese mit seinen Gewichten, summiert die Ergebnisse und leitet sie, falls ein bestimmter Schwellenwert überschritten wird, an die nächste Schicht weiter. Dieser Prozess setzt sich über alle Schichten des Netzes fort, bis eine endgültige Vorhersage oder Entscheidung am Ausgang des Netzes getroffen wird.
    In der Praxis bedeutet dies, dass das Netz während der Inferenzphase schnell und effizient auf neue Daten reagieren kann, basierend auf den Mustern und Beziehungen, die es während des Trainings gelernt hat. Diese Fähigkeit, schnelle und genaue Vorhersagen zu treffen, macht künstliche neuronale Netze besonders wertvoll für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Bild- und Spracherkennung bis hin zur komplexen Entscheidungsfindung.
    Industrie-PCs, die für Inferenz-Aufgaben genutzt werden, müssen daher eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit und geringe Latenzzeiten bieten. Klassische Standard-Prozessoren können diese Voraussetzungen nicht effektiv erfüllen, da sie entweder zu viel Strom verbrauchen oder die benötigte Geschwindigkeit nicht erreichen. Eine optimierte CPU-Leistung, spezialisierte KI-Beschleuniger wie der Hailo-8™ und effiziente Speicherlösungen sind hierfür wesentlich, um eine schnelle und zuverlässige Ausführung der Inferenz in Echtzeit zu gewährleisten.

Die Evolution der Neuronalen Netz-Beschleunigung vor Hailo

Bevor Hailo auf den Markt kam, wurden für die Beschleunigung von Convolutional Neural Networks (CNNs) häufig Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) eingesetzt. Sie waren aufgrund ihrer Konfigurierbarkeit und Fähigkeit zur Parallelverarbeitung eine beliebte Wahl für diese Aufgabe. Neben FPGAs haben auch große Technologieunternehmen wie Intel und Google eigene KI-Beschleunigungsmodule entwickelt. Intel brachte insbesondere die Movidius Myriad-Reihe auf den Markt, eine Familie von Low-Power-Prozessoren, die für Aufgaben der Edge-KI optimiert sind. Diese Module zeichnen sich durch ihre Fähigkeit zur effizienten Verarbeitung von Deep Neural Network-Inferenzen aus. Während exakte Leistungszahlen je nach spezifischem Modell und Einsatzbereich variieren, sind sie bekannt für ihre Energieeffizienz und ihre Fähigkeit, komplexe KI-Aufgaben am Edge zu verarbeiten. Google entwickelte die Tensor Processing Units (TPUs), die in ihren Rechenzentren für maschinelles Lernen und Deep Learning Aufgaben eingesetzt werden und durch hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten und Energieeffizienz bestechen. Diese Entwicklungen bildeten die Grundlage für die fortschreitende Evolution in der Welt der KI-Beschleuniger und bereiteten den Weg für innovative Produkte wie Hailo.

Schlüsseleigenschaften & Vorteile des Hailo-8™ KI-Beschleunigers

Einige wichtige Eigenschaften und Spezifikationen dieses leistungsstarken KI-Beschleunigers sind:

  • Leistungseffizienz:

    Mit einer typischen Leistungsaufnahme von nur 2,5 W (unter durchschnittlicher Betriebslast) übertrifft der Hailo-8™ andere verfügbare KI-Prozessoren für Edge Computing, was ihn zu einer kosteneffizienten und energieeffizienten Lösung für eingebettete Systeme macht. Ein unschlagbarer Vorteil beim Einsatz von lüfterlosen Rechnern.

  • Leistungsstärke:

    Der Hailo-8™ kann beeindruckende 26 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) ausführen, und das bei einer sehr hohen Leistungseffizienz von 3 TOPS/W. Diese Leistung ermöglicht die schnelle Verarbeitung von KI-Algorithmen direkt am Edge, wodurch die Notwendigkeit entfällt, Daten an die Cloud zu senden und sich mit den damit verbundenen Latenzzeiten auseinanderzusetzen.

  • Integrationsfähigkeit:

    Der Hailo-8™ KI-Beschleuniger ist in verschiedenen Formaten erhältlich, darunter ein M.2-Modul, das eine vollständige PCIe Gen-3.0 4-Lane-Schnittstelle bietet. Dies ermöglicht eine einfache Integration in bestehende Systeme und bietet eine bislang unerreichte KI-Leistung für Edge-Geräte.

  • Skalierbarkeit:

    In Kombination mit anderen Prozessoren und Beschleunigern, wie z. B. einem NXP-Prozessor, ermöglichen die Hailo-8™ KI-Beschleunigungs-Module eine skalierbare Embedded-Plattform für die KI-Verarbeitung am Edge.

  • Software-Kompatibilität:

    Die Hailo-8™ Plattform ist kompatibel zu gängigen KI-Tools und bietet ein vollständig integriertes Runtime-System, was die Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen erheblich erleichtert.

Die hohe Rechenleistung, Energieeffizienz und einfache Integrationsfähigkeit des Hailo-8™ KI-Beschleunigers ermöglichen es Unternehmen, anspruchsvolle KI-Anwendungen in der Inferenzphase effizient und kosteneffektiv am Edge zu nutzen. Mit der fortlaufenden Verbesserung und Miniaturisierung der KI-Hardware wie dem Hailo-8™ wird die dezentrale Verarbeitung von KI-Algorithmen weiterhin an Bedeutung gewinnen, da sie die Reaktionszeiten verkürzt und die Datenschutzanforderungen besser erfüllt.

Praxisbezogene Einsatzgebiete des Hailo-8™

Die Integration des Hailo-8™ KI-Beschleunigers in industrielle Systeme kann die Ergebnisse in verschiedenen Szenarien erheblich verbessern. Unternehmen können ihre vorausschauenden Wartungsstrategien effizienter gestalten, die Produktqualität steigern und die Betriebskosten senken. Durch die leistungsstarke und energieeffiziente Verarbeitung von KI-Algorithmen direkt am Edge ermöglicht der Hailo-8™ eine schnellere und präzisere Entscheidungsfindung in Echtzeit, was in vielen industriellen Anwendungsfällen von entscheidender Bedeutung ist. Hier sind einige Beispiele:


Einsatzgebiete des Hailo-8: Verkehrssteuerung

Verkehrssteuerung:

Der Hailo-8™ kann in Verkehrsmanagement-Systemen eingesetzt werden, um Verkehrsströme in Echtzeit zu analysieren und zu optimieren. Durch die Analyse von Verkehrsdaten kann die Verkehrssteuerung verbessert und Staus reduziert werden.


Robotikvision:

In Robotik-Anwendungen kann der Hailo-8™ zur Verbesserung der Bild- und Videoanalyse eingesetzt werden. Dies ermöglicht Robotern, ihre Umgebung besser zu verstehen und auf Veränderungen in Echtzeit zu reagieren, was für die sichere und effiziente Ausführung von Aufgaben entscheidend ist.

Einsatzgebiete des Hailo-8: Robotikvision

Einsatzgebiete des Hailo-8: Bestandsverfolgung

Bestandsverfolgung:

Der Hailo-8™ kann die Bestandsverfolgung und -verwaltung in Lager- und Logistikzentren verbessern. Durch die Analyse von Bestandsdaten in Echtzeit können Unternehmen ihre Bestände effizienter verwalten und die Lieferkette optimieren.


Die flexible und effiziente KI-Verarbeitung am Edge durch den Hailo-8™ KI-Beschleuniger ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen und bietet Unternehmen die Möglichkeit, innovative Lösungen zu entwickeln und ihre Betriebsabläufe zu optimieren.

 Fazit 

Die Entwicklung von KI-Beschleunigern wie dem Hailo-8™ stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der Edge-KI dar. Durch die Bereitstellung von Rechenleistung auf einem Niveau, das zuvor überwiegend nur in leistungsstarken Cloud-Umgebungen erreichbar war, öffnet der Hailo-8™ neue Türen für Echtzeit-Analyse und Entscheidungsfindung direkt am Edge. Und dies sowohl kosten- als auch energieeffizient. Die Vorteile sind zahlreich, wie die Verbesserung von Betriebsabläufen, der Entwicklung neuer, intelligenter Anwendungen, verbesserte vorausschauende Wartungsstrategien, effizientere Bestandsverfolgung und höhere Produktqualität. Darüber hinaus fördert die effiziente Verarbeitung von KI-Algorithmen durch den Hailo-8™ die Entwicklung von selbstlernenden Algorithmen und ermöglicht ein High-Performance-Computing am Edge, das die Latenz und Zuverlässigkeit der Cloud-Verbindung übertrifft.

Mit einem zunehmenden globalen Fokus auf Nachhaltigkeit und verstärkten klimapolitischen Bemühungen wird erwartet, dass KI-Anwendungen in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen. Sie können dazu beitragen, Ressourcenverschwendung zu reduzieren und Prozesseffizienz zu steigern. Diese Aspekte sind entscheidend für die Förderung nachhaltiger Praktiken und die Unterstützung umweltbewusster Unternehmensstrategien.

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