— Robert Lee, Apacer CTO
Das rasante Voranschreiten von KI wurde im Wesentlichen von zwei wichtigen Phasen vorangetrieben: Modell-Vorabtraining und Inferenz. KI-Modelle werden üblicherweise vorab durch umfangreiches Computing in der Cloud trainiert und durch Training vor Ort verfeinert, um vollständige und produktionsfertige Modelle zu implementieren.
Nach dem Training werden diese Modelle auf Edge-Geräten bereitgestellt, um Anwendungen in der realen Welt zu ermöglichen.
Während sich KI-Technologien ständig weiterentwickeln, verlagern sich Rechenfähigkeiten allmählich von zentralisierten Cloud-Umgebungen an den Edge. Mit der Integration von High-Performance-Computing-Fähigkeiten sind Edge-Geräte nicht länger auf Datenerfassung beschränkt, sondern werden aktive Ausführungspunkte für KI-Workloads.
Diese Veränderung ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen in der realen Welt. In industriellen Umgebungen hat sich vorausschauende Wartung zu einem wichtigen Edge-KI-Anwendungsfall entwickelt, in dem KI-Modelle kontinuierlich Maschinensensordaten analysieren, um Anomalien zu erkennen und unerwartete Geräteausfälle zu verhindern.
Edge-Computing ermöglicht Geräten die lokale Verarbeitung von Sensordaten zur Steigerung der Betriebseffizienz.
Edge-Computing bedeutet, die Speicherung, Analyse und Berechnung von Daten von zentralisierten Cloud-Plattformen auf lokale Edge-Geräte zu verlagern, was eine Echtzeit-Verarbeitung ermöglicht, ohne dass Daten zur Erkennung und Auslösung zwischen Cloud und Systemen vor Ort hin und her übertragen werden müssen. Durch die direkte Ausführung von KI-Workloads auf Edge-Geräten mittels KI-Beschleunigungseinheiten können Organisationen die Effizienz erheblich steigern, die Latenz reduzieren, die Auslastung der Netzwerkbandbreite verringern und die Datensicherheit verbessern.
In Industrieumgebungen befeuert diese Wandel den Übergang von herkömmlichen Industrie-PCs mit Einzelfunktionsverarbeitung hin zu KI-fähigen Edge-Computing-Plattformen. Durch die Integration von KI-Beschleunigern werden Edge-Systeme intelligenter und können fortschrittliche Anwendungen, wie vorausschauende Wartung, ermöglichen, bei die Echtzeitanalyse von Sensordaten teure Geräteausfälle verhindern kann, bevor sie auftreten.
Edge Computing ermöglicht Geräten die lokale und sofortige Verarbeitung von Sensordaten. Durch den Einsatz geschulter KI-Modelle am Edge können Inferenzergebnisse deutlich näher an der Quelle generiert werden, was die Reaktionszeit verkürzt und die operative Abhängigkeit von der Cloud verringern. Echtzeit-Datenverarbeitung hängt stark von Algorithmus-Beschleunigern, wie Neural Processing Units (NPUs), ab, die auf effiziente Durchführung sofortiger Berechnung und Inferenz effizient ausgelegt sind.
Die Realisierung dieser Vorteile erfordert sorgfältige architektonische Entscheidungen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Edge-Plattformen auf nachhaltige Leistung, Datenintegrität und Zuverlässigkeit unter realen Betriebsbedingungen ausgelegt sind, insbesondere in industriellen Umgebungen, in denen die Stabilität der Stromversorgung, thermische Belastung und kontinuierlicher Betrieb kritisch sind. Mit zunehmender Skalierung von Edge-KI-Implementierungen müssen Infrastruktur-Komponenten, wie Beschleuniger, Arbeits- und Datenspeicher, nicht nur auf Grundlage von Spitzenleistung, sondern auch auf voraussagbares Verhalten und langfristige Beständigkeit ausgewählt werden.
Hochleistungsfähiger Speicher ist zudem entscheidend für das Laden und Ausführen von KI-Modellen, was SSDs zu einer kritischen Komponenten von Edge-KI-Systemen macht.
Apacers SSDs der Industrieklasse mit SLC-liteX-Technologie eignen sich sehr gut für Edge-Computing-Anwendungen. Der SLC-liteX-Algorithmus liefert hohe Leistung und ultrageringe Latenz für Datenspeicher und -übertragung, während er zudem eine beispiellose Lebensdauer bietet – ideal für KI-Inferenz-Workloads, wie KV-Cache-Operationen.
Über den traditionellen DRAM hinaus bieten moderne PCIe SSDs nun Leistungsniveaus, die Cache-Speicher für KI-Workloads unterstützen können. Im Vergleich zu DRAM bieten SSDs deutlich größere Kapazitäten zur Speicherung immer größer werdender KI-Modelle und Datensätze.
KI ermöglicht Systemen die Analyse von Daten sowie Echtzeit-Entscheidungsfindung am Edge.
Heute werden industrielle Computer weitläufig in vertikalen Industrien, wie Fertigung, Transport. Einzelhandelsanalyse, Verteidigung und Gesundheitswesen, einsetzt. Wenn KI-Technologien in diese industrietauglichen Edge-Geräte integriert werden, konvergieren künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge tiefgreifend. Endgeräte entwickeln sich über die passive Erfassung und Übertragung von Sensordaten hinaus und verwandeln sich in intelligente Systeme zur autonomen Datenanalyse, Prognose und Entscheidungsfindung.
Die Realisierung von AIoT hängt von zwei kritischen Bestandteilen ab: der Einführung von KI-Beschleunigern, wie Neural Processing Units (NPUs) und die Implementierung hochleistungsfähiger SSDs mit hoher Lebensdauer. Gemeinsam liefern diese Komponenten effizientere KI-Inferenz-Ausführung und steigern erheblich den Gesamtwert industrieller Anwendungen.
KI-Beschleuniger beschleunigen die Inferenz durch optimierte interne Algorithmen und vertrauen auf Arbeitsspeicher als Rechenpool auf Hardware-Ebene. Dadurch entwickelt sich die integrierte Nutzung von NPUs, DRAM und SSD-Speicher zu einem wichtigen architektonischen Trend für künftige Edge-KI-Systeme.
Mehr über die Erfolgsgeschichte von Apacer erfahren