Manufaktur industri
Industri Internet of Things | bahan industri | Pemeliharaan dan Perbaikan Peralatan | Pemrograman industri |
home  MfgRobots >> Manufaktur industri >  >> Industrial Internet of Things >> Tertanam

Platform AI Edge mengalahkan GPU/CPU dalam hal kinerja dan efisiensi

Menawarkan apa yang disebutnya sebagai terobosan dalam perangkat keras dan perangkat lunak komputasi kecerdasan buatan (AI) untuk aplikasi edge AI dan mengatasi keterbatasan GPU/CPU lama, Blaize telah mengumumkan platform tertanam dan akselerator baru, Pathfinder dan Xplorer yang memungkinkan pengembangan AI edge 'bebas kode' .

Platform dibangun di atas arsitektur prosesor streaming grafik (GSP) Blaize. Menurut perusahaan, dengan 16 core GSP dan 16TOPS kinerja inferensi AI dalam amplop daya 7W, GSP dapat memberikan efisiensi tingkat sistem hingga 60x lebih baik dibandingkan dengan GPU/CPU untuk aplikasi edge AI. Ini juga memungkinkan bandwidth memori 50x lebih sedikit, dan latensi 10x lebih rendah. Blaize GSP adalah prosesor yang 100% dapat diprogram dan menampilkan kemampuan canggih seperti multi-threading dan streaming.

Blaize mengatakan pelanggan akses awal untuk Pathfinder dan Xplorer mencari penyebaran produksi dari kasus penggunaan visi cerdas AI edge real-time yang sebelumnya tidak mungkin di seluruh aplikasi industri, automobilitas, ritel cerdas, metro, dan pabrik. Co-founder dan CEO perusahaan, Dinakar Munagala, mengatakan, “Solusi edge saat ini terlalu kecil untuk menghitung beban atau terlalu mahal dan terlalu sulit untuk diproduksi. Produk komputasi edge AI Blaize mengatasi keterbatasan daya, kompleksitas, dan biaya ini untuk melepaskan adopsi AI di edge, memfasilitasi migrasi komputasi AI dari pusat data ke edge.” Pasar Edge AI diperkirakan akan tumbuh pesat karena fungsionalitas AI menjadi persyaratan bagi banyak produk baru. Omdia Research memproyeksikan pendapatan chipset AI akan mencapai $51 miliar pada tahun 2025.

Dua produk baru dari Blaize adalah Pathfinder P1600, sebuah embedded system on module (SOM), dan platform akselerator Xplorer. Blaize mengatakan P1600 membawa manfaat programabilitas dan efisiensi dari GSP ke aplikasi AI tepi tertanam yang digunakan di tepi sensor, atau di tepi jaringan. Tidak ada prosesor host yang diperlukan untuk P1600, jadi ini hanya kasus 'pasang dan pakai'.

Platform Xplorer mempercepat aplikasi AI di tepi perusahaan melalui plug-in ke slot PCIe di server atau alat host. X1600E adalah platform akselerator faktor bentuk kecil untuk lingkungan kecil dan terbatas daya seperti toko serba ada atau lokasi industri. Itu dapat dengan mudah ditambahkan untuk mempercepat aplikasi AI di PC industri atau sebagai rak kartu di server 1U kecil. Atau, ada X1600P, yang merupakan akselerator standar berbasis PCIe dalam faktor bentuk setengah tinggi setengah lebar. X1600P dapat menggantikan GPU desktop yang haus daya di server edge dan memberikan kinerja inferensi AI di mana saja dari 16-64TOPS dalam amplop daya yang sangat rendah.

Rangkaian perangkat lunak Blaize AI dibangun di atas standar terbuka dengan kemudahan aksesibilitas, yang berarti pengembang produk tidak terkunci pada lingkungan pengembangan eksklusif. Terdiri dari kit pengembangan perangkat lunak (SDK) Picasso dan AI Studio, antarmuka visual yang sepenuhnya bebas kode, rangkaian perangkat lunak ini menawarkan alat untuk pengembang tradisional dan pakar domain non-pembuat kode. Selain itu, kedua set alat ini menggunakan Blaize Netdeploy, sistem Blaize dengan algoritme berbasis edge untuk mendapatkan akurasi dan kinerja terbaik untuk penerapan edge.

Bukti pelanggan konsep

Blaize mengatakan memiliki sejumlah pelanggan proof of concept (POC) yang menggunakan sistemnya untuk mengaktifkan AI di edge. Aplikasinya ada di:

Sampel pelanggan dari kedua lini produk tersedia sekarang dengan produksi penuh diharapkan mulai tahun ini. Blaize Xplorer X1600E tersedia seharga $299 dalam jumlah volume, Pathfinder P1600 SOM tersedia dalam kelas industri seharga $399 dalam jumlah volume, dan Xplorer X1600P tersedia seharga $999 dalam jumlah volume.


Tertanam

  1. Pemantauan Aplikasi Cloud dan Anda
  2. Insertion Loss and Performance in EMI Filtering
  3. AImotive menunjukkan efisiensi penglihatan tepi 98% pada Nextchip Apache5
  4. Meningkatkan kinerja dan keamanan di perangkat yang dapat dikenakan IoT
  5. TI:Ethernet PHY menyederhanakan desain dan mengoptimalkan kinerja jaringan
  6. Driver LED kompak Maxim memberikan efisiensi tinggi dan EMI rendah
  7. MCU menargetkan titik akhir dan desain tepi IoT yang aman
  8. Solusi Edge AI dibangun di atas prosesor saraf dan platform pengembang ML
  9. Memahami Edge Computing dan Mengapa Ini Sangat Penting
  10. Perusahaan Pengerjaan Kayu Kelas Atas Meningkatkan Efisiensi dan Kinerja dengan Pompa Vakum Baru