AiOT-Beschleunigerkarte für Inferenz an der Edge

| Redakteur: Margit Kuther

Mustang-V100-MX4: AiOT Beschleunigerkarte
Mustang-V100-MX4: AiOT Beschleunigerkarte (Bild: ICP Deutschland)

Mit der Mustang-V100-Serie bietet ICP Deutschland eine flexibel skalierbare Lösung zur Realisierung von Deep-Learning-Inferenz (DL) an der Edge.

An der Edge werden vorwiegend Systeme eingesetzt, die schnelle Entscheidungen ohne Upload in die Cloud treffen sollen. Mit der Mustang-V100-MX4-PCIe-KI-Beschleunigerkarte erweitert ICP Deutschland das Portfolio um eine Variante, die mit vier Intel Movidius Myriad X MA2485 Vision Processing Units (VPUs) ausgestattet ist. Die auf dem PCI Express Bus basierte Karte lässt sich in eine Vielzahl von Embedded Systemen integrieren.

Native FP16-Unterstützung, Portierung und Bereitstellung neuraler Netzwerke im Caffee- oder Tensorflow-Format und ein geringer Stromverbrauch sind Hauptmerkmale der Myriad X VPU. Durch die Multi-Channel-Fähigkeit lässt sich jeder einzelnen VPU eine andere DL-Topologie zuweisen um simultane Berechnungen auszuführen.

AlexNet, GoogleNet, Yolo Tiny, SSD300, ResNet, SqueezeNet oder MobileNet sind nur ein kleiner Teil der unterstützen Topologien. Die Kompatibilität mit dem Open Visual Inference Neural Network Optimization (OpenVINO) Toolkit von Intel sorgt für mehr Performance des eingespielten Trainingsmodels und nimmt eine passende Skalierung auf das Zielsystem an der Edge vor.

Daraus ergibt sich eine Integration ohne langwieriges Trail und Error. Die Mustang-V100 Serie ist mit gängigen Betriebssystemen wie Ubuntu 16.04, CentosOS 7.4 und Windows 10 IoT kompatibel. Durch den geringen Stromverbrauch von 2,5 Watt pro VPU, beziehungsweise 15 Watt Gesamtverbrauch der Mustang-V100-MX4, eignet sie sich damit besonders für Low-Power-KI-Anwendungen. Neben der Mustang-V100-MX4 mit 4-VPU-Einheiten bietet ICP Deutschland eine PCIe Variante mit 8-VPU-Einheiten sowie Varianten, die auf dem Mini-PCIe und M.2 Bus basieren.

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