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So setzen Sie Künstliche Intelligenz in der Produktion um

| Redakteur: Margit Kuther

Das skalierbare Inferenz-System TANK-870AI von ICP ermöglicht es, Künstliche Intelligenz anwendungsbezogen und lokal an der Edge zu platzieren.

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TANK-870AI von ICP: Künstliche Intelligenz lokal an der Edge platzieren
TANK-870AI von ICP: Künstliche Intelligenz lokal an der Edge platzieren
(Bild: ICP Deutschland)

Eine gängige Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Produktionsumfeld ist die automatische optische Inspektion (AOI). Für eine hohe Erfolgsquote und zuverlässige Fehleridentifikation gilt es, die Datenbasis des zugrundeliegenden Trainingsmodells stetig zu verfeinern.

Dies wird mittels industrieller Inferenzsysteme realisiert. ICP Deutschland bietet Entwicklern mit dem neuen TANK-870AI ein solches Inferenzsystem mit vorinstalliertem Betriebssystem Linux Ubuntu 16.04 LTS und Ready-to-Use Software.

Die Hardware basiert auf einer Intel-Skylake- oder Kaby-Lake-CPU und verfügt über bis zu 32 GB vorinstalliertem Arbeitsspeicher. Ein Highlight sind die Mustang-KI-Beschleunigungskarten, die dank zweier PCIe-x8-Erweiterungsslots Platz finden. Bei Auslieferung ist der TANK-870AI bereits mit einer 1 TB 2,5“ HDD ausgestattet und unterstützt eine weitere SSD mit RAID-0/1-Funktionalität.

Als Ready-to-Use-Software wird auf das Open Visual Inference & Neural Network Optimization Toolkit (OpenVINOTM) von Intel gesetzt. Es vereint verschiedene Tools wie das Intel Deep Learning Deployment Toolkit, optimierte Computer-Vision-Bibliotheken, Intels Grafiktreiber Media SDK OpenCL und Laufzeiten sowie aktuelle Topologien wie AlexNet und GoogleNe. Mit OpenVINO können so Deep-Learning-Trainingsmodelle wie die von Caffe, MXNET und Tensorflow, Hardware übergreifend mit CPU, GPU oder den Mustang Intel Movidus oder FPGA-KI-Beschleunigungskarten optimiert werden.

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