KI-Computing am Edge
Edge-Computing verlagert die Workloads an den „Netzwerkrand“, das heißt an die Maschine. Auf diese Weise lassen sich Echtzeit-Anwendungen mit niedrigsten Latenzwerten realisieren, die mit Cloud-Architektur nicht erreichbar sind. IIoT-Sensoren, Vernetzung und KI-Applikationen vervielfachen jedoch die Datenströme, sodass Hardware, die lokal eingesetzt wird, besondere Voraussetzungen erfüllen muss.
Kriterien für die Hardware
1. Skalierbare Leistung: Edge-Computer erfordern eine auf die Aufgabe angepasste Prozessorleistung, die sich aber erhöhen lassen muss, um bei steigenden Anforderungen einfach upgraden zu können, um einen Systemwechsel zu vermeiden. Das gleiche gilt für den Arbeitsspeicher, denn ein zu kleiner RAM beschränkt die Leistung des Prozessors.
2. Grafik: Dezidierte Grafikkarten beschleunigen Berechnungen bei KI-Anwendungen oder der Bildanalyse. Grafikkarten sind auf Energieeffizienz ausgelegt, was bei Edge-PCs von Vorteil sein kann.
3. Netzwerk: Standards wie 5G, Wi-Fi 6E und 10GBASE ermöglichen innovative Lösungen. Hohe Geschwindigkeit, niedrige Latenzen und hohe Übertragungsraten sorgen dafür, dass Daten in Echtzeit übertragen werden.
4. Schnittstellen: Um Sensoren, Kameras, SPS, Motoren usw. anzubinden sind verschiedene Arten von Schnittstellen notwendig. Üblich sind USB, RS-232/422/485, Digitale Ein-/Ausgänge und Ethernet-Ports mit Power-over-Ethernet-Funktion. Displayschnittstellen wie VGA, HDMI und DisplayPort sind notwendig zur Visualisierung oder als Human-Machine-Interface.
5. Stabilität: Computer im industriellen Umfeld müssen besonders robust sein. Dazu gehört lüfterloser Betrieb oder ein Lüfter, der extern auf dem Gehäuse die Abwärme abtransportiert, sodass die empfindliche Elektronik von der Außenwelt abgeschottet bleibt. Vibrations- und schockresistent, verschraubbare M12-Verschlüsse und fest fixierbaren PCIe-Erweiterungskarten sind wichtige Voraussetzungen für den Einsatz in rauen Umgebungen.
6. Langzeitverfügbarkeit: Ist ein Edge-Computing-System über viele Jahre verfügbar, so erhöht dies einerseits die Kosteneffizienz und andererseits die Planungssicherheit für Investitionen.
Unsere Hardware Empfehlung für Edge Computing: die neue DS-1400-Serie
Starke Leistung
Die DS-1400-Serie baut auf dem Intel R680E Chipsatz auf und unterstützen die 12. Generation Intel Alder Lake-S-Prozessoren mit maximal 16 Kernen. Diese teilen sich auf in acht Performance- und acht Effizienzkerne. Somit kann bis zu 1,36x bessere Performance als bei den Vorgängern (Comet-Lake) erreicht werden.
Der DDR5-Speicher ist mit seinem 4800 MHz Frontsidebus bis zu 50% schneller als die herkömmlichen DDR-4 Speicher. Es können 64 GB genutzt sowie Riegel mit ECC-Technologie verwendet werden.
Grafikkarten mit Retainer Fixation
Die Grafikleistung korreliert mit dem Prozessor: In den Core-i9/i7/i5-Prozessoren ist Intel UHD Graphics 770 integriert, im Core-i3 Intel UHD Graphics 730 und in den Pentium- und Celeron-Versionen Intel UHD Graphics 710. Wird mehr Grafikleistung benötigt, bietet sich die Integration einer Grafikkarte über den PCIe-Steckplatz an. Dieser kann durch eine zusätzliche Stromversorgung max. 110 Watt bereitstellen. Im System getestet wurden die Grafikkarten GTX-750ti, Sparkle GeForce 210 und GIGABYTE GeForce 210.
Eine Besonderheit ist der patentierte Fixierungsmechanismus für Erweiterungskarten, der flexibel an die Kartengröße angepasst werden kann. Er sorgt dafür, dass diese auch bei sehr starken Vibrationen und Erschütterungen sicher im Slot fixiert sind.
Robust und zuverlässig
Spezielles Lüfterkonzept
Durch das Unibody-Gehäuse mit spezieller Heatpipe-Architektur ist eine Betriebstemperatur zwischen -40°C und 70°C mit einem 35-Watt-Prozessor, und zwischen -40°C und 50°C mit einem 65-Watt-Prozessor möglich. In wärmekritischen Umgebungen kann ein temperaturabhängiger, externer 120mm-Lüfter zur Sicherheit auf das Gehäuse montiert werden.