Immer mehr Kunden von Inndisk entwickeln Produkte für die Bereiche KI und IoT. So evaluierte ein Unternehmen eine KI-Lösung mit Software-Entwicklungstools und Produktlinien für unterschiedliche Anforderungen an die Rechenleistung. Der hohe Stromverbrauch der Lösung war allerdings nicht für eine lüfterlose Umgebung geeignet. Das System war unflexibel und für den Einsatz im Industriemarkt nicht langlebig genug.
Die optimierte Lösung von Innodisk bietet die Vorteile eines niedrigen Stromverbrauches, einer hohen Flexibilität und einer langfristigen Verfügbarkeit. Das Innodisk Machine-Vision Solution Kit wurde für KI- und Videoanalysen in Edge-Anwendungen entwickelt und basiert auf dem Kria SOM-Modul von AMD. Mit adaptiven SoCs mit integrierter FPGA-Fabric bieten die Kria SOMs hohe Leistung mit geringer Latenz in einem kleinen Gehäuse. Das K26 SOM-basierte Moduldesign reduziert die Hardware-Entwicklungszeit und vereinfacht das Bestandsmanagement. Darüber hinaus hilft das leistungsstarke Vivado-Entwicklungstool den Softwareentwicklern, in kurzer Zeit mit bekannten KI-Frameworks zu arbeiten.
Die KI-Technologie verändert sich ständig. Die Architektur eines tiefen neuronalen Lernnetzwerks entwickelt sich immer weiter, und Spezifikationen wie das TSN-Protokoll (Time-sensitive Networking) müssen angepasst werden. Das FPGA-Produkt von AMD ist daher aufgrund seiner hohen Flexibilität eine ideale Lösung. Dies ist ein wichtiges Merkmal in den vertikalen Märkten, insbesondere in der Fabrikautomation. AMD bietet Entwicklungswerkzeuge wie Vivado™, Vitis™ und Vitis-AI mit umfangreichen technischen Dokumenten. Das hilft, um FPGA-Produkte zu verstehen und die Markteinführung der Produkte zu beschleunigen. Aufgrund der kleinen und vielfältigen Produkteigenschaften industrieller Märkte sind FPGAs die am besten geeignete KI-Lösung für industrielle KI-Anwendungen, da sie die drei Vorteile von geringem Stromverbrauch, hoher Flexibilität und langfristiger Verfügbarkeit bieten.
Das Machine Vision Solution Kit von Innodisk wurde für KI- und Videoanalysen in Edge-Anwendungen entwickelt und basiert auf dem Kria SOM-Modul von AMD. Mit adaptiven SoCs mit integrierter FPGA-Fabric bieten die Kria SOMs hohe Leistung mit geringer Latenz in einem kleinen Gehäuse. Das K26 SOM-basierte Moduldesign reduziert die Hardware-Entwicklungszeit und vereinfacht das Bestandsmanagement. Darüber hinaus hilft das leistungsstarke Vivado-Entwicklungstool den Softwareentwicklern, in kurzer Zeit mit bekannten KI-Frameworks zu arbeiten. Die Lösung von Innodisk bietet die Vorteile eines niedrigen Stromverbrauches, einer hohen Flexibilität und einer langfristigen Verfügbarkeit.
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