[Contribution] スマート産業向けのセンサーリッチな AI コンピューティングの開発を加速

Lee Heeman 氏、AMD AECG Korea セールス リード

AMD AECG Koreaセールスリード、Lee Hee-man氏より

爆発的な製造データ需要を満たすためにセンサーの種類と数が増加するにつれ、産業用コンピューターの設計と拡張はますます困難になっています。さらに、自動化を採用する産業および医療システムには、AI、ML、データ分析ソフトウェア、インテリジェント ディスプレイがますます組み込まれています。これにより、より高いレベルの多様なコンピューティングの必要性が高まります。センサーが豊富なアプリケーション向けに設計されたアダプティブ コンピューティング プラットフォームは、開発を加速し、統合を簡素化し、厳密な電力制御でパフォーマンスを維持できます。

組み込み PC コンピューティングのトレンド

エッジのデジタル化には、エッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングにわたるセンサー化、AI と機械学習、ヒューマン マシン インターフェイス、マルチメディア エクスペリエンス、ネットワーキング、運用テクノロジーと情報テクノロジー ドメインの統合が含まれます。これらはそれぞれ異なるコンピューティング リソースを必要とします。

医療画像システムを例に挙げてみましょう。医療画像システムのプローブは、複雑なアルゴリズムのために大きな電力を必要とします。結果として得られるデータは、クリーニング、整理、処理されて初めて役に立ちます。その後、AI 分析によって洞察が抽出され、結果が視覚化され、組織のネットワーク経由で保存されます。

これは、センサー化によって組み込みアプリケーションの効率と生産性がどのように向上するかを示しています。これらの広範囲のセンサーは、最大の応答性を達成するために、通常はミリ秒の範囲でタイムリーにインターフェースされ、処理される必要があります。大規模なセンサーの導入は、プロセスに関するインテリジェンスを抽出し、改善や次世代の製品開発を促進する洞察を生成するビッグデータ アルゴリズムにもフィードされます。

ほとんどのエッジ システムは PC に統合または接続されます。 x86 コンピューティング、AI、制御、センサー インターフェイスと処理、可視化、およびネットワーキングを緊密に連携させることで、設置面積、消費電力、コストが削減され、バッテリー駆動のロボットが、より大型または重いバッテリーを使用せずに長時間動作できるようになります。

ただし、統合にはハードウェアとソフトウェアの集中的なエンジニアリング作業が必要であり、生産性、安全性、より効率的な事業計画を追求するためにセンサー チャネルが追加されるにつれて、この作業は継続します。

一般的なアプローチでは、成熟した x86 エコシステムと、リアルタイム制御、センサー インターフェイス、ネットワーキングが可能なアダプティブ コンピューティング プラットフォームを組み合わせています。これは、マシン ビジョン、ロボット工学、医療画像処理、スマート シティ、セキュリティ、小売分析に最適です。

従来、産業用 PC はゲートキーパーとして機能し、センサー データの流入を処理し、処理が x86 コアで処理されるか、利用可能な場合は PCIe インターフェイス経由でアクセスされる FPGA ベースのアクセラレータ カードで処理されるかを調停します。ただし、このデータ転送により遅延が増加し、多くの場合、リアルタイム応答が妨げられます。

センサー インターフェイス、AI プロセッサー、ネットワーク処理を FPGA ベースのアダプティブ コンピューティング プラットフォームに統合するという提案には、大きな期待が寄せられています。これらの機能を 1 つのマザーボードに統合すると、計算効率が向上し、遅延が短縮され、異なるコンポーネントをデータが通過する必要がなくなります。この統合されたアプローチにより、より高速な応答と精度の向上、さらには消費電力の削減が可能になります。

リアルタイムのセンサー処理、制御、ネットワーキング、AI 推論を処理できるアダプティブ コンピューティング プラットフォームは、遅延、電力、ソリューション全体のサイズを最小限に抑えるのに役立ちます。その結果、組み込み処理のための効率的で強力なプラットフォームが作成されます。

AMD の Versal アダプティブ プロセッサはこのアプローチを具体化しており、センサーを多用するワークロードの開発を合理化します。

x86 プロセッサ IP を追加し、専門のアダプティブ コンピューティング ソリューションとセンサー インターフェイスに適した多数の I/O を活用することで、次のレベルの統合、電力効率、およびシステム応答が実現します。多数の I/O により、さまざまなタイプのセンサーを接続し、信号を直接処理することができます。これは、ギガビット マルチメディア シリアル リンク カメラ、10/25GE、LiDAR、内視鏡や超音波などの医療プローブなど、さまざまな種類のセンサーに適用できます。さらに、必要に応じて追加のセンサー チャネルを比較的簡単に構成できるため、拡張性が向上します。

このアプローチは、スケーラブルなセンサー インターフェイスとヘテロジニアス アクセラレーションの利点と、x86 プラットフォーム上の産業処理をサポートする大規模なエコシステムの利点を組み合わせて、センシング、AI、制御およびネットワーキング ソフトウェアを簡素化します。したがって、エンジニアはニーズを正確に満たす最適化された組み込みコンピュータを構築できます。

センサー I/O の数を調整し、CPU、リアルタイム コア、DSP、AI エンジンなどの最適なアクセラレーション エンジン、プログラマブル ロジックに各チャネルを個別に組み込み、電力消費とパフォーマンスを最適化するために実装を微調整できます。任意の入力チャネルの信号をチップ上の最適な処理エンジンに接続できる柔軟性は、エンジニアがリアルタイムの決定論の重要性と依存性に応じて、混合センサーの重要性に対処するのにも役立ちます。

x86 組み込みコンピューティングをサポートする広範なエコシステムは、マシン ビジョン、医療画像スキャン、ロボット制御などのアプリケーションの開発をサポートする豊富なリソースを提供します。

Lee Hee-man は、AMD AECG Korea の営業責任者です。ここで表明されている見解は著者自身のものです。 — エド。

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