Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die industrielle Produktion grundlegend – von der automatisierten Qualitätsprüfung und vorausschauenden Wartung bis hin zur komplexen Analyse von Sensordaten. Die richtigen IPCs sind entscheidend, damit diese Anwendungen zuverlässig und effizient laufen. Welche Anforderungen müssen IPCs also erfüllen, wenn es um KI-Workloads geht?
Anwendungsspezifische Anforderungen
Nicht alle KI-Anwendungen haben die gleichen Hardwareanforderungen. So müssen für Computer-Vision-Aufgaben wie die Fehlererkennung in Produktionslinien Bild- und Videodaten in Echtzeit verarbeitet werden, weshalb leistungsstarke Beschleuniger unerlässlich sind. Für vorausschauende Wartungsszenarien sind hingegen oft energieeffiziente Prozessoren wie Intel Atom ausreichend, da Zeitreihenanalysen weniger rechenintensiv sind. Die Sensordatenanalyse hängt stark von einem zuverlässigen Datendurchsatz und einer zuverlässigen Konnektivität ab.
Kurz gesagt: Der Anwendungsfall bestimmt, ob maximale Rechenleistung oder effiziente Datenverarbeitung priorisiert wird.
Leistung und Latenz
In Produktionsumgebungen können Millisekunden über Erfolg oder Misserfolg entscheiden. Bei der visuellen Qualitätskontrolle müssen Entscheidungen beispielsweise oft innerhalb von 100 Millisekunden getroffen werden. Eine ideale Konfiguration kombiniert CPUs mit geringem Stromverbrauch, wie Intel Atom (4–12 W TDP), mit speziellen KI-Beschleunigern wie dem Hailo-8, der bei nur 2,5 W bis zu 26 TOPS liefert. Diese Balance bietet die erforderliche Inferenzgeschwindigkeit bei gleichbleibender Energieeffizienz.
Modellgröße und Komplexität
Nicht jedes KI-Modell ist mit jedem System kompatibel. Während kompakte Modelle direkt am Rand ausgeführt werden können, erfordern größere neuronale Netze oft eine hybride Edge-Cloud-Architektur. Die folgende Tabelle zeigt typische Szenarien:
| Modelltyp | Speicherbedarf | Typische Hardware |
|---|---|---|
| Kompakte Modelle (z. B. YOLOv5s, <50 MB) | 4–8 GB RAM ausreichend | IPCs mit stromsparenden CPUs + KI-Beschleuniger |
| Große Modelle (>200 MB) | Höhere RAM- und GPU-Anforderungen | Hybride Architektur: Edge + Cloud |
Welotec hilft Kund*innen dabei, ihre Modelle für einen effizienten Betrieb am Edge zu optimieren und gleichzeitig eine sichere und flexible Cloud-Konnektivität zu ermöglichen.
Inferenz vs. Training
In der industriellen Praxis liegt der Schwerpunkt in der Regel auf der Inferenz, also der Vorhersage mit vortrainierten Modellen. In diesem Bereich zeichnen sich Edge-IPCs aus, die mit effizienten CPUs und Beschleunigern ausgestattet sind. Das Training groß angelegter Modelle findet jedoch weiterhin auf Hochleistungsservern mit GPUs, wie der NVIDIA A100, statt. So können Branchen von schnellen, lokalen Vorhersagen an der Maschine profitieren und gleichzeitig die Möglichkeit nutzen, Modelle in der Cloud zu entwickeln und zu optimieren.
Robustheit in industriellen Umgebungen
Ein IPC für KI muss unter rauen Bedingungen leistungsstark und zuverlässig sein. In Fertigungshallen, Umspannwerken und Bahnanwendungen müssen Systeme beispielsweise Stößen und Vibrationen standhalten, bei Temperaturen von -40 °C bis 85 °C betrieben werden können und oft ohne Lüfter laufen, um Probleme durch Staub oder Feuchtigkeit zu vermeiden.
Hier ist es wichtig zu unterscheiden:
- Die IPCs von Welotec für KI-Anwendungen konzentrieren sich auf Leistung, Energieeffizienz und Erweiterbarkeit (z. B. mit KI-Beschleunigern).
- Die robusten Welotec-Systeme sind für besonders raue Umgebungen ausgelegt und entsprechen internationalen Normen wie EN 50155 (Eisenbahn) und IEC 61850-3 (Energy).
Das bedeutet, dass Welotec sowohl hochleistungsfähige KI-Workloads als auch missionskritische Einsätze in extremen Umgebungen bewältigen kann.
Energieeffizienz und Konnektivität
Neben Rechenleistung und Zuverlässigkeit sind auch der Stromverbrauch und die Konnektivität entscheidende Faktoren. Ein effizienter, KI-fähiger IPC sollte durch die Kombination von stromsparenden CPUs mit Beschleunigern im Bereich von 5 bis 20 Watt arbeiten. Ebenso wichtig ist die Netzwerkintegration.
- 5G und Wi-Fi bieten mobile und flexible Konnektivität.
- Industrial Ethernet ermöglicht eine robuste Integration in Feldumgebungen.
- HSR/PRP ist für die redundante Kommunikation in kritischen Infrastrukturen unerlässlich.
Welotec setzt auf flexible Edge-to-Cloud-Konzepte, um eine nahtlose Integration in bestehende industrielle Netzwerke zu ermöglichen.
Fazit:
Die Anforderungen an IPCs in KI-Anwendungen sind vielfältig und reichen von hoher Rechenleistung und geringem Stromverbrauch bis hin zu flexibler Modellunterstützung und robuster Konnektivität. Am wichtigsten ist es, das System auf die jeweilige Anwendung zuzuschneiden. Unsere IPCs und Edge-Lösungen in Industriequalität bieten die ideale Plattform für KI-Anwendungen und zeichnen sich durch Leistung, Energieeffizienz und Konnektivität aus. Gleichzeitig entwickeln wir robuste Systeme für extreme Bedingungen, die internationalen Standards entsprechen und Zuverlässigkeit in Energie- und Bahnumgebungen gewährleisten. So stellen wir sicher, dass KI dort eingesetzt wird, wo sie den größten Mehrwert schafft: direkt am Edge und innerhalb der Anwendung.
