Ursprünglich in Rechenzentren eingesetzt, werden GPU-Computer zunehmend am Ort der Applikation (Edge) eingeführt und haben sich zur idealen Wahl für das Edge-KI-Zeitalter entwickelt. (Quelle: Cincoze)
Industrielle GPU-Computer liefern die notwendige Leistung und ermöglichen eine optimale Zusammenarbeit zwischen CPU und GPU für Echtzeit-Datenanalysen und leistungsstarke Bildverarbeitung am Edge. Ursprünglich in Rechenzentren eingesetzt, werden sie zunehmend am Ort der Applikation eingeführt und haben sich zur idealen Wahl für das Edge-KI-Zeitalter entwickelt.
Vorteile von GPU-Computern
Grundsätzlich werden Industriecomputer basierend auf ihren Anwendungsanforderungen in CPU-Computer und GPU-Computer unterteilt. CPU-Computer verlassen sich auf wenige Hochleistungskerne und eignen sich hervorragend für Multitasking, was sie ideal für Anwendungen mit komplexer Logik und der Notwendigkeit von Multitasking macht. GPU-Computer hingegen sind darauf ausgelegt, GPU-Karten für die Parallelverarbeitung zu integrieren, die durch Tausende spezialisierter Verarbeitungskerne auf der GPU ermöglicht wird. Sie bieten leistungsstarke Parallelrechenfähigkeiten und können viele, gleichzeitige Operationen, wie Matrixoperationen, Bildverarbeitung und andere rechenintensive Aufgaben, effizient bewältigen.
Beim Training von maschinellen Lernmodellen besteht der größte Vorteil von GPU-Computern darin, die Rechenzeit zu verkürzen. Das geschieht, in dem sie hochauflösende Bilder schnell analysieren und Echtzeit-Datenverarbeitung durchführen. So wird die moderne Entscheidungsfindung ermöglicht. Diese Eigenschaften machen den GPU-Computer zu einer effizienten und intelligenten Lösung spezieller Anwendungen. Visuelle Inspektionen, die Identifizierung von Produktionsfehlern in automatisierten Fertigungslinien und die Sicherheitsüberwachung in Smart Cities sind nur einige Beispiele.
Die wichtigsten Merkmale
Computing in High-Performance
Die Kombination aus GPU- und CPU-Rechenleistung ermöglicht den GPU-Computern eine äußerst effiziente Rechenleistung. Sie beschleunigt nicht nur Rechenaufgaben, sondern ermöglicht auch die Verarbeitung und Analyse eingehender Datenströme. Das steigert die Arbeitseffizienz erheblich. Um den unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden, stehen verschiedene GPU-Karten zur Verfügung. Die SoM-GPU sind bestens für Embedded-Anwendungen geeignet. Bei mehr physikalischem Raum können auch die MXM-GPU für mehr Flexibilität und PCIe-GPU für maximale Leistungsanforderungen eingesetzt werden.
Wärmeableitungstechnologie und Stabilität
GPU verbrauchen viel Energie und erzeugen Wärme. Deshalb benötigen sie ein Kühlsystem, welches speziell darauf ausgelegt ist, die Temperaturen zu kontrollieren und einen langfristig stabilen Betrieb zu gewährleisten. Selbst unter hoher Belastung können so die fortschrittlichen Kühllösungen die Temperatur senken und einen stabilen Betrieb der Geräte sicherstellen.
Datenübertragung in Hochgeschwindigkeit
Um mit großen Bilddatenströmen und ultraschneller Netzwerkkommunikation zurechtzukommen, müssen GPU-Computer performante Schnittstellen wie PCIe-Steckplätze sowie Hochgeschwindigkeits-I/O-Optionen wie LAN, USB und mehr bereithalten. So kann die gesamte Verarbeitungseffizienz verbessert werden.