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随着边沿运算对效能的需求日益增加,怎样在终端无效率的承载及处置少量数据已成为产业厂房及医疗使用的一大瓶颈。加上空间本钱寸土寸金,×能无效低落营运及维护本钱的作法,即是安置××能边沿办事器以精简占空中积及简化布署的架构。DFI 搭载第三代 Intel® Xeon® 处置器的 ICX610-C621A-C621A 办事器级ATX 主板为 AI 使用提供牢靠的效能,并透过丰厚的扩展槽来提供充分的带宽,将边沿运算的安装布署化繁为简,以×精简的架构进步消费力。

 

财产 : 工场主动化 / 智能医疗
使用 : 边沿盘算办事器、AOI主动光学检测、AI 医疗影像辨识
办理方案 : ICX610-C621A-C621A 办事器级ATX 主板 (使用发起)

 

边沿运算的分明上风

在产业及医疗财产,呆板视觉乃产业4.0 之母,亦是维持××消费力的紧张关键。身为人工智能×常饰演的使用面向,卖力呆板视觉的运算安装在效能的要求上尤其吃重,它必要无迟滞的吸收来自终端设置装备摆设传来的影像数据,疾速而正确的剖析后做出回应,并同时贮存后果及记载对应的影像,对安装的对外带宽及运算中心能耐是一大磨练。

而在边沿运算的框架下,这些数据必需尽其大概的在终端及时处置及剖析,不宜再全部回传至云端举行,使软件、硬件及数据数据皆得以×靠近边沿的方法运作。此举除了可以增加传输带宽,也能制止由于数据耽误拖累消费服从,用×快的反响速率来及时与设置装备摆设相同。

边沿运算要运算哪些内容?影像、声响、以及来自种种安装的感测数据。在考究消费服从的产线以及精准度的医疗使用,这些内容必须极端精密,才有大概发生正确的后果,精密的内容则意味着巨大的数据量必要处置。

一言以敝之,只靠云端架构难以应付终真个运算需求,在终端布署少量而冗杂的运算设置装备摆设又会对空间及维护本钱上形成困难。边沿运算办事器于是瓜熟蒂落[guā shú dì luò]的继承此重担,在×靠近数据的地方吸收数据、处置数据、回传数据,可谓身兼数职。在整个使用场域里,ag九游会可以把它当做是×接近终端安装的节点,在接口的整合才能、软件的弹性支持及假造化才能也会是紧张思索,这次ag九游会先把核心放在「效能」。
 

边沿运算在产业场域的架构表示

边沿运算于工场主动化使用的典范架构。终端安装与边沿运算办事器相同并回传数据,办事器剖析数据后,回传对应的控制指令,并于当地贮存数据,如有须要再回传至云端。云端主机应尽大概的增加及时性的剖析需求,以免形成相同上的耽误。

 

边沿运算办事器 - 「效能」为决胜点

边沿运算办事器需具有微型数据中心及边沿云的能耐,不脱处置速率、传输速率与贮存服从。运算偏重及时与精准,传输必需低耽误,而在数据的存取上得有充足的带宽与空间,这些都恰好是办事器品级主板的专长。

以 DFI ICX610-C621A-C621A 为例, 联合多中心多线程的第三代 Intel® Xeon® 处置器为多义务妙手,能满意来自多台终端设置装备摆设的数据处置需求,数目惊人的表里部传输埠口也提供了充分的传输通道,同时可办理为数浩繁的贮存安装,这些边沿办事器的功效在此张主板上全都能一次告竣。

ICX610-C621A-C621A 专为 Intel® Ice Lake 平台量身打造, 支持第三代 Intel® Xeon® 处置器。此代 Xeon® 处置器于 AI 的运算才能极为突出,包括以下三方面的提拔:

  • Intel® Deep Learning Boost
  • Intel® AVX-512
  • 增援PCIe 4.0

 

Intel® Deep Learning Boost 搭配 Intel® AVX-512

Intel®Deep Learning Boost 并非于此代 Xeon® 处置器才问世,但这个立基于 Intel® AVX512 VNNI 指令集的技能随着处置器的更新而益发微弱,在深度学习及视觉剖析效能方面都有明显提拔。在 AI 使用的训练阶段,效能便取得60% 的提拔,而在实践举行推论时,也比××代快 30 倍以上。

用更严谨的数据来判别及剖析,VNNI 暴增了低精度运算在 AI 深度学习及推论的效能发展。透过低精度运算的优化,在举行 AI 使用时处置器的材料吞吐量大幅增长,均匀可发明约 2.19 倍的差距,这意味着在工夫上快了约 45%。

45% 的速率提拔代表什么?试想在产在线本来辨识一处产品缺陷的耗时为 25 毫秒(注 1),节流了近一半的工夫后会小于 15 毫秒,积沙成塔下,异样的工夫内能辨识的产品数目就会变多,少量布署下能节流的工时及产力提拔更是不言而谕。

而在医疗使用上,辨识速率的提拔关于受检者而言,亦可大幅低落容易形成不适的心理扫描或幅射曝露工夫,提供更优质的检测体验。

效能參考 - FP32 vs Int8

上方图表,因此以后×抢手的工具辨识模子 Yolo_v3 以及医疗范畴的 Brain Tumor Segmentation 来做 AI推论效能的实测。透过低精度运算 (Int8) 的优化,在 Yolo_v3 的测试里,与 FP32 差了快要 3.5 倍,而 Brain Tumor Segmentation 则为 1.6 倍。

 

 

效能參考 - FP32 vs Int8

智能交通范畴的车牌辨识使用也每每必要边沿伺服器来做运算节点。辨识的速率愈快,体系便能更即时的做出对应的反响,停车场域在匣口及停车位的管控上也更来得顺畅及轻松很多。

Int8 由于材料体积小,因而必要的全体贮存容量及读取频宽也会增加,天然能低落处置耽误以及增长吞吐量。在这个使用典范里,Int8 的吞吐量是 FP32 的 6 倍之谱,耽误更是靠近只要八分之一。

 

PCIe 4.0 带严惩跃进

PCIe 4.0 则是提拔了单个插槽所能承载的×大带宽, 联合数目的加乘,能承载的数据量不容小觑。ICX610-C621A 的 PCIe x16 插槽有 3 个,PCIe x8 则有 8 个,若单纯只就一条 PCIe x16 插槽能处置的未紧缩影像数据来看,单个插槽便能处置 2 个 8K 的×高采样频率影像(注 2)。这曾经是用×严苛的尺度来盘算,如果颠末紧缩、流量较低的 4K 或 Full-HD 影像,能处置的串流数目将会非常惊人。

在有多条消费线、多路影像需辨识的产业场域,单台边沿办事器上配有愈多的扩大插槽,愈能增加处置节点的设置数目,告竣布署上的精简,使单台边沿办事器即能办理为数浩繁的周边安装,并同时身兼当地云暂存这些安装的发生数据。

联合了以上上风的 ICX610-C621A,在周边埠口的设置上也接纳了大舰巨炮战略。光是 10GbE 以太网络便有两组, 且在曾经×大化 PCIe 插槽数目的条件下,仍旧设置装备摆设了六组 SATA 以及一个 NVMe 插槽,内存的部份则使用四信道、八支模块来到达×高 512GB 的容量。从数据的撷取至运算,以致前方的贮存,全部皆以×高的带宽规格勾通,打造边沿运算界的高速公路。

ICX610-C621A 规格:

  • 3rd Gen Intel® Xeon® Scalable Processor Family
  • 8 ECC-RDIMM up to 512GB
  • 2 x 10GbE
  • IPMI OOB Remote Management
  • Single Display: VGA resolution up to 1920x1200 @ 60Hz
  • Multiple Expansion: 3 PCIe x16, 2 PCIe x8, 1 x M.2 M key
  • Rich I/O: 2 Intel GbE, 1 Dedicated IPMI, 2 COM, 5 USB 3.1 Gen1, 5 USB 2.0
  • 15-Year CPU Life Cycle Support Until Q2'' 36 (Based on Intel IOTG Roadmap)

 

*( 注 2) 7680x4320 辨别率,每秒 60 张,色深 16bit,颜色取样 4:4:4。

ICX610-C621A 規格

DFI 办事器级产品线精简 AIoT 架构中的边沿运算节点布署

物联网的摆设庞大过活以遽增,吸收的数据不光愈来愈多元,必要处置的信息量也不行等量齐观[děng liàng qí guān]。DFI 办事器产品线以效能、高牢靠性及丰沛的带宽为初始点[chū shǐ diǎn],将物联网的布署化繁为简,低落节点摆设的难水平,在节流本钱的同时亦进步消费力。

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