Embedded Systeme für KI-Anwendungen

Embedded PCs für künstliche Intelligenz und Edge AI
Ein Embedded PC für KI-Anwendungen ist ein kompakter Computer, dessen Hardware gezielt auf die Ausführung künstlicher Intelligenz am Rand eines Netzwerks ausgerichtet ist. Diese Form der Datenverarbeitung wird als Edge AI bezeichnet. Das KI-Modell läuft dabei direkt auf dem Embedded System, innerhalb einer Maschine, eines Fahrzeugs, eines Kamerasystems oder einer dezentralen Anlage.

Im Mittelpunkt steht meist die KI-Inferenz. Ein bereits trainiertes neuronales Netz analysiert eingehende Daten und liefert daraus ein Ergebnis. Es erkennt beispielsweise Objekte auf einem Kamerabild, klassifiziert Bauteile, identifiziert Abweichungen in einem Produktionsprozess oder wertet Sensordaten aus. Das Training umfangreicher KI-Modelle erfolgt dagegen üblicherweise auf leistungsfähigen Workstations, Servern oder in der Cloud.

Ein KI Embedded PC, häufig auch als Edge AI Box PC oder industrieller Boxed PC bezeichnet, stellt die benötigte Rechenleistung direkt am Entstehungsort der Daten bereit. Dadurch muss nicht jeder vollständige Bildstrom oder Datensatz an eine zentrale Infrastruktur übertragen werden. Stattdessen können nur relevante Ergebnisse, Messwerte oder erkannte Ereignisse weitergegeben werden.

Vorteile der lokalen KI-Verarbeitung
Bei industriellen KI-Anwendungen kommt es häufig auf kurze Reaktionszeiten an. Eine optische Qualitätsprüfung muss ein fehlerhaftes Bauteil erkennen, bevor es den Prüfbereich verlässt. Ein Roboter benötigt unmittelbar verwertbare Informationen über seine Umgebung. Ein autonomes Transportsystem muss Hindernisse erfassen und seine Bewegung entsprechend anpassen. Die lokale Verarbeitung vermeidet hierbei zusätzliche Verzögerungen durch die Übertragung an eine Cloud.

Edge AI kann außerdem das zu übertragende Datenvolumen reduzieren. Gerade hochauflösende Kameras erzeugen große Datenmengen, die Netzwerke und zentrale Speichersysteme belasten können. Ein Embedded Computer mit KI-Beschleunigung kann diese Daten vor Ort analysieren und nur die tatsächlich benötigten Informationen weiterleiten. Auch Anwendungen ohne dauerhaft verfügbare Internetverbindung lassen sich dadurch realisieren. Ob die Verarbeitung vollständig lokal oder in Kombination mit einer Cloud erfolgt, hängt von der jeweiligen Softwarearchitektur ab.

NVIDIA Jetson Embedded PCs für KI-Inferenz
Viele kompakte Edge AI Computer basieren auf NVIDIA Jetson. Diese Plattformen kombinieren eine ARM-CPU mit einer NVIDIA GPU und speziellen Tensor Cores für die beschleunigte Ausführung neuronaler Netze. NVIDIA JetPack stellt unter anderem CUDA, TensorRT und weitere Werkzeuge für die Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von KI-Anwendungen bereit.

Jetson Orin Nano eignet sich für kompakte KI-Systeme, bei denen geringer Platzbedarf, Energieeffizienz und eine wirtschaftliche Umsetzung im Vordergrund stehen. Typische Aufgaben sind Bilderkennung, Klassifizierung, intelligente Sensorik und kleinere Machine-Vision-Anwendungen.

Jetson Orin NX bietet mehr Leistungsreserven für umfangreichere Modelle, höhere Bildauflösungen und parallele Verarbeitungsschritte. Diese Plattform ist beispielsweise für anspruchsvolle industrielle Bildanalyse, Robotik und kameragestützte Automatisierung geeignet.

Jetson AGX Orin richtet sich an komplexe Edge-AI-Projekte mit hohem Speicherbedarf, mehreren neuronalen Netzen oder zahlreichen gleichzeitig auszuwertenden Datenquellen. Abhängig vom jeweiligen Embedded PC stehen zusätzliche Kameraanschlüsse, PoE-Ports, industrielle Schnittstellen und Erweiterungsmöglichkeiten zur Verfügung.

ARM oder x86 als Plattform für einen KI Box PC
Die geeignete Prozessorarchitektur richtet sich nach der vorhandenen Software und dem vorgesehenen KI-Workload. ARM-basierte NVIDIA-Jetson-Systeme sind konsequent auf kompakte und energieeffiziente KI-Inferenz ausgelegt. Herkömmliche x86-Anwendungen können auf diesen Plattformen nicht ohne Weiteres nativ ausgeführt werden. Sie eignen sich daher vor allem für Projekte, deren Software gezielt für Linux, JetPack und die NVIDIA Entwicklungsumgebung erstellt oder angepasst wird.

Ein x86-basierter Industrie PC mit Intel Core, Intel Xeon oder einer vergleichbaren Plattform bietet eine andere Ausrichtung. Bestehende Windows- und x86-Anwendungen können abhängig von der Konfiguration weiterverwendet werden. Für die KI-Beschleunigung kommen integrierte oder separate GPUs sowie weitere Beschleunigermodule infrage. Solche Systeme benötigen häufig mehr Platz und Energie, ermöglichen dafür aber eine hohe Softwarekompatibilität und zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten.

Ein direkter Leistungsvergleich anhand der CPU allein ist bei KI-Anwendungen wenig aussagekräftig. Entscheidend sind das verwendete KI-Modell, die Präzision, der verfügbare Arbeitsspeicher, die Speicherbandbreite und die Unterstützung durch den jeweiligen Softwarestack. Auch TOPS-Angaben stellen nur einen theoretischen Spitzenwert dar und erlauben keinen vollständigen Rückschluss auf die Geschwindigkeit einer konkreten Anwendung.

Industrielle Bildverarbeitung und Machine Vision
Ein wichtiges Einsatzgebiet für Embedded PCs mit künstlicher Intelligenz ist die industrielle Bildverarbeitung. Kameras erfassen Bauteile, Verpackungen, Etiketten oder Produktionsabläufe. Das KI-Modell analysiert die Aufnahmen und erkennt Merkmale, die mit klassischen regelbasierten Verfahren nur schwer oder mit hohem Aufwand erfasst werden können.

Mögliche Anwendungen sind die Erkennung von Oberflächenfehlern, Vollständigkeitsprüfungen, Lagekontrollen, Objektklassifizierung, Texterkennung und die Überwachung definierter Arbeitsbereiche. In Logistikprozessen können Edge AI Computer Waren, Ladungsträger oder Barcodes identifizieren und Bewegungsabläufe auswerten. Weitere Einsatzgebiete finden sich in der Robotik, Verkehrsüberwachung, Landwirtschaft, Gebäudeautomation und medizinischen Bildverarbeitung. Für medizinische Anwendungen müssen die erforderlichen Zertifizierungen des jeweiligen Systems berücksichtigt werden.

Schnittstellen für Kameras, Sensoren und Maschinen
Neben der KI-Leistung entscheidet die Schnittstellenausstattung darüber, ob ein Embedded PC zur geplanten Anwendung passt. Gigabit-LAN, 2,5-Gigabit-LAN und PoE-Ports ermöglichen die Anbindung von Netzwerkgeräten und geeigneten IP-Kameras. Über PoE können kompatible Kameras gleichzeitig mit Daten und Strom versorgt werden. USB 3.2 eignet sich für schnelle Kameras, Sensoren und externe Datenträger.

Serielle Schnittstellen wie RS232, RS422 und RS485 sowie CAN-Bus und digitale Ein- und Ausgänge ermöglichen die Kommunikation mit Maschinensteuerungen, Aktoren und industrieller Peripherie. M.2- und MiniPCIe-Steckplätze können für Massenspeicher, WLAN, Mobilfunk oder zusätzliche Schnittstellen genutzt werden. Welche Anschlüsse erforderlich sind, sollte bereits bei der Planung der KI-Anwendung festgelegt werden.

Lüfterlose Edge AI Computer für industrielle Umgebungen
Viele KI Embedded PCs sind für den dauerhaften Einbau in Maschinen oder Schaltschränke vorgesehen. Lüfterlose Systeme reduzieren bewegliche Verschleißteile und können den Wartungsaufwand in staubbelasteten Umgebungen verringern. Abhängig vom Modell stehen erweiterte Temperaturbereiche, robuste Gehäuse und breite Eingangsspannungsbereiche zur Verfügung.

Wallmount, VESA- oder Hutschienenmontage ermöglichen eine an die Einbausituation angepasste Installation. Für Fahrzeuge und mobile Maschinen können zusätzliche Anforderungen an Spannungsversorgung, Vibration, Schockfestigkeit und CAN-Kommunikation relevant sein. Die jeweiligen Produktdaten müssen deshalb immer mit den tatsächlichen Umgebungsbedingungen abgeglichen werden.

Den passenden Edge AI Embedded PC auswählen
Die Auswahl sollte nicht allein anhand der maximal angegebenen KI-Rechenleistung erfolgen. Zunächst muss geklärt werden, welches KI-Modell eingesetzt wird, welche Datenquellen angebunden werden und welche Reaktionszeit erforderlich ist. Auch die Anzahl und Auflösung der Kameras, die Größe des Modells und die gewünschte Parallelverarbeitung beeinflussen den Bedarf an GPU-Leistung und Arbeitsspeicher.

Für kompakte Modelle und einzelne Analyseaufgaben kann bereits ein Edge AI Computer mit 4 oder 8 GB Speicher ausreichen. Umfangreichere neuronale Netze, mehrere Kamerastreams oder komplexe Verarbeitungsketten benötigen entsprechend größere Speicherreserven und leistungsfähigere Beschleuniger. Zusätzlich sollten Betriebssystem, Softwareframework, Schnittstellen, Temperaturbereich, Montage und Spannungsversorgung berücksichtigt werden.

Die ICO Innovative Computer GmbH unterstützt bei der Auswahl und Integration geeigneter Embedded PCs für KI-Anwendungen. Speicher, Massenspeicher, Schnittstellen und weitere Ausstattungsmerkmale können je nach System bereits bei kleineren Stückzahlen in der hauseigenen Fertigung angepasst werden.