2020年7月12日 机器视觉与计算机视觉技术

工业控制器中的AI芯片可实现了更高层次的自动化

整个世界似乎都在走向一个高度自动化和人工智能的未来。人工智能(AI)在智能制造中的影响正在迅速增长。正如我们在最近的《人工智能制造报告》中所写的那样,人工智能在制造业中广泛应用的趋势是由内部和外部因素推动的。如对品种的多样化、可追溯性、灵活性、生产效率、速度、更快的市场动态和较低的运营成本等的需求。例如,通过使用人工智能解决方案,学习和检测生产过程中的模式和异常,可以降低制造风险。同时,对更高质量产品的需求, 在工业控制器中部署AI芯片,实施人工智能解决方案能够显著降低生产成本。

人工智能芯片,顾名思义,是指新一代的微处理器,专门设计用来更快地处理人工智能任务,使用更少的功耗。你可能会想,这是显而易见的,但有些人可能会想,当所有种类的芯片都只处理0和1时,人工智能芯片和普通芯片有什么区别——毕竟,即使是典型的经典处理器也能执行人工智能任务。

图形处理单元(GPU)特别适合于人工智能相关的任务,因此构成了许多人工智能芯片的基础。不必太深入,可以说通用微处理器是一个通用系统,而人工智能处理器嵌入了更适合典型人工智能任务的逻辑门和高度并行的计算系统,如图像处理、机器视觉、机器学习、深度学习、人工神经网络等。

这就是为什么IPC制造商如今不再只是与知名芯片制造商建立合作关系,而是越来越多地与专门的AI芯片/板制造商合作,如Advantech与NVIDIA。Advantech开发了一条人工智能IPC产品线,不仅专注于工业和生产应用,还开发用于交通和智能城市应用的产品。

随着GPU计算在机器视觉、3D成像、机器学习、大数据分析等人工智能领域的应用越来越重要,终端用户也越来越多,制造商和系统集成商要求在设备中安装GPU卡或其他硬件AI芯片解决方案,以利用高速并行计算能力。

对于工业应用来说,重要的是对整个控制器、工控机或边缘设备进行严格的验证,以确保热、机械和电气要求。这也适用于GPU卡。整个机组还必须满足相关的工业防振和高温运行要求。随着人工智能在机械和相应硬件中的越来越重要,我们将继续关注相关信息。

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