Problembeschreibung: Deep-Learning-Zielerkennungsmodelle werden häufig auf Edge-Computing-Geräten bereitgestellt. Welche Edge-Computing-Geräte werden üblicherweise für die Bereitstellung verwendet?
Fragen und Antworten:
Die Bereitstellung von Deep-Learning-Zielerkennungsmodellen auf Edge-Computing-Geräten erfordert in der Regel die Berücksichtigung von Faktoren wie der Rechenleistung, dem Speicher und dem Stromverbrauch des Geräts. Hier sind einige Edge-Computing-Geräte, die häufig zum Einsatz von Deep-Learning-Objekterkennungsmodellen verwendet werden:
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NVIDIA Jetson-Serie: Bei der Jetson-Serie von NVIDIA handelt es sich um Geräte, die speziell für Edge-Computing und eingebettete Deep-Learning-Aufgaben entwickelt wurden. Modelle wie Jetson Nano und Jetson Xavier NX bieten eine leistungsstarke GPU-Beschleunigung und eignen sich für den Einsatz von Deep-Learning-Zielerkennungsmodellen.
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Intel Movidius-Serie: Die Movidius-Serie von Intel umfasst Prozessoren wie den Myriad X und den Myriad 2, die sich auf Vision- und Deep-Learning-Inferenzaufgaben konzentrieren. Diese Prozessoren können in verschiedene Edge-Geräte integriert werden, um effiziente Inferenzfunktionen für neuronale Netze bereitzustellen.
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Coral-Serie: Die Coral-Serie von Google umfasst Hardware wie Edge TPU (Tensor Processing Unit), die zur Beschleunigung von Deep-Learning-Inferenzen verwendet wird. Coral-Geräte eignen sich für eingebettete Systeme und einige IoT-Geräte und bieten hohe Leistung und Energieeffizienz.
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Raspberry Pi: Raspberry Pi ist ein kostengünstiges eingebettetes Computergerät, das für einige leichte Deep-Learning-Objekterkennungsmodelle geeignet ist. Insbesondere bei Raspberry Pi 4 und höher wurde die Leistung verbessert.
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NXP i.MX-Serie: Die i.MX-Serie von NXP ist eine Familie eingebetteter Prozessoren, die häufig in Industrie-, Automobil- und IoT-Anwendungen eingesetzt werden. Einige Modelle verfügen über eine Hardwarebeschleunigung, die für Deep-Learning-Aufgaben geeignet ist.
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Xilinx-Serie: Einige FPGA- (Field Programmable Gate Array) und ACAP-Produkte (Adaptive Compute Acceleration Platform) von Xilinx können zur Beschleunigung von Deep-Learning-Inferenzen verwendet werden und eignen sich für einige Edge-Computing-Szenarien.
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Huawei Ascend-Serie: Die Ascend-Serie von Huawei umfasst NPU-Chips, die sich auf KI-Inferenzaufgaben konzentrieren. Einige Huawei-Geräte integrieren Ascend-Chips für den Deep-Learning-Einsatz am Edge.
Wenn ich jetzt Artikel lese, sehe ich am häufigsten den ersten Typ.