KI Beschleuniger für mehr KI Computing Performance
Um komplexe KI Aufgaben effizient und schnell durchzuführen, bedarf es leistungsstarker Hardware. KI Beschleuniger, auch bekannt als Rechenbeschleuniger oder Accelerator Karte, ist eine Hardwarekomponente für die Beschleunigung von speziellen Aufgaben oder Berechnungen. Im Gegensatz zu einer CPU, die in den meisten Computern zu finden ist, sind Beschleunigerkarten darauf ausgelegt, Berechnungen besonders effizient auszuführen.
KI Beschleuniger von Aetina
Für die Verbesserung der KI Computing Performance, können bestehende Edge Devices ganz einfach mit Beschleunigern erweitert werden. Aetina bietet KI-Akzeleratoren mit unterschiedlichen Formfaktoren, die hohe Rechenleistung auf begrenztem Raum realisieren:
- M.2 KI Beschleuniger - tiefe neuronale Netzinferenz mit geringem Stromverbrauch
- Mini PCIe KI Beschleuniger - mPCle Serie
- Mobile PCIe KI Beschleuniger - MXM Serie - parallele Verarbeitungsleistung für eine höhere Energieeffizient
M.2 und Mini-PCIe
Das M.2 Modul und das Mini-PCIe Modul sind KI-Beschleuniger für Anwendungen im Bereich künstliche Intelligenz, die eine noch nie dagewesene KI Leistung für Edge Produkte bieten. Beide können schnell in bestehende Edge Geräte eingesteckt werden, um sie in Echtzeit auszuführen. Das M.2 Modul und das Mini PCIe Modul sind für eine Vielzahl von Marktsegmenten geeignet, da sie Deep Neural Network Inference mit geringem Stromverbrauch ermöglichen.PCI Express
Bei den Mobile PCI Express Beschleunigern (MXM Serie) handelt es sich um kompakte COTS Lösungen (Commercial off-the-shelf). Die eine parallele Verarbeitungsleistung nutzen und eine unübertroffene Stromeffizienz bieten. Mit seiner hohen Rechenleistung ist der MXM KI-Beschleuniger ideal für eingebettete Systeme geeignet, die hohe Anforderungen an Leistung, Größe, Gewicht und Stromverbrauch stellen.
Was sind KI Beschleuniger?
Unter KI Beschleunigern versteht man spezialisierte Hardwarekomponenten, die entwickelt wurden, um die Ausführung von KI Algorithmen und Aufgaben zu beschleunigen.Im Gegensatz zu herkömmlichen Prozessoren sind diese Beschleuniger darauf ausgelegt, die parallele Verarbeitung von Daten zu maximieren und somit die Leistung und Effizienz von KI Anwendungen erheblich zu steigern.
Künstliche Intelligenz in Echtzeit
KI Beschleuniger stellen einen bedeutenden technologischen Fortschritt dar, der die Leistungsfähigkeit und Effizienz von Anwendungen der künstlichen Intelligenz revolutioniert. Mit ihrer spezialisierten Hardware und optimierten Verarbeitung ermöglichen sie es Unternehmen, komplexe KI Algorithmen in Echtzeit auszuführen und bahnbrechende Fortschritte in Bereichen wie autonomes Fahren, Gesichtserkennung, medizinische Diagnose und vielem mehr zu erzielen. Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz wird zweifellos von den Möglichkeiten der KI Lösungen geprägt sein.Die Bedeutung von KI-Beschleunigern
Maximale Leistung: KI-Beschleuniger nutzen spezielle Architekturen und Algorithmen, um komplexe KI-Berechnungen schneller und effizienter durchzuführen als herkömmliche CPUs oder Grafikkarten (GPU). Sie bieten eine höhere Rechenleistung und ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit.
Spezialisierte Hardware: KI-Beschleuniger sind auf KI-Aufgaben spezialisiert und bieten daher spezifische Funktionen und Optimierungen, um die Ausführung von KI-Algorithmen zu verbessern. Dies führt zu einer erheblichen Beschleunigung der KI-Verarbeitung und ermöglicht die Bewältigung komplexer Aufgaben in kürzerer Zeit.
Energieeffizienz: KI-Beschleuniger sind darauf ausgelegt, die Energieeffizienz zu maximieren und den Energieverbrauch zu optimieren. Durch ihre spezialisierten Architekturen können sie komplexe Berechnungen mit minimalem Energieaufwand durchführen, was zu einer verbesserten Gesamteffizienz führt.
Skalierbarkeit: KI-Beschleuniger bieten auch die Möglichkeit der Skalierbarkeit. Das heißt, sie können in Clustern oder in Kombination mit anderen Beschleunigern eingesetzt werden, um die Rechenleistung weiter zu steigern. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Infrastruktur an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen und bei Bedarf zu erweitern.