TechInsights: Wie wählt man die passende Hardware für Embedded AI?
TECH INSIGHTS
In dieser TechInsights-Folge zeigt Nico Teringl, wie er mehr als 20 Hardware-Plattformen methodisch bewertet.
Denn jeder Use Case ist anders. Unterschiedliche Umgebungen, verschiedene Leistungsanforderungen, spezielle Sicherheitsvorgaben oder begrenzte Energieverfügbarkeit machen eine pauschale Lösung unmöglich.
Genau deshalb wählen wir bei Danube Dynamics für jedes Kundenprojekt gezielt die passende Hardware-Plattform aus.
Jetzt reinschauen und erfahren, wie die optimale Hardware den Unterschied macht.
Warum KI direkt am Edge?
Viele unserer Anwendungen entstehen im industriellen Umfeld. Dort sind drei Faktoren besonders kritisch:
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Echtzeitfähigkeit
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Datensicherheit
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Systemstabilität
Ein typisches Beispiel ist eine Kamera an einer Produktionsmaschine. Wenn Bilddaten zuerst in die Cloud übertragen werden, entstehen Latenzen. Für Qualitätsprüfungen oder sicherheitskritische Anwendungen ist das nicht akzeptabel. Entscheidungen müssen unmittelbar getroffen werden.
Deshalb setzen wir auf Edge AI.
Daten werden dort verarbeitet, wo sie entstehen. Direkt an der Maschine oder am Sensor.
Das bringt klare Vorteile:
Entscheidungen in Echtzeit
KI-Modelle analysieren Daten ohne Umweg über externe Systeme.
Maximale Datenhoheit
Unternehmen behalten vollständige Kontrolle über sensible Produktionsdaten.
Höhere Ausfallsicherheit
Das System bleibt auch ohne stabile Internetverbindung funktionsfähig.
Welche Hardware eignet sich für Edge KI?
Der Markt für KI-Beschleuniger wächst rasant. Es gibt mittlerweile eine Vielzahl an Plattformen mit unterschiedlichen Stärken.
Reine Rechenleistung allein reicht als Entscheidungsgrundlage nicht aus. Darum bewerten wir Hardware-Plattformen systematisch anhand einer standardisierten KI-Anwendung, die wir intern entwickelt haben. Aktuell vergleichen wir damit mehr als 20 unterschiedliche Plattformen. Dabei betrachten wir unter anderem:
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Rechenleistung unter realistischen Bedingungen
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Energieaufnahme
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Wärmeentwicklung
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Speicherarchitektur
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Verfügbare Schnittstellen
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Preis-Leistungs-Verhältnis
Erst das Zusammenspiel dieser Faktoren ergibt ein realistisches Bewertungsbild.
Unser Ziel: eine technisch und wirtschaftlich optimale Lösung für den konkreten Anwendungsfall.
Unser Vorgehen: Von der Idee zur Serie
Der erste Schritt ist immer ein gemeinsamer Workshop mit dem Kunden.
1. Analyse
des Use Case
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Welche Anforderungen bestehen?
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Welche Umgebungsbedingungen sind gegeben?
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Welche Reaktionszeiten werden benötigt?
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Welche Datenmengen fallen an?
2. Technisches Konzept
Bewertung geeigneter Hardware-Plattformen inkl. Architekturkonzept.
Für gängige Plattformen verfügen wir über einen eigenen KI-fähigen Software-Stack auf Basis von Embedded Linux. Dadurch können wir schnell starten und auf einer stabilen Grundlage aufbauen.
3. Proof of
Concept
Mit möglichst effizientem Budget entwickeln wir einen ersten Prototypen, um die technische Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit frühzeitig zu validieren. Es werden
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KI-Modelle optimiert
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Software angepasst
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Treiber entwickelt
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Performance real gemessen
4. Serien-
entwicklung
Ist der Proof of Concept erfolgreich, erfolgt die Überführung in die Serienentwicklung mit Fokus auf
- Skalierbarkeit
- Wartbarkeit
- langfristige Verfügbarkeit der Hardware
Edge KI ist im industriellen Umfeld kein Trend,
sondern oft eine technische Notwendigkeit.
Echtzeitfähigkeit, Datensouveränität und Systemstabilität lassen sich nur durch intelligente Hardware-Auswahl und optimierte Embedded-Architekturen sicherstellen.
Mit unserem methodischen Evaluierungsprozess und einem praxiserprobten Software-Stack sorgen wir dafür, dass aus einer Vielzahl an Hardware-Plattformen genau diejenige gewählt wird, die technisch, wirtschaftlich und strategisch zum Projekt passt.
Sie möchten wissen, welche Edge-KI-Plattform Ihre Performance-Ziele wirklich erfüllt?
Wir evaluieren geeignete KI-Beschleuniger unter realen Bedingungen und entwickeln ein belastbares Architekturkonzept für Ihre Anwendung.