Trabajamos con el transporte y utilizamos la inferencia de redes neuronales en los dispositivos del vehículo. Hablemos de los problemas de la informática de punta de este mercado. En primer lugar, es la temperatura de funcionamiento -40 + 85. Hay muchos dispositivos industriales con temperatura de funcionamiento de -20 + 85, pero es un gran problema encontrar un dispositivo industrial para el invierno ruso. El segundo problema es una solución rentable con alto rendimiento. Por inferencia, es capaz de usar Intel MyriadX VPU como acelerador para computación de borde, pero todas las placas de extensión M.2 u otras tienen una temperatura de funcionamiento de 0+ o -20+. Por ejemplo, AAEON AI Core X o VEGA-330.
AAEON AI Core X
Decidimos producir nuestro propio dispositivo de inferencia con Upsqaured y Movidius en el interior con módulo climático para calentar en el trabajo y antes de que el dispositivo pueda comenzar. Este dispositivo está diseñado para su uso en informática de punta y tiene CPU x86 Intel Atom X5 y acelerador para inferencia de redes neuronales a bordo.
Echemos un vistazo al interior del dispositivo:
Caja de exterior ComBox cuadrada
El dispositivo tiene:
Módulo 3G / LTE / GPS para acceso remoto; VPU Intel Movidius (MyriadX) para inferencia; CPU Intel Atom X5 con iGPU Intel HD500; 2 puertos Ethernet RJ45 para cámaras IP; Fuente de alimentación de amplio rango 12–36V; Módulo climático.
La carcasa pequeña con refrigeración pasiva nos puede dar hasta 60 FPS en iGPU en inferencia CNN y más 45 FPS en Movidius.
Caja de exterior ComBox cuadrada
Este pequeño dispositivo se puede utilizar como:
mostrador de pasajeros en el transporte público; mostrador de visitantes en el comercio minorista; detector de poses y clasificador en la industria; detector de fumadores y teléfonos celulares para servicios de uso compartido de automóviles; reconocimiento facial del conductor para servicios de taxis o automóviles compartidos; y otros casos.
Usamos el kit de herramientas Intel OpenVINO para la inferencia de redes neuronales. Puede utilizar CPU, iGPU, VPU u otros dispositivos Intel para inferencias en un marco. Puede enseñar su modelo con servidores GPU y convertirlo en el optimizador OpenVINO para usarlo en la computación perimetral.
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