Edge AI embedded software
KI-Frameworks und Runtimes für die geräteinterne Bildverarbeitung
Edge AI embedded software liefert die Intelligenz hinter Embedded-Bildverarbeitungssystemen und ermöglicht es, Bilddaten direkt am Ort ihrer Erfassung zu analysieren. Durch die lokale Verarbeitung von Daten lassen sich Entscheidungen in Echtzeit treffen, ohne auf eine dauerhafte Verbindung zur Cloud oder zu einem Remote-Server angewiesen zu sein.
Statt an eine bestimmte Hardware gebunden zu sein, konzentriert sich diese Kategorie auf Software-Frameworks, Inferenz-Engines und Entwicklungstools, mit denen KI-Modelle effizient auf Embedded-Plattformen ausgeführt werden können. Die richtige Software kann verfügbare Rechenleistung und Bilddaten in praktische Funktionen wie Objekterkennung, Klassifizierung, Tracking und Segmentierung umsetzen.
Für Ingenieure bedeutet die Auswahl der richtigen Lösung, mehr als nur das KI-Modell zu betrachten. Framework-Kompatibilität, Hardwarebeschleunigung, Inferenzleistung, Bereitstellung, Updates und langfristige Wartbarkeit müssen gemeinsam bewertet werden.
Während Embedded-Computer die Rechenressourcen bereitstellen und Smart Cameras Bildverarbeitung und Rechenleistung in einer einzigen Plattform vereinen, bestimmt die Softwareebene, wie diese Ressourcen genutzt werden und was das System letztlich leisten kann.
Möchten Sie mehr über diese Technologie erfahren? Probieren Sie unseren neuen Chatbot aus!
Warum unser Portfolio die richtige Wahl für Sie ist
Unsere Lösungen für Edge AI embedded software bringen Echtzeitintelligenz direkt in Ihr Bildverarbeitungssystem und ermöglichen es, Bilddaten dort zu verarbeiten, wo sie erfasst werden. Das kann die Latenz reduzieren, die Notwendigkeit verringern, große Datenmengen an entfernte Infrastrukturen zu senden, und reaktionsschnellere, autarke Anwendungen ermöglichen.
Wir unterstützen eine Vielzahl von KI-Frameworks, Inferenzumgebungen und Embedded-Plattformen und helfen Ihnen dabei, einen Ansatz zu wählen, der zu Ihren Sensoren, Ihrer Rechenhardware, Ihren KI-Modellen und den Anforderungen Ihrer Anwendung passt. Vom ersten Modelldeployment bis hin zu Optimierung und Systemintegration liegt unser Fokus darauf, KI unter den Rahmenbedingungen eines Embedded-Bildverarbeitungssystems praktisch nutzbar zu machen.
Ganz gleich, ob Sie eine Smart Camera entwickeln, eine modulare Edge-AI-Plattform aufbauen oder ein bestehendes System um visuelle Intelligenz erweitern – unser technisches Know-how hilft Ihnen dabei, die Abhängigkeiten zwischen Software und Hardware sicher zu beherrschen. Wir arbeiten mit Ihnen zusammen, um Modellleistung, Verarbeitungsanforderungen, Latenz und langfristige Wartbarkeit in Einklang zu bringen und Sie vom KI-Modell zur zuverlässigen, einsatzbereiten Bildverarbeitungslösung zu führen.
Wichtige Auswahlkriterien
-
Framework-Kompatibilität: Die Software muss Ihre gewählten KI-Frameworks, Modelle und die Zielhardware unterstützen. Eine frühzeitige Prüfung der Kompatibilität kann später im Projekt erheblichen Entwicklungsaufwand vermeiden.
-
Modelloptimierung und Leistung: Das beste Modell ist nicht zwangsläufig das größte oder genaueste. Quantisierung, Pruning und hardwarespezifische Optimierung können helfen, die richtige Balance zwischen Genauigkeit, Geschwindigkeit, Speicherbedarf und Leistungsaufnahme zu erreichen.
-
Strategie für Bereitstellung und Updates: Berücksichtigen Sie, wie Modelle und Software installiert, aktualisiert und überwacht werden, sobald Systeme im Einsatz sind. Das wird besonders wichtig, wenn mehrere oder verteilte Geräte verwaltet werden.
-
Hardwareabstraktion vs. Kontrolle: Höherwertige Software kann die Entwicklung schneller und einfacher machen, während der Zugriff auf niedrigerer Ebene mehr Kontrolle über Hardwareressourcen und Optimierung ermöglicht. Die richtige Balance hängt von der Anwendung und den Entwicklungsanforderungen ab.
-
Skalierbarkeit über Plattformen hinweg: Software, die verschiedene Embedded-Plattformen unterstützt – von Smart Cameras bis zu modularen Embedded-Computern – gibt Ihnen mehr Flexibilität, wenn sich Ihr System weiterentwickelt.
-
Latenz und Ressourcennutzung: Echtzeit-Bildverarbeitungsanwendungen sind auf effiziente Verarbeitung angewiesen. Inferenzzeit, Speichernutzung, Prozessorauslastung und Leistungsaufnahme sollten bei der Bewertung des Software-Stacks berücksichtigt werden.
Technischer Überblick
Edge AI embedded software umfasst die Frameworks, Inference-Runtimes und Entwicklungstoolchains, die für die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen auf Embedded-Hardware verwendet werden. Diese Lösungen können ein breites Spektrum an Anwendungen unterstützen, darunter Erkennung, Klassifizierung, Segmentierung, Tracking und andere Formen der Echtzeit-Bildanalyse.
Die Software muss effektiv mit dem zugrunde liegenden Prozessor zusammenarbeiten, der eine CPU, GPU, NPU oder einen anderen dedizierten KI-Beschleuniger umfassen kann. Die Modelloptimierung ist daher ein wichtiger Teil der Bereitstellung. Verfahren wie Quantisierung, Pruning und hardwarespezifische Optimierung können helfen, den Verarbeitungsaufwand zu reduzieren und gleichzeitig das erforderliche Genauigkeitsniveau beizubehalten.
Ein typischer Workflow besteht darin, ein trainiertes KI-Modell zu übernehmen, in ein von der Zielhardware unterstütztes Format zu konvertieren und für die gewählte Inference-Runtime zu optimieren. Die Software wird dann Teil der umfassenderen Bildverarbeitungspipeline und übernimmt Aufgaben wie Bilderfassung, Vorverarbeitung, Inferenz und Nachverarbeitung.
Damit ist die Softwareebene ein wichtiger Bestandteil der Gesamtleistung des Systems. Eine effiziente Implementierung kann Latenz und Leistungsaufnahme reduzieren, während eine gut strukturierte Softwarearchitektur es erleichtert, Modelle zu aktualisieren, zu warten und zwischen unterstützten Plattformen zu übertragen.
Hinweise zur Integration
Edge-AI-Software sitzt zwischen der Bildgebungshardware und der Anwendung. Eine erfolgreiche Integration hängt daher davon ab, wie effektiv diese verschiedenen Ebenen zusammenarbeiten. Die Software muss Bilddaten vom Sensor übernehmen, sie effizient durch die Verarbeitungspipeline führen und die daraus resultierenden KI-Ausgaben an das Gesamtsystem übergeben.
Die Rechenplattform und die verfügbaren Beschleuniger sollten von Anfang an berücksichtigt werden, da hardwarespezifische Optimierungen die Leistung erheblich beeinflussen können. Ein leistungsfähiger Prozessor allein garantiert keine schnelle Inferenz, wenn Modell, Runtime oder Datenpipeline nicht effektiv konfiguriert wurden.
Smart Cameras können die Integration vereinfachen, da sie große Teile des Software-Stacks als Bestandteil einer vorintegrierten Plattform bereitstellen. Modulare Embedded-Systeme bieten mehr Flexibilität, übertragen Ingenieuren aber in der Regel auch mehr Verantwortung für die Konfiguration der Betriebsumgebung, der Runtime, des Modelldeployments und des Datenflusses.
Auch die Ressourcenzuweisung ist ein wichtiger Aspekt. Bilderfassung, Vorverarbeitung, KI-Inferenz, Nachverarbeitung und Kommunikation konkurrieren möglicherweise um dieselben Rechen- und Speicherressourcen, insbesondere auf kompakten Embedded-Plattformen.
Schließlich sollte auch das Software-Lifecycle-Management als Teil des Systemdesigns berücksichtigt werden. Die Fähigkeit, Updates bereitzustellen, Modelle auszutauschen, die Leistung zu überwachen und die Kompatibilität langfristig aufrechtzuerhalten, kann genauso wichtig sein wie das Erreichen der erforderlichen Inferenzleistung bei der Erstbereitstellung.
FAQs
Ingenieure müssen wissen, ob die Software ihr Ziel-SoC, ihre CPU, GPU, NPU, FPGA oder einen anderen Beschleuniger unterstützt. Die Kompatibilität sollte spezifische Prozessorfamilien, Betriebssysteme, Treiber und Board-Konfigurationen umfassen.
Prüfen Sie die Unterstützung für Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, ONNX und herstellerspezifische Runtimes. Die Kompatibilität von Modellformaten kann erheblich beeinflussen, wie einfach sich vorhandene Modelle bereitstellen lassen.
Der Deployment-Workflow sollte Modellkonvertierung, Quantisierung, Kompilierung, Optimierung, Runtime-Integration und Paketierung abdecken. Eine klar definierte Toolchain kann den Engineering-Aufwand deutlich reduzieren.
Betrachten Sie nicht nur TOPS oder den theoretischen Durchsatz. Relevante Kennzahlen sind Inferenzlatenz, FPS, Speichernutzung, CPU-Auslastung, Leistungsaufnahme sowie die Leistung unter der tatsächlichen Arbeitslast und Kamerauflösung.
Prüfen Sie, ob die Inferenz die GPU, NPU, DSP, FPGA oder einen anderen Beschleuniger des Geräts nutzen kann. Die effiziente Nutzung der Hardwarebeschleunigung ist oft entscheidend, um Echtzeitleistung innerhalb eines vorgegebenen Leistungsbudgets zu erreichen.
Zu den nützlichen Funktionen können Profiling, Leistungsanalyse, Logging, Modellinspektion, Überwachung der Hardwareauslastung sowie Tools zur Identifizierung von Engpässen gehören.