エッジ AI
インダストリアル IoT のエッジでマルチセンサー分析や機械学習アプリケーションを業界で最も低レイテンシ、低消費電力、低コストで実現
分析および機械学習は、予知保全、デジタル ツイン モデルベースの制御、異常値検知などといった多数のユース ケースのさまざまな形で応用されています。 AMD とそのエコシステム各社は、ユーザー トレンドに基づいてこれらのエッジ アプリケーションに対応するさまざまなアプローチを提供しています。
分析および機械学習
エッジ AI プラットフォーム
これまでの 3 年間、AMD はソフトウェア開発者、ハードウェア開発者、データ サイエンティストが既存の ML エコシステムを活用できる包括的なフローを完成させるためにさまざまな研究を重ねてきました。そして、一般的な ML フレームワークから保存されたモデル グラフやトレーニング済みの重みを直接解析できるツール (Vitis AI) を設計しました。現在、このツールは Caffe と TensorFlow に対応しています。AMD は、プルーニング、量子化ツール、コンパイラ、ランタイム、さらに効率化のためのプログラマブル IP も開発しています。開発者は独自ネットワークをさまざまなプラットフォーム上で運用できる上、エッジや一般的なクラウド、およびサーバー アーキテクチャ上で運用することも可能になりました。
PYNQ - Zynq で Python を利用
PYNQ を使用した python ベースの制御、エッジ分析、および機械学習です。PYNQ は、AMD のアダプティブ SoC 向けのソフトウェア/ハードウェア フレームワークであり、ソフトウェア分析や操作をエンベデッド プロセッサで効率的に実行することを目的として、センサーなどのデータを前処理するためにプログラマブル ハードウェアを活用します。 PYNQ は、Numpy、Scikit-Learn、Pandas などの主な Python ライブラリをすべてサポートしています。
クラウド プロバイダー
業界の傾向としては、次の影響を受けてクラウド処理からエッジ処理へ部分的にシフトしています。
- 物理アセットは、データ アクイジション ポイントに最も近い低レイテンシの判定/動作が必要です (通常 10ms 未満)。
- 一般的に生成されるデータ サイズが大きいため、これらのデータをすべて移動して格納するには、OPEX コスト、時間、およびプライバシーの問題を考慮するとあまり好ましくありません。
AMD は、このような傾向に対処するために、業界で最も高性能なシングルチップのエッジ向けエンベデッド プロセッシング プラットフォームを提供しています。さらに、AMD のアダプティブ SoC ポートフォリオを利用し、エコシステムが大手クラウド サービス プロバイダーと連携することで、クラウドとエッジへのタスク分散が可能になると同時に、アプリケーションをクラウドからエッジへ移行することも可能になります。
AWS IoT
インダストリアル IoT は、機械学習を利用する次世代型の産業資産を実現するクラウド接続の協調制御システムの可能性の拡大にも拍車をかけています。産業制御システムのプロバイダーは、この展望を実現すべく統合型エッジ ツー クラウド ソリューションを提供して、市場投入時間の短縮を可能にします。AWS IoT 搭載の AMD ソリューションは、エッジとクラウド間に独自の協調的な機械学習機能を提供します。
- AWS IoT Greengrass: AWS をエッジ デバイスにシームレスに拡張することで、エッジ デバイスは、管理、分析、耐久性のあるストレージのためにクラウドを使用しながら、生成したデータに基づいてローカルで動作可能
- AWS FreeRTOS: 低消費電力の小型エッジ デバイスを簡単にプログラム、デプロイ、保護、接続、および管理できるようにするマイクロコントローラー用のオペレーティング システム
- AWS Sagemaker: データのラベル付けと準備、アルゴリズム選択、アルゴリズム トレーニング、運用のための調整と最適化、予測、実行に至るまで機械学習ワークフロー全体をカバーする完全管理型のサービス
Microsoft Azure IoT
インダストリアル IoT は、機械学習を利用する次世代型の産業資産を実現するクラウド接続の協調制御システムの可能性の拡大にも拍車をかけています。産業制御システムのプロバイダーは、この展望を実現すべく統合型エッジ ツー クラウド ソリューションを提供して、市場投入時間の短縮を可能にします。Microsoft Azure IoT 搭載の AMD ソリューションは、エッジとクラウド間に独自の協調的な機械学習機能を提供します。
- Azure IoT Hub: 何十億台もの IoT アセットを接続、管理、制御
- Azure IoT Edge: クラウド インテリジェンスと分析をエッジ デバイスまで拡張
- Azure IoT Digital Twins: 次世代の IoT 空間インテリジェンス ソリューションを構築
SoC インテグレーション
ソリューション
| ソリューション プロバイダー | 説明 | デバイス サポート |
|---|---|---|
| AMD | Kria ビジョン AI スターター キット – KV260 | AMD Kria K26 SOM |
| AMD Kria エコシステム | Kria アプリ ストア | AMD Kria K26 SOM |
| AMD | AMD AI の利点 | |
| AMD - エッジ AI プラットフォーム | Vitis AI エッジ エッジ ホワイト ペーパー (日本語版) |
AMD アダプティブ SoC Kria K26 SOM Versal AI エッジ |
| AMD - PYNQ | PYNQ ウェブサイト PYNQ コミュニティのプロジェクト |
AMD アダプティブ SoC Kria K26 SOM Versal AI エッジ |
| AWS IoT | 認定の AMD 製品 AWS IoT AMD – AWS Workshop |
AMD アダプティブ SoC Kria K26 SOM Versal AI エッジ |
| Azure IoT | Azure IoT | AMD アダプティブ SoC Kria K26 SOM Versal AI エッジ |
| AMD ツール | Vitis ソフトウェア プラットフォーム Vivado ML |
AMD アダプティブ SoC Kria K26 SOM Versal AI エッジ |
| AMD | SPYN デザイン ファイル |
AMD アダプティブ SoC Kria K26 SOM Versal AI エッジ |
AMD の IIoT および HcIoT ソリューション スタックには、インダストリアルおよびヘルスケア IoT 製品で必要となるすべての構成要素が含まれています。AMD の IIoT および HcIoT ソリューション スタックは、AMD およびエコシステムが提供する構築ブロックとインダストリアルおよびヘルスケア IoT プラットフォームで使用されるソリューションで構成されています。AMD ベースのインダストリアルまたはヘルスケア IoT システムを使用する場合、ゼロから設計する必要はありません。AMD の IIoT または HcIoT ソリューション スタックのさまざまな要素を理解して、開発時間とコストを最小限に抑え、次回のインダストリアルまたはヘルスケア IoT プラットフォームでデザインを最大限に再利用してください。
