Les plates-formes matérielles d'apprentissage automatique se développent rapidement et deviennent moins chères. Les modules Nvidia Jetson vous permettent de créer des solutions Edge Computing efficaces et abordables. Aujourd'hui, il est devenu possible d'intégrer un système hautes performances avec 256 cœurs graphiques Nvidia Cuda dans un ordinateur de la taille d'une paume.
Dans cet article, nous analyserons ce qu'est l'Edge Computing, parlerons des modules Nvidia Jetson et montrerons les solutions que nous avons pu développer à partir de ceux-ci.
Informatique de bord
Le concept d'Edge Computing implique d'économiser des ressources en transférant la puissance de calcul aussi près que possible de l'équipement final.
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ---------------------Prenons un exemple tiré d'un projet réel: le client doit reconnaître le numéro de la voiture s'approchant de la porte sur un site distant. Un appareil photo numérique haute résolution est installé au-dessus du portail. La seule connexion avec l'objet est un canal Internet mobile coûteux. Auparavant, le client devait traiter tout mouvement sur la vidéo et envoyer des images de la caméra au serveur pour reconnaissance. La plupart des trames envoyées contenaient des faux positifs: mouvement de personnes, d'animaux, événements météorologiques. Cela a entraîné une augmentation de la consommation de trafic mobile. Avec l'avènement de solutions abordables, Edge Computing a permis de traiter le flux vidéo localement dans l'installation, en utilisant l'apprentissage automatique pour distinguer une voiture en mouvement d'autres phénomènes et même reconnaître son numéro. En conséquence, l'envoi de données au serveur via un canal Internet coûteux se limitait à l'envoi d'une chaîne de texte avec un numéro de voiture. Cela a parfois permis de réduire le coût du trafic mobile.
Qu'est-ce que Nvidia Jetson?
Nvidia Jetson est une famille de modules informatiques embarqués dans le facteur de forme SoM (System On Module), axés sur la création de systèmes d'apprentissage automatique compacts et économes en énergie. Les modules Nvidia Jetson sont des cartes compactes contenant à bord tous les composants d'un ordinateur à part entière: processeur, cœurs vidéo, RAM, contrôleurs USB, etc. Ils sont conçus pour être intégrés dans d'autres cartes (carte de support), conçues pour des tâches spécifiques.
L'utilisation de SoM simplifie considérablement le développement de systèmes embarqués, car le fabricant d'une solution spécifique n'a qu'à développer une carte de support pour la périphérie et insérer un module informatique prêt à l'emploi. Cela vous permet de réduire le coût de développement de cartes mères complexes et de vous concentrer sur la qualité de construction et les options supplémentaires. C'est également plus facile pour les développeurs, car ils peuvent utiliser le même module SoM sous la forme d'un kit d'évaluation, tandis que le périphérique final n'est pas encore prêt. En conséquence, le développeur de logiciels obtient un environnement matériel prévisible et peut être sûr que lors du transfert de programmes vers le périphérique final, il obtiendra exactement les mêmes performances. Ceci est particulièrement important lors du développement de systèmes d'apprentissage automatique, lorsque le résultat dépend fortement des caractéristiques du fer.
Jetson nano
Nvidia Jetson Nano est le plus jeune module de la gamme Jetson conçu pour être intégré dans des appareils terminaux tels que des caméras, des DVR, des robots, des terminaux interactifs et de l'électronique grand public. Conçu au format SO-DIMM comme carte mère pour les ordinateurs portables.
CARACTÉRISTIQUES
Processeur : Quad-core ARM Cortex-A57 MPCore @ 1,4 GHz
GPU : Maxwell avec 128 cœurs CUDA
Codec matériel vidéo: encodage 4K @ 30fps (codec H.264 / H.265) et décodage 4K @ 60fps
Sortie vidéo: HDMI 2.0 ou DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 × 2), deux en même temps
RAM: 4 Go LPDDR4 64 bits; 25,6 Go / s
Mémoire flash: 16 Go eMMC (pour le système d'exploitation)
Interfaces: 1 × 1/2/4 PCIE, 1 × USB 3.0, 3 × USB 2.0, Gigabit Ethernet
E / S: 1 × SDIO / 2 × SPI / 6 × I2C / 2 × I2S / broches GPIO
Systèmes d'exploitation: Linux
Dimensions: 69,5 × 45 mm
Connexion : connecteur SO-DIMM DDR4 à 260 broches
En raison du faible coût du module Jetson Nano, de nombreux développeurs ont réussi à l'essayer au travail. Même sur le hub, il existe déjà plusieurs articles sur son utilisation pour la vision industrielle et la reconnaissance de formes:
Jetson Nano Demo - Cat Recognition . Il s'agit du module le plus abordable et le plus populaire pour déployer des systèmes d'apprentissage automatique.
DVR MIC-710IVA basé sur Nvidia Jetson Nano
Nous présentons une solution de vidéosurveillance intelligente tout-en-un - le
DVR numérique 8 canaux
MIC-710IVA basé sur le Nvidia Jetson Nano. Il vous permet d'intégrer des systèmes de vision industrielle sans construire un complexe complexe de plusieurs appareils.
MIC-710IVA combine:- Enregistreur vidéo numérique avec système de stockage
- Module informatique de 128 cœurs CUDA pour le traitement vidéo en temps réel
- Commutateur PoE 8 ports pour connecter directement les caméras
- Bloc d'entrée / sortie numérique pour contrôler les relais, les interrupteurs reed, les alarmes, etc.
L'apprentissage automatique est rapidement devenu une tendance de la vidéosurveillance. Il vous permet d'automatiser ce qu'une personne devait auparavant faire, par exemple, pour identifier un comportement anormal de personnes, de voitures, de phénomènes naturels, détecter des accidents, analyser la charge de travail d'objets, etc. Vous n'avez plus besoin de compter sur l'attention du répartiteur. Ces systèmes sont en demande dans le commerce de détail, les complexes de sécurité, les centres de transport.
Spécifications techniques MIC-710IVA
- Construit sur NVIDIA Jetson Nano
- 8 ports PoE pour caméscopes
- Possibilité d'installer deux disques durs 3,5 "
- Linux OS
- Faible consommation d'énergie
- Prise en charge des codecs vidéo H.264 / H.265
- Interface RS-485 et entrées / sorties numériques 8 bits
Panneau arrière du DVR MIC-710IVALe DVR
MIC-710IVA vous permet d'effectuer le traitement vidéo initial en temps réel, sans avoir besoin de diffuser l'intégralité du flux vers des centres de données distants. Cela réduit la charge sur le réseau et élimine la nécessité de transférer des données sensibles à des tiers.
Jetson tegra x2
Jetson Tegra est le module le plus ancien de la gamme, presque trois fois plus productif que Jetson Nano. Il est fabriqué sous la forme de la carte mezzanine, c'est-à-dire qu'il est inséré dans une autre carte via un connecteur spécial à 400 broches. Il existe également une version TX2i avec une plage de températures de fonctionnement étendue.
CARACTÉRISTIQUES
Processeur :
processeur ARM Cortex-A57 MPCore quadricœur + processeur NVIDIA Denver 2 64 bits double cœur
GPU : 256 cœurs NVIDIA Pascal + 256 cœurs NVIDIA CUDA
RAM: 8 ou 4 Go LPDDR4 64 bits; 59,7 Go / s
Connexion : 400 broches
Ce module s'adresse aux développeurs professionnels et coûte quatre fois plus cher que Jetson Nano. Le module Jetson TX2 est conçu pour une informatique plus puissante. Il est utilisé dans la robotique, l'industrie, l'aviation, etc.
Ordinateur industriel compact MIC-720AI
MIC-720AI est basé sur la plate-forme Jetson TX2 avec refroidissement entièrement passif et est conçu pour être installé dans des systèmes industriels de vision industrielle, en production et dans des objets en mouvement. La conception sans ventilateur offre un fonctionnement silencieux complet et vous permet d'utiliser votre ordinateur dans des pièces poussiéreuses sans avoir besoin d'entretien.
La présence d'un port PoE vous permet de connecter une caméra Ethernet directement à un ordinateur sans avoir besoin d'utiliser des injecteurs et des équipements intermédiaires.
Spécifications techniques MIC-720AI- Basé sur Nvidia Tegra X2
- Refroidissement entièrement passif
- Deux ports USB 3.0, un port USB 2.0 OTG / hôte
- Port Ethernet avec prise en charge de PoE 802.3af
- Linux OS
- Large plage de température
À l'arrière de l'ordinateur se trouve un port USB 2.0 avec la possibilité de basculer entre les modes OTG et Host. En mode OTG, l'ordinateur peut être connecté en tant que clé USB à un autre ordinateur pour le transfert de données et les mises à jour logicielles.
MIC-720AI convient pour la construction de systèmes de contrôle de production et l'analyse de flux vidéo de haute précision.
Jetson xavier
Jetson Xavier est le module le plus productif de la gamme. Conçu pour être installé dans des voitures, des avions et d'autres systèmes avec un grand flux de données vidéo. Fabriqué dans le facteur de forme de la carte mezzanine. Le Jetson Xavier est 20 fois plus performant que le Jetson TX2 et dispose de 512 cœurs Nvidia Volta à bord. Dans ce cas, le module consomme jusqu'à 30W.
Ordinateur industriel haute performance MIC-730AI
L'
ordinateur MIC-730AI est construit sur la base de Jetson Xavier et est conçu pour être installé dans des systèmes de production haute performance où le traitement d'une grande quantité de données est requis. Comme dans le
MIC-720AI , le système de refroidissement est entièrement réalisé sur des composants passifs et n'utilise pas de ventilateurs. La configuration de l'ordinateur peut être étendue en connectant deux cartes PCIe x8 / x4 via le module d'extension iModule MIC-75M20.
Spécifications techniques MIC-730AIBasé sur Nvidia Xavier
Refroidissement passif
Deux ports USB 3.0, deux ports USB 2.0
2 ports Ethernet
Possibilité de connecter deux cartes PCIe (via iModule MIC-75M20)
Possibilité de connecter 1x MiniPCIe et 1x M.2 (PCIex4 NVMe)
Deux ports série RS-485/232
OS Linux pré-installé Ubuntu 18.04
Faible consommation d'énergie
Conclusion
L'apprentissage automatique devient disponible dans de nombreuses industries. Chez Advantech, nous pensons que les technologies d'apprentissage automatique peuvent aujourd'hui augmenter considérablement l'efficacité du travail et automatiser des processus qui étaient auparavant impossibles à imaginer sans intervention humaine. Nous espérons que nos solutions matérielles permettront aux clients d'intégrer plus facilement l'apprentissage automatique dans leur travail.