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MARZO 2019 AUTOMAZIONE OGGI 412 134 AO INTELLIGENZA ARTIFICIALE Modulo standard su una scheda standard: la scheda madre conga-IT6 in formato mini-ITX di Congatec può essere equipaggiata con un nuovo modulo e quindi assemblata in qualsiasi sistema industriale che adotta lo standard ATX di applicazioni proprietarie in applicazioni HIP C++ portatili, in modo da evitare la dipendenza da un singolo produttore di GPU. Lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale è anche semplificata dalla disponibilità di OpenCL 2.2 perché da quando il codice del kernel basato sul linguaggio OpenCL C++ è stato integrato in OpenCL, la scrittura di programmi paralleli è stata notevolmente semplificata. Grazie a un ecosistema di questo tipo, applicazioni di intelligenza artificiale basate sulla conoscenza e applicazioni di deep learning possono essere im- plementate in modo relativamente semplice senza essere più appannaggio solo di colossi del settore IT come Google, Apple, Microsoft e Facebook. Moduli COM per accelerare l’integrazione A questo punto non resta che domandarsi come gli OEM pos- sano integrare queste risorse di intelligenza artificiale nelle loro applicazioni nel modo più rapido ed efficiente possibile. Una delle metodologie più efficienti è rappresentata dall’utilizzo di moduli COM (Computer-on-Module) standard in grado di supportare l’e- laborazione Gpgpu. Caratterizzati da dimensioni ridotte, questi moduli COM possono essere usati per lo sviluppo di progetti che prevedono la confor- mità a requisiti specifici imposti dagli OEM e in qualità di super componenti di tipo application-ready sono corredati di tutte quelle risorse che sarebbero altrimenti difficili da integrare in un progetto full custom. Questo aspetto è particolarmente impor- tante in quanto permette di ridurre drasticamente il time to mar- ket. Poiché questi moduli non sono solo di tipo application-ready, ma sono stati validati dal punto di vista funzionale da numerosi utenti, garantiscono un’elevata sicurezza in fase di progetto. Gra- zie a questi moduli i progettisti possono ridurre in misura com- presa tra il 50 e il 90% i costi di NRE (Non-recurring engineering) rispetto a un’implementazione full custom. L’approccio di tipo modulare consente di adattare l’applicazione in base ai requisiti: mediante una semplice sostituzione dei mo- duli è possibile aumentare le prestazioni delle schede carrier esistenti senza ulteriori oneri di tipo progettuale, consentendo in tal modo agli OEM di ampliare le funzionalità dei loro design mediante l’integrazione di queste caratteristiche innovative. COM-Express: lo standard di riferimento per i moduli di fascia alta Il fattore di forma più diffuso per i moduli a elevate prestazioni è senza dubbio COM Express, sviluppato e supportato nel corso degli anni da Picmg e adottato da tutti i principali costruttori di sistemi di elaborazione embedded. Aziende come Congatec, che può vantare una cooperazione di lunga data con AMD, pro- pone ad esempio moduli equipaggiati con i processori Ryzen Embedded V1000 di AMD, nel formato COM Express Basic con pinout Type 6, corredati con tutte le risorse necessarie per ga- rantire elevate prestazioni in tutto il range di variazione del TDP compreso tra 15 e 54 W. Grazie al supporto dell’hypervisor di RTS, il modulo conga-TR4 può anche essere utilizzato per lo sviluppo di piattaforme AI dove sistemi di deep learning e gemelli digitali devono essere collegati attraverso macchine virtuali in modo che sia sempre possibile garantire l’elaborazione hard realtime. Le API standar- dizzate permettono al modulo di scambiare i dati attraverso ga- teway IoT in conformità allo standard UIC promosso da Sget. Gli OEM possono quindi concentrare le loro risorse sullo sviluppo delle applicazioni e ogni circuito mancante può essere svilup- pato ad hoc e fornito su richiesta del cliente. Opzioni di progetto con server edge embedded di fascia alta Per tutti gli OEM che vogliono disporre di gemelli digitali e dell’in- telligenza acquisita mediante tecniche di deep learning alla periferia della rete, Congatec mette a disposizione alternative decisamente interessanti, come i progetti embedded basati sui processori Epyc Embedded 3000 di AMD per i quali viene garan- tita la disponibilità sul lungo periodo (fino a 10 anni). Forniti in versioni con un massimo di 16 core, porte 10 Gigabit Ethernet e fino a 64 canali (lane) PCIe, i nuovi processori che equipaggiano questa classe di server consentono lo sviluppo di applicazioni di deep learning alla periferia della rete IIoT. Gli sviluppatori pos- sono quindi disporre di tutto ciò che è necessario, dal punto di vista dell’hardware, per la realizzazione di piattaforme di intelli- genza artificiale basate su deep learning da utilizzare in ambito industriale per applicazioni realtime. • AMD - www.amd.com Congatec - www.congatec.com