Mit dem Thema Edge-Computing habe ich mich auf diesem Blog schon ein, zwei, drei Mal beschäftigt. In dem heutigen Beitrag soll von den möglichen und häufig zum Einsatz kommenden Anwendungsszenarien die Rede sein. Und welche Dinge der Chiphersteller Intel dazu beiträgt.
Das Verlagern der Rechen- und Speicherleistung an den Ort des Geschehens (also in die Fabrik, in die Lagerhalle oder anderswo hin) ist mehr als nur eine „Trendsportart“. Denn gerade dort, wo Produkte gefertigt und gestapelt werden, kommt speziellen Disziplinen wie die Künstliche Intelligenz, die Sicherheit und das Verarbeiten von Daten in Echtzeit eine ganz besondere Bedeutung zu.
Denn gerade für diese Anwendungsbereiche sind leistungsfähige Edge-Computer vonnöten, um KI-Trainingsmodelle zu berechnen, Videodaten in Echtzeit analysieren und bewerten zu können und einiges mehr. Und all das mit den bestmöglichen Sicherheitsfeatures, die aktuell zur Verfügung stehen.
Intel-Prozessoren kommen im Edge Computing zum Einsatz
All diese und weitere Merkmale sind in Intel-Plattformen und -Lösungen vereint. Dazu gehören beispielsweise Intel Core vPro Prozessoren, der Intel Xeon W-11000E Prozessor und Intel Celeron-Prozessoren der 11. Generation. Doch was bieten diese Intel-CPUs und -Technologien im Edge-Computing-Umfeld?
Nun, zu allererst bieten sie die notwendige Rechenleistung für industrielle Anwendungen. Aber auch erweiterte Betriebstemperaturen der CPUs sind wichtig in diesem Kontext, da die äußeren Einflüsse recht extrem sein können und Industrie-PCs mit diesen Umständen klarkommen müssen. Zudem ist der Platzbedarf vieler Edge-Rechner sehr bescheiden, sodass diese Komponenten in nahezu jeder Arbeitsumgebung ihren Dienst verrichten können.
Spezielle KI-Funktionen für schnellere und exaktere Ergebnisse
Interessant an diesen Intel-Lösungen sind aber auch spezielle CPU-Funktionen, die vor allem bei KI-Anwendungen eine sinnvolle Ergänzung darstellen können. Das betrifft zum Beispiel Intel Deep Learning Boost. Damit fasst der Prozessor bis zu drei Programmbefehle zu einem einzigen zusammen, womit Trainingsergebnisse schneller vorliegen, da weniger Rechnerressourcen benötigt werden. Die zugehörigen Inferenz-Workloads können übrigens sowohl auf CPU- als auch auf GPU-Einheiten ausgeführt werden. Ein weiterer Vorteil.
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Mehr Sicherheit durch spezielle Funktionen der Intel-Plattform
Doch es kommt im industriellen Umfeld nicht auf die Rechenleistung alleine an. Denn gerade dort, wo nach wie vor IoT-Gerätschaften relativ ungeschützt vor möglichen Angriffen ihren Dienst verrichten, sind die passenden Sicherheitsmaßnahmen ein hohes Gut. Auch hierfür hat Intel einiges zu bieten:
- Mit Intel Total Memory Encryption lassen sich zum Beispiel Anmeldedaten und Schlüssel vor Angriffen schützen. Hierfür kommt eine hardware-nahe Verschlüsselungstechnik zum Einsatz.
- Die Intel Control-Flow-Enforcement-Technik hilft, Malware-Angriffe zu vermeiden, die vorzugsweise im Webbrowser stattfinden. Hierfür wird die Ausführung bestimmter Programme kontinuierlich analysiert und überwacht.
- Mit dem Intel Key Locker lassen sich private Schlüssel vor dem ungewollten Zugriff feindlicher Hacker schützen. Dafür sorgt ein AES-NI-Befehl namens ENCODEKEY.
- Das entfernte Verwalten der IT-Landschaft trägt ebenfalls zur Sicherheit von Edge-Rechnern bei. Hierfür kommt die Intel Active Management-Technik zum Einsatz. Damit lassen sich IoT- und Edge-Geräte remote wiederherstellen, falls sie von einem Cyberangriff außer Gefecht gesetzt worden sind.
Skalierbare Intel Xeon-Prozessoren der 3. Generation leisten noch mehr
Neben diesen zahlreichen Funktionen und Eigenschaften bieten die Intel Xeon-Prozessoren der 3. Generation noch mehr, was Leistung und Sicherheit betrifft. Dazu gehört die enorme Zahl an Prozessorkernen, die aktuell bei maximal 28 Core/Socket in ausgewählten IoT-Prozessoren liegt.
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Aber auch spezielle Software-Toolkits wie Intel OpenVINO tragen ihren Teil zu schnelleren und besseren Trainingsergebnissen im Vergleich zu anderen Plattformen bei. Auch das ist im industriellen Umfeld ein unschlagbares Argument.
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KI und Intel helfen, industrielle Anwendungen und Lösungen zu entwickeln
Das alles betrifft zahlreiche Anwendungsbereiche wie das Entwickeln unternehmenskritischer Steuerungssysteme und Industrie-PCs, enorme Verbesserungen medizinischer Dienstleistungen wie die videobasierte Diagnostik mit 8K-Bildschirmen sowie mehr Sicherheit im öffentlichen Raum.
Podcast-Tipp: Grundpfeiler der Industrie 4.0 – das raten Intel-Experten in diesem Kontext.
Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogbeitrags hat mich die Firma Intel beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.