L'IA de pointe industrielle soutient l'analyse en temps réel dans des secteurs comme la fabrication et la gestion des bâtiments. Les processeurs à faible consommation offrent des performances d'IA modestes, mais les concepteurs doivent équilibrer les budgets énergétiques, les plages de température et les contraintes de refroidissement. Utiliser les TOPS par Watt comme métrique aide les ingénieurs à comparer les plateformes par efficacité énergétique et à choisir une solution qui répond à la fois aux exigences de performance et environnementales.
L'informatique en périphérie a acquis un rôle central dans l'automatisation industrielle et des bâtiments, les passerelles industrielles effectuant de plus en plus de tâches telles que la surveillance des conditions de processus, la détection d'anomalies dans les flux de travail et l'optimisation de la consommation d'énergie des équipements sur site. Ces capacités sont rendues possibles par l'intelligence croissante des appareils en périphérie, facilitée par l'introduction de plateformes d'intelligence artificielle (IA) capables d'exécuter des charges de travail dédiées directement sur l'appareil et en temps réel, plutôt que sur des serveurs cloud distants.
La gamme des charges de travail d'IA en périphérie est vaste, allant de tâches de classification simples exécutées sur des unités de traitement neuronal micro-intégrées (microNPU) à des pipelines de vision complexes pour la classification de produits sur des tapis roulants dans des systèmes d'inspection de qualité. Dans ce dernier scénario, l'appareil en périphérie nécessite des accélérateurs matériels d'IA dédiés pour traiter les données de plusieurs capteurs ou caméras avec une latence minimale.
Pour décrire, mesurer et comparer les performances de l'IA, les tera opérations par seconde (TOPS) sont devenues une métrique largement utilisée, mais la spécification TOPS seule est insuffisante pour évaluer l'adéquation du matériel d'IA pour les applications industrielles en périphérie. Lors de la sélection du bon appareil en périphérie, les utilisateurs doivent équilibrer les performances de l'IA avec la consommation d'énergie, la gestion thermique et la fiabilité dans des environnements de −20°C à +70°C.
Normalisation des performances de l'IA en utilisant TOPS/W
Lors de la sélection du matériel d'IA pour les applications en périphérie, il est important de considérer comment les conditions thermiques réelles - et les contraintes de puissance qui en résultent - affectent les performances informatiques disponibles par rapport aux performances maximales. Pour cette raison, les TOPS par Watt (TOPS/W) ont émergé comme une métrique de comparaison plus significative pour les plateformes d'IA en périphérie.
En reliant directement les performances informatiques disponibles de l'IA à la consommation d'énergie, les TOPS/W permettent une comparaison plus raisonnable entre différentes approches matérielles d'IA. Pour les passerelles industrielles, trois solutions matérielles d'IA typiques peuvent être distinguées, comme le montre le Tableau 1.
Tableau 1 : Une comparaison de différentes solutions matérielles d'IA en périphérie pour les passerelles industrielles.
| Type de matériel | SoC avec microNPU (Arm Ethos NPU) | Module GPU (NVIDIA Jetson Orin) | Accélérateur matériel dédié (Hailo-8) |
|---|
| Consommation d'énergie typique | ~1 à 2 W | ~5 à 15 W | ~2,5 W |
| Efficacité de l'IA | ~0,5 TOPS/W | ~2,7 à 7,5 TOPS/W | >10 TOPS/W |
| Domaines d'application idéaux | Appareils en périphérie toujours actifs économes en énergie, détection de présence et de statut, prétraitement des données | Robots mobiles autonomes, optimisation du contrôle des processus, systèmes multi-caméras | Fusion multi-capteurs dans la maintenance prédictive, détection d'anomalies, comptage d'objets |
| Avantages | Exigences thermiques faibles permettant des conceptions sans ventilateur | Les charges de travail complexes peuvent être traitées efficacement à haute utilisation | Efficacité TOPS/W leader; refroidissement passif possible selon la charge de travail |
| Inconvénients | Performances limitées pour les charges de travail complexes comme la vision en temps réel | Nécessite généralement un refroidissement actif, augmentant la complexité du système; relativement coûteux | Nécessite un processeur hôte, ce qui influence fortement l'efficacité au niveau du système; relativement coûteux |
Pour de nombreuses applications de passerelles industrielles à ressources limitées, un système sur puce (SoC) avec un microNPU intégré représente un compromis équilibré, offrant des performances d'IA suffisantes à une consommation d'énergie minimale qui simplifie considérablement la gestion thermique. Par exemple, le SoC NXP i.MX 93 a démontré une estimation de pose d'IA en périphérie économe en énergie fonctionnant directement sur son microNPU intégré. Ici, le modèle détecte les postures corporelles ou les situations potentiellement dangereuses avec une latence ultra-faible pour améliorer la sécurité des travailleurs industriels. Le fonctionnement continu est rendu possible par les exigences minimales en matière de calcul, de gestion thermique et de puissance du microNPU dans le cadre d'un système complet. Considérer les TOPS/W plutôt que les performances maximales TOPS permet aux utilisateurs de reconnaître cette capacité, sans être induits en erreur par les exigences cachées de gestion thermique de matériels plus puissants.
Une passerelle en périphérie pour des applications d'IA nécessitant peu de maintenance
Pour soutenir une fonctionnalité fiable de l'IA en périphérie dans des environnements allant de −20°C à +70°C, les utilisateurs ont besoin d'une passerelle industrielle robuste qui permet des connexions à l'infrastructure locale de détection et de contrôle. Basé sur le module informatique sur module (COM) SOM-SMARC-MX93 de SECO, le Modular Link MX93 présente un PC industriel monté sur rail DIN sans ventilateur mesurant 140 x 96 x 36 mm.
Au cœur de celui-ci se trouve le SoC NXP i.MX 93 susmentionné, qui comprend deux cœurs d'application Arm Cortex-A55, un cœur en temps réel Arm Cortex-M33 et un microNPU Arm Ethos-U65 offrant jusqu'à 0,5 TOPS pour les charges de travail d'IA en périphérie. Comme le montre la Figure 1, cette plateforme prend en charge jusqu'à 2 Go de mémoire LPDDR4, Ethernet Gigabit double et plusieurs interfaces à haute vitesse, y compris USB 2.0 double, E/S numériques et interfaces série.
Voir la figure 1 : La passerelle industrielle SECO Modular Link MX93 offre des performances d'IA suffisantes pour les applications d'automatisation industrielle et de bâtiment.
Pour l'intégration industrielle, les options d'E/S flexibles sont particulièrement importantes : Un connecteur UART RJ12 configurable par logiciel prend en charge RS-232, RS-422 ou RS-485, rendant la plateforme bien adaptée aux scénarios de modernisation impliquant des installations existantes et des équipements hérités. La conception modulaire comprend également des systèmes filles empilables qui permettent une expansion pour accueillir des connexions spécifiques à l'application.
Dans le scénario de sécurité mentionné précédemment, le Modular Link MX93 se connecterait directement à une caméra industrielle ou un capteur de vision via ses interfaces à haute vitesse. Les flux vidéo sont prétraités sur le SoC NXP i.MX 93, tandis que l'inférence IA elle-même s'exécute sur le microNPU Arm Ethos-U65 intégré. Les données résultantes sont évaluées localement pour détecter des postures ou mouvements dangereux, permettant au système de déclencher des avertissements ou de transmettre des événements à des systèmes de contrôle de niveau supérieur, sans avoir besoin de diffuser des données vidéo brutes vers le cloud.
En plus d'une construction matérielle impressionnante, le Modular Link MX93 est complété par Clea, l'écosystème logiciel complet de SECO qui prend en charge la gestion des appareils, les mises à jour et le fonctionnement sécurisé des déploiements d'IA en périphérie distribués. Le système d'exploitation Clea basé sur Yocto simplifie le déploiement d'applications sur le Modular Link MX93 et sur la majorité des produits en périphérie de SECO. En complétant l'écosystème matériel-logiciel de cette manière, SECO soutient les utilisateurs de passerelles industrielles pour tirer pleinement parti de l'IA en périphérie pendant toute la durée du cycle de déploiement.
Sélection du matériel d'IA en périphérie pour les applications industrielles
Alors que le nombre d'options matérielles d'IA en périphérie augmente avec la demande du marché, choisir la bonne solution pour un déploiement d'automatisation industrielle ou de bâtiment reste une tâche difficile. Néanmoins, une approche structurée aide à éviter les mauvaises décisions de conception dès le départ, donc les utilisateurs devraient suivre trois étapes clés lors de la sélection d'une plateforme d'IA en périphérie :
- Faire correspondre les performances informatiques au cas d'utilisation réel ; toutes les applications ne nécessitent pas un maximum de TOPS.
- Utiliser TOPS/W comme critère de sélection pour identifier les plateformes économes en énergie pour les tâches d'IA simples et réserver des accélérateurs de haute performance pour des applications plus complexes.
- Considérer les facteurs au niveau du système, y compris l'alimentation électrique, la gestion thermique, les conditions environnementales, les exigences d'E/S et l'écosystème logiciel disponible, car ils sont essentiels pour un fonctionnement à long terme.
Pour de nombreuses applications fonctionnant sous des budgets énergétiques limités, le traitement d'IA basé sur microNPU du SECO Modular Link MX93 offre une solution bien équilibrée. Avec 0,5 TOPS de performances d'IA contribuant environ 1 W de consommation d'énergie au système total, la gestion thermique est simplifiée, permettant des passerelles d'IA en périphérie robustes et nécessitant peu de maintenance pour une utilisation dans l'automatisation industrielle, la robotique, la technologie de gestion des bâtiments, et au-delà.
Pour en savoir plus sur l'IA en périphérie pour les applications industrielles, contactez les experts de SECO aujourd'hui et profitez pleinement de leur expertise en informatique en périphérie.