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Intel® DevCloud™ bietet KI-Anwendungstests auf OnLogic Industrie-PCs

Von ·Kategorien: Technik erklärt·Published On: September 28th, 2021·3.9 min read·

Was ist besser, als Ihre Anwendung für künstliche Intelligenz (KI) auf virtualisierter Hardware zu testen? Das Testen auf echter Hardware.
Daher bietet Intel DevCloud Zugang zu realen Hardware-Plattformen, die von Intel gehostet werden. Mit wenigen Klicks können Entwickler:innen aus der Ferne auf physische Systeme zugreifen. So können sie ihre Anwendungen für Deep Learning und künstliche Intelligenz einem Benchmarking unterziehen.

Optimieren Sie Ihre KI-Anwendung mit OnLogic und Intel DevCloud

Jetzt können Entwickler:innen ihre Anwendungen mit Intel® DevCloud™ auf Industrie-Hardware von OnLogic optimieren und Benchmarks durchführen. Dabei können Sie wählen zwischen unserem beliebten Helix 500-System oder der neuesten Ergänzung unserer ML-Serie, dem ML100G-53.

Führen Sie Ihre KI-Tests mit dem Helix 500 durch

HX500 Industrie-Computer in der Intel DevCloud

Eines unserer beliebtesten Systeme, der Helix 500, ist in zwei Konfigurationen auf DevCloud erhältlich. Die erste verfügt über einen Intel Core i9-10900T Prozessor, während die zweite Konfiguration einen Intel Core i7-10700T bietet. Außerdem sind beide Systeme mit Intel UHD Grafik 630 und 32 GB RAM ausgestattet.

Hardware für KI-Entwickler:innen – wählen Sie die richtige Größe für Ihre KI-Anwendung

Die Fähigkeit, zwei ähnliche Systeme zu testen, verdeutlicht einen der Hauptvorteile von DevCloud: die richtige Dimensionierung von Hardware und Leistung Ihrer Anwendung. KI-Entwickler:innen können ihre Anwendung auf realer Hardware mit ähnlichen Spezifikationen ausführen. So können sie feststellen, ob die Funktionen des etwas teureren Core i9-Prozessors von Vorteil sind. Möglicherweise finden sie heraus, dass der Core i7-Prozessor ihre Leistungsanforderungen ebenfalls erfüllen kann.

Ein KI-Entwickler kann auch die Entscheidung treffen, seine Anwendung basierend auf der Leistung eines bestimmten Systems zu verfeinern. Wird die Anwendung so modifiziert, dass sie auch auf preiswerterer Hardware gut funktioniert, kann dies erhebliche Auswirkungen auf die Gesamtkosten für die Einführung der Lösung haben. Und zwar ist dies vor allem der Fall, wenn sie Geräte in großem Umfang einsetzen wollen.

Führen Sie Ihren KI-Test auf dem ML100G-53 durch

ML100G-53 Industrie-NUC in der Intel DevCloud

Der ML100G-53 ist mit der 11. Generation der Intel Core-Prozessoren ausgestattet. Sie waren früher als Tiger Lake bekannt. Diese neue Generation bietet eine erhebliche Performance-Steigerung durch die leistungsstarke integrierte Intel Iris Xe-Grafik. Allerdings kann der ML100G-53 bei Verwendung des OpenVINO-Toolkits von Intel bei einer KI-Anwendung wirklich glänzen.

Für KI-Entwickler:innen – nutzen Sie OpenVINO

Eine KI-Entwicklerin kann ihre Arbeitsabläufe auf einer CPU ausführen, die mit einer integrierten Intel Xe-Grafik ausgestattet ist. Damit steht für Anwendungen der künstlichen Intelligenz und Machine Learning eine ähnliche Leistung wie bei einer eigenständigen GPU zur Verfügung. Durch die Kombination der Prozessorleistung kann OpenVINO die Geschwindigkeit erheblich steigern, mit der eine Anwendung Daten verarbeitet. DevCloud umfasst den Zugriff auf das OpenVINO-Toolkit. Wenn Sie wirklich in die Einzelheiten einsteigen möchten, besuchen Sie den Blogbeitrag zur Künstlichen Intelligenz von Intel.

In Kombination mit dem lüfterlosen Wärmemanagement bietet der ML100G-53 die Möglichkeit, künstliche Intelligenz und Machine Learning in anspruchsvollen Umgebungen auszuführen. Hier fallen herkömmliche Systeme mit Lüfter häufig aus. Das lüfterlose und belüftungsfreie Design verhindert den Eintritt von Staub und Schmutz in das System. Somit erhöht sich die Verlässlichkeit.

Starten Sie mit Intel DevCloud

Wir haben einige der wesentlichen Vorteile von Intel DevCloud vorgestellt. Dabei haben wir Sie mit der OnLogic-Hardware vertraut gemacht, die jetzt auf der Plattform verfügbar ist. Wie können Sie nun von diesem wertvollen Service profitieren?

Beginnen Sie, indem Sie sich als Benutzer:in auf der DevCloud-Website anmelden. Sobald Sie angemeldet und eingeloggt sind, können Sie die OnLogic DevCloud-Seite besuchen. Wählen Sie dort das System, auf dem Sie Ihre Anwendung ausführen möchten. Laden Sie Ihr Modell oder Ihre Daten hoch. Anschließend beginnen Sie, Ihre Modelle online zu testen.

Wenn Sie zusätzliche Anleitungen für den Start suchen, bietet DevCloud schriftliche Tutorials für den Einstieg in die Plattform. Sie werden als „Jupyter-Notebooks“ bezeichnet. Dort erhalten Sie hilfreiche Tipps zur Code-Erstellung sowie zur Navigation auf der Plattform.

Mit Intel DevCloud von der Entwicklung zur Implementierung in der realen Welt

Ihre Anwendung ist bereit, die Cloud zu verlassen und in der realen Welt eingesetzt zu werden? Sie können darauf vertrauen, dass die Industrie-Computer von OnLogic eine verlässliche Komponente Ihres Lösungspakets sind.

Erfahren Sie mehr über unsere Industrie- und Rugged-Systeme und wie sie zur perfekten Lösung für Ihre Implementierung werden können. Wenden Sie sich noch heute an unsere Hardware-Spezialist:innen!

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About the Author: Patrick Metzger

Patrick is the Partnership Marketer at OnLogic. His love for technology started with building computers from components with is father as a child and continues to this day. With a professional background in IT, Marketing, Media Production and SaaS, communication is the passion that brings it all together. Patrick currently lives in Richmond, VT, taking advantage of all the outdoor adventures Vermont has to offer.
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