NXPのゴールド・パートナーであるGateworksは、エッジAIおよび産業用コネクティビティ向けの組込みコンピューティング・ソリューションの分野をリードしています。Gateworksは、数十年にわたる実績を有し、NXPのエコシステム内で統合を深化させており、GW16168 M.2 AIアクセラレーション・カードなどのAIアクセラレーション・ソリューションとともに米国製の産業グレード・プラットフォームを提供しています。
GW16168 M.2 AIアクセラレーション・カード
よりスマートなエッジを実現するAI搭載インターフェース
エンジニアが、コンピュータ・ビジョン、ロボティクス、インダストリアルIoTなどのアプリケーション向けにパワフルさと高効率を兼ね備えたソリューションを求める中で、エッジでのAI処理に対する需要が急速に高まっています。このようなニーズを満たすために、GateworksはNXPと連携し、高性能な産業グレードのAI処理を組込みエッジ・プラットフォームで直接実行するための専用ソリューション、GW16168 M.2 AIアクセラレーション・カード をリリースしました。
現実世界でのAI実装のためのプラットフォームで設計を加速しましょう。詳細については、GW16168 M.2 AIアクセラレーション・カードをご覧ください。
従来のエッジAIの欠点とは
多くの組込みシステムでは、システム全体のパフォーマンスや電力効率、開発スケジュールに妥協することなく最新のAIのワークロードをサポートするのに困難が伴います。そのため、エンジニアは演算能力とシステムの複雑さとの間でトレードオフを余儀なくされます。一般的には、以下のような課題があります。
- 汎用CPUや統合ニューラル・プロセッシング・ユニット (NPU) でのAIのパフォーマンスの制限
- AIワークロードとコアの処理タスクが競合した際のシステムのボトルネック
- カスタム・ハードウェアや統合作業による開発サイクルの長期化
- サプライ・チェーンの不確実性および長期的な製品供給の欠如
これらの制約は、イノベーションを減速させ、AIの大規模な導入にかかる総コストを増大させます。
GW16168 M.2 AIアクセラレーション・カードの利点:現実世界のAI向けに構築
GW16168 は、NXP Ara240ディスクリート・ニューラル・プロセッシング・ユニット (DNPU) を利用して、ホストCPUからAI処理を切り離します。このアーキテクチャは、専用の推論で最大40 eTOPS (equivalent Tera Operations Per Second) のパフォーマンスを実現し、システムの応答性に影響を及ぼすことなく、複雑なAIワークロードを独立して実行できます。
このソリューションには、以下のような利点があります。
- 現実世界での実装向けの設計:このカードは、16 GBのオンボードLPDDR4 (Low-Power Double Data Rate 4) メモリを搭載しており、ビジョン、インテリジェント動画分析、大規模言語モデル (LLM) などの高度なAIモデルにエッジで直接対応できるようにします。
- シームレスな統合と市場投入までの時間の短縮:PCIe Gen4インターフェースを搭載したM.2 M-Key 2280フォーム・ファクタは、幅広い組込みシステムへの統合が可能であり、開発期間を数か月単位で短縮し、i.MX 95、i.MX 8M Plus、iMX 8M Miniアプリケーション・プロセッサを含む、NXPベースのプラットフォーム向けに最適化されています。
- 米国を拠点とするサプライ・チェーンとサポート:GW16168は、米国内で設計、製造、サポートされており、サプライ・チェーンの透明性、一貫した品質、および長期製品供給を備えています。またGateworksでは、製品ライフサイクル全体を通じたエンジニアリングおよびFAEサポートへの直接アクセスも提供しています。
- NXP製品の搭載:中核を成しているNXP Ara240 DNPUは、優れたワットあたり性能を実現するとともに、TensorFlow、PyTorch、ONNXなどの業界標準のフレームワークをサポートしているため、開発者によるAIモデルの実装およびスケーリングを効率化します。
GW16168ソリューションで次世代のインダストリアルAIに備える
AIはエッジへの移行が進んでおり、開発者にとって、パワフルでありながらもスケーラブルで、信頼性が高く、統合が容易なソリューションが必要となっています。NXPによる高度なAI処理テクノロジとGateworksによる産業用の設計、米国を拠点とする製造、長期サポートを組み合わせたGW16168は、エッジAIを実装するための包括的なソリューションを提供します。