Hocheffizientes Embedded-KI-Modul für industrielle Edge-Systeme

Congatec hat eine neue Serie von COM Express 3.1 Type-6-Compact-Computer-on-Modules (COMs) mit der Bezeichnung conga-TCRP1 vorgestellt, die auf AMD Ryzen AI Embedded Prozessoren der P100-Serie basieren. Die Module adressieren industrielle Edge-KI-Anwendungen in den Bereichen Transport, Medizintechnik, intelligente Infrastruktur, Robotik und Automatisierung und zielen auf Anforderungen an Rechenleistung, Energieeffizienz und Robustheit im Embedded-Umfeld.

Fortschritte bei Edge-KI durch integrierte heterogene Verarbeitung
Die conga-TCRP1-Module integrieren AMD Ryzen AI Embedded Prozessoren mit bis zu sechs Zen-5-CPU-Kernen, einer RDNA-3.5-GPU und einer XDNA2-Neural Processing Unit (NPU). Diese heterogene Architektur erreicht bis zu 59 TOPS kombinierte KI-Inferenzleistung – davon bis zu 50 TOPS aus der NPU, ergänzt durch CPU- und GPU-Rechenleistung. Dadurch lassen sich KI-Workloads, einschließlich kompakter Large-Language-Modelle, in Echtzeit verarbeiten, ohne auf dedizierte KI-Beschleuniger zurückgreifen zu müssen.

Die P100-Prozessorfamilie ist auf Embedded-KI- und Grafik-Workloads ausgelegt und kombiniert leistungsfähige Zen-5-Kerne mit einer RDNA-3.5-GPU zur Ansteuerung mehrerer hochauflösender Displays. Die Architektur ermöglicht bis zu 50 TOPS KI-Inferenzleistung innerhalb der für Embedded-Systeme typischen Leistungs- und Platzgrenzen.

Robustheit und Skalierbarkeit für unterschiedliche Industrieumgebungen
Für den Einsatz in industriellen Edge-Szenarien unterstützen die conga-TCRP1-Module – je nach Variante – einen erweiterten Betriebstemperaturbereich von −40 °C bis +85 °C. Damit eignen sie sich für raue Umgebungen, wie sie in Transportsystemen, Außenanwendungen der Smart-City-Infrastruktur oder in der Feldrobotik vorkommen. Ein konfigurierbarer Thermal Design Power-Bereich (TDP) von 15 W bis 54 W erlaubt es Systementwicklern, Leistung, Energiebedarf und thermische Randbedingungen innerhalb vorgegebener SWaP-C-Ziele (Size, Weight, Power, Cost) auszubalancieren.

Die Module unterstützen bis zu 96 GB DDR5-5600-Speicher mit optionaler Error-Correction-Code-Funktionalität (ECC) zur Sicherstellung der Datenintegrität in missionskritischen Anwendungen. Umfangreiche I/O-Schnittstellen wie PCIe Gen 4, 2,5-GbE-Netzwerk, mehrere USB-Ports sowie Speicheroptionen über NVMe oder SATA ermöglichen die Anbindung an industrielles Ethernet, Feldbus-Adapter und Funkmodule und erweitern den Einsatzbereich in Automatisierungs- und Steuerungssystemen.

Software- und Entwicklungsunterstützung
Die conga-TCRP1-Serie unterstützt relevante Betriebssysteme für Edge-Computing-Anwendungen, darunter Microsoft Windows 11, Windows 11 IoT Enterprise sowie verschiedene Linux-Distributionen. Applikationsfertige Varianten können mit lizenzierten Betriebssystemen und optionalen Hypervisor-on-Module-Funktionen geliefert werden, um Echtzeitsteuerung, Human-Machine-Interface-Funktionen, KI-Inferenz und IoT-Gateway-Aufgaben auf einem einzigen Modul zu konsolidieren. Ergänzende Software-Bausteine für industrielle IoT-Konnektivität unterstützen Datenaustausch, Fernwartung und optionale Cloud-Anbindung.

Anwendungsbereiche und technische Vorteile
Die conga-TCRP1-Module sind für Embedded-Anwendungen konzipiert, bei denen integrierte KI-Inferenz, Grafikleistung und Echtzeitsteuerung erforderlich sind. Typische Einsatzszenarien sind robuste Handheld-Diagnosegeräte, hygienische medizinische PCs mit geschlossenen Gehäusen und passiver Kühlung, Machine-Vision-Systeme in der industriellen Automatisierung sowie intelligente Verkehrsinfrastrukturen mit lokaler Datenverarbeitung. Die Kombination aus hoher KI-Rechenleistung, skalierbarem Speicher und I/O sowie erweitertem Temperaturbereich ermöglicht Systemdesigns, die andernfalls separate Prozessor- und Beschleunigerhardware erfordern würden, und reduziert damit Integrationsaufwand und Systemkomplexität.

Relevanz für digitale Lieferketten und automotive Datenökosysteme
In Anwendungen wie vernetzten Fabriken oder Fahrzeugen unterstützt die lokale KI-Inferenz und heterogene Rechenleistung am Edge eine digitale Lieferkette, indem Latenzen reduziert, Bandbreitenanforderungen gesenkt und Abhängigkeiten von zentralen Cloud-Ressourcen minimiert werden. Für automotive Datenökosysteme ermöglichen integrierte Grafik- und KI-Funktionen fortschrittliche Cockpit-Anwendungen und die Echtzeitverarbeitung von Sensordaten bei gleichzeitiger Einhaltung der Robustheitsanforderungen fahrzeugnaher Systeme.

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