PC Fanless pour IA (Intelligence artificielle et inférence)

Les caractéristiques du PC Fanless idéal pour l'IA

Le PC Fanless idéal pour les applications d'Intelligence Artificielle (IA) doit répondre à une série de critères spécifiques pour garantir les meilleures performances dans des environnements industriels exigeants. Voici les principales caractéristiques à rechercher :

1. Architecture du GPU
   • Nvidia Jetson : Une puce tout intégrée avec processeur ARM et puce d'inférence Jetson. Parfait pour éxecuter les modèle d'IA compressé.
   • GPU Nvidia MXM : Parfaitement adapté pour le PC Fanless car sous la forme d'une simple carte embarquée
   • GPU Nvidia  : Carte graphique de la gamme des Geforce RTX ou Quadro que l'on intègre généralement dans une extension ventilée du PC Fanless.
2. Processeur
   • Intel Core: Options allant de l'Atom au Intel Core i7 pour des performances puissantes. On préfèrera les dernières génération comme le core de 12ème et 13ème gen
   • Intel Xeon : Si besoin, notre gamme d'ordinateur MIC intègre des processeurs Xeon de dernière génération (4 ghz et plus)
   • ARM : Parfait pour les applications d'inférence et les projets nécessitant une faible consommation énergétique.
3. Stockage
   • SSD : Stockage rapide et fiable pour des temps de traitement réduits et une meilleure durabilité.
   • NVMe : Stockage ultra rapide, parfait pour charger des modèles d'IA pré-entrainé
4. Connectivité :
   • Ports USB et HDMI: Pour la connectivité avec divers périphériques de l'edge et un affichage sur un écran.
   • LAN et/ou WiFi: Connexions GbE pour assurer une communication réseau rapide et stable.
   • PoE (Power over Ethernet): Une option avantageuse pour limiter les besoins en câblage.
5. Système d'exploitation :
   • Compatibilité Microsoft Windows: Flexibilité pour différents types d'applications et environnements logiciels.
   • Compatibilité Linux : Ubuntu est généralement livré par défaut sur nos configurations. Adapté pour Jetson,  
6. Mémoire vive et RAM
   • Les GPU intègrent par défaut une quantité de RAM adapté à leurs puissance
   • L'ordinateur doit cependant intégrer suffisament de mémoire vive pour soutenir le GPU (Généralement 8 Go, 16 Go, jusqu'à plusieurs To)
   • On préfèrera la DDR4 ou DDR5.
7. SDK IA installé
   • Support logiciel et SDK : Nos solutions qui inègrent une architecture NVIDIA donnent accès au SDK d'IA associés. Par exemple dans Jetson vous avez accès au framework et SDK de NVIDIA comme Deepstream par exemple.
8. Connectique PoE
   • PoE par défaut sur certains PC Fanless de la gamme Jetson
   • Option d'ajout d'une carte PoE externe PCIe sur les ordinateurs assemblés par Integral System
9. Environnement industriel
   • Température: Capable de fonctionner dans des conditions de température extrême.
   • Fanless: Conception sans ventilateur pour réduire la maintenance et éviter les problèmes liés à la poussière, aux chocs et aux vibrations.
10. Puce TPM 2.0
    • Le TPM permet un encodage en temps réel des informations. Un prérequis aujourd'hui pour la majorité des PC, elle est encore souvent en option dans les PC Fanless pour l'industrie.
       

Nos produits incluent des modèles de fabricants renommés tels que Advantech UNO, MIC, ARK, Sintrones et XCOM. Chaque génération de ces ordinateurs est conçue pour répondre aux besoins spécifiques de vos projets d'IA, offrant des solutions personnalisables.

Bon à savoir : Dans le cas d'un usage pour de l'analyse vidéo, il est préférable d'avoir beaucoup de mémoire RAM et de stockage. Si de l'encodage est nécessaire, un processeur puissant sera un plus. En fonction des caméras utilisées, une excellente connexion ethernet Gbe Poe ou non sera nécessaire. Des options d'ethernet PoE sont disponibles sur la majorités des équipements.

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Pourquoi préférer une solution compact fanless pour l'edge ?

Ce type de produit est bien souvent compact pour s'installer sur le terrain au plus près des machines (edge). Sans ventilateur pour éviter l'encrassement par la poussière et les pièces mécaniques.

Pourquoi ? La raison est simple : afin de diminuer les temps de latences avec le cloud, il est possible d'assurer le fonctionnement des modèles d'IA directement en local sur votre PC IA. Ainsi votre PC UNO, MIC, ARK ou TT300 héberge votre modèle pré-calculé, utilise des GPU comme Jetson pour travailler de manière optimale et permet un rendu rapide au plus près de votre besoin. 

Ainsi au lieu de faire appel à la puissance de calcul (processeur, mémoire, stockage) du cloud, vous déleguez une partie sur le terrain directement sur une plateforme embarquée.

Les usages de l'IA dans l'edge

Dès aujourd'hui on retrouve une grande variété d'usages à ces systèmes. Alors qu'OpenAI continue à faire évoluer ChatGPT, Microsoft avec Copilot, et Google avec Deep AI, Bard et Duet AI, il est certain que de nombreux nouveaux usages vont apparaitres qu'ils soient basés sur le LLM, l'IA générative (Generative AI) ou toute autre technologie de machine learning et deep learning. On retrouvera néanmoins :

• Maintenance prédictive : L'utilisation de l'IA pour analyser les données des machines et moteurs en temps réel (IoT) afin de prédire les pannes avant qu'elles ne surviennent. Cela permet de réduire les temps d'arrêt imprévus et d'optimiser les prévisions de maintenance. Découvrez notre solution WISE-IoT/PHM pour la maintenance prédictive pour moteur.

• Inspection visuelle et contrôle qualité : Cette technologie, associée à des caméras de vision industrielle, peut également être utilisée pour l'inspection visuelle automatisée des produits sur les chaînes de production en analysant un flux vidéo. Elle permet de détecter les défauts ou les variations de qualité. Ces solution d'OAI sont aujourd'hui encore complémentaire à une vérification humaine.

• Optimisation de la chaîne de production : Des solutions existent également dans l'edge peut aider à optimiser les processus de production en analysant les données de production en temps réel et en ajustant les paramètres pour maximiser l'efficacité.

• Sécurité sur le lieu de travail : Les systèmes d'IA associés à des caméras, peuvent surveiller les zones de travail pour identifier les situations dangereuses, comme la présence de personnes dans des zones interdites ou l'utilisation incorrecte d'équipements.

• Gestion de l'énergie et des ressources : En analysant les données de consommation d'énergie et d'autres ressources, l'IA peut aider à identifier les schémas de consommation et proposer des ajustements pour travailler l'efficacité énergétique.

• Des chatbots pour la maintenance basée sur l'IA générative : En croisant les données de production, le suivi de la consommation, les documentations de maintenance, le tout embarqué dans une seule solution il est possible d'avoir une aide en temps réel sur les dysfonctionnements.