将 AI 的计算能力应用于要求苛刻的工业环境

发布日期:
June 6, 2023



用于国防、采矿、农业、林业和建筑等苛刻应用的坚固平台历来受到高性能处理器和其他关键系统组件有限的工作温度范围的限制。这些应用通常要求环境温度在-40°C至70°C之间(因此甚至更高的结温),而这些工作温度范围内通常无法提供性能最高、最理想的处理器。

Elma 基于 NVIDIA® Orin® SOM 的 Jetsys-5330 人工智能计算系统

全新 NVIDIA Jetson AGX Orin 工业系统模块 (SOM) 为解决新问题打开了大门 坚固耐用可部署 深度学习和流式传输 I/O 平台。
尽管由于需要将热量转移出组件,高端温度范围往往最受关注,但具有讽刺意味的是,最具挑战性的往往是低端-40°C的要求。电气元件在-40°C的长时间冷浸后启动时开始发生不可预测的作用,这通常会干扰设计的电源排序,甚至无法正确启动。这可以通过引入预热机制来解决,但这需要时间、功率和额外的组件,从而推高成本。在如此低的温度下进行可靠的冷启动设计要好得多。

全新 Jetson AGX Orin 工业 SOM 通过提供三种功率预算(15W、35W、60W,最高可达 75W)的设置,对消耗的功率(进而产生的热量)提供了令人印象深刻的控制。如果应用不需要处理器 100% 的占空比来满足其处理需求,则开发人员可以将工业级模块设置为较低的功率预算,以减少可部署系统的总体热负荷。这可能意味着需要主动冷却套件(即风扇)和能够依赖被动无风扇对流冷却之间的区别。

在上述应用中,国防应用传统上在坚固的系统设计中处于领先地位。MIL-STD-810 等各种标准既定义了电子元器件必须可靠运行的环境要求,也定义了验证元器件确实符合要求所需的测试方法。

除了温度范围外,坚固耐用的系统还需要应对极端的振动和冲击、湿度、雨水和结冰、吹沙和灰尘、静电放电 (ESD),以及暴露于液体污染物,例如燃料、液压油,甚至像咖啡或苏打水这样平凡(但破坏性惊人)的东西。随着非国防坚固型应用中人工智能驱动的自动化的兴起,自然会向可部署的防御平台寻求指导,指导如何为这些要求同样苛刻的非国防应用进行加固耐用。

Elma Electronic 在我们最新的耐用集成系统中采用了这种方法,即 jetsys-5330。我们利用多年的设计经验 坚固耐用可部署 人工智能/嵌入式计算系统可确保坚固耐用的平台即使在最苛刻的情况下也能可靠运行。让我们来看一些例子,说明这在哪些方面可能很重要:


- 运行温度: 显然,采矿、农业、建筑和林业(本文中称为 MACF)等应用需要在很宽的温度范围内运行。加拿大北部的隆冬可能会使MACF车辆暴露在-40°C范围内,而澳大利亚或中非采矿车辆的电子系统必须应对45°C的环境以及车辆产生的额外热量。Jetson AGX Orin Industrial 在 TTP 表面支持 -40C 到 85C 的温度。

- 冲击和振动: MACF 平台的运行寿命通常在持续的振动和冲击下运行。

- 湿度、雨水、结冰、吹沙和灰尘以及其他液体污染物:入侵保护代码(或IP代码)是定义(和验证)电子系统能够可靠地承受哪种污染物入侵的普遍接受的方法。MACF 系统通常在要求高达 IP67 等级的侵入保护的环境中运行(无灰尘进入,完全浸入 1 米深的水中 30 分钟)。对液体污染物进行额外测试通常是一项操作要求。虽然可以通过将敏感计算系统放置在环境控制的机柜中来保护它们,但可以自由地将系统放置在任何需要的地方,而不必担心暴露于环境污染物,这是一项重要特征。

- 静电放电: MACF 系统在尘土飞扬的环境中和人类操作员周围运行,这些操作员经常使敏感的电子系统受到 ESD 事件的影响。因此,先进的人工智能/流媒体视频系统必须能够容忍 ESD 事件。

为了可靠地利用AGX Orin前所未有的嵌入式人工智能和流媒体视觉处理能力来满足对环境要求高的MACF应用程序,系统集成商和车辆原始设备制造商应考虑具有可部署国防计算系统经验的供应商。艾尔玛的 jetsys-5330凭借其NVIDIA Jetson AGX Orin Industrial SOM,为许多 MACF 自动驾驶汽车或操作自动化应用推出了一款引人注目的人工智能和视觉处理解决方案。

你可以在 Jetsys-5330 上找到更多详细信息 产品页面

NVIDIA、Jetson 和 Orin 均为 NVIDIA 公司的商标

FAQs

人工智能如何应用于要求苛刻的工业环境?

在工业环境中,人工智能用于直接在边缘处理来自传感器、摄像头和控制系统的复杂数据,从而实现预测性维护、质量检查、异常检测、机器人控制和自适应自动化方面的实时决策。

在工业环境中运行人工智能的主要挑战是什么?

关键挑战包括功率限制、散热、恶劣的环境条件(温度、灰尘、振动)、有限的空间,以及在这些压力下确保可靠的性能。工业人工智能系统的设计必须能够应对这些限制,同时保持正常运行时间和准确性。

为什么边缘人工智能对工业应用很重要?

Edge AI 允许系统在本地分析数据(靠近数据生成地点),从而减少延迟,减少对网络连接的依赖,改善数据隐私,并更快地响应关键事件。这些优势对于任务关键型和安全关键型工业运营至关重要。

哪些硬件技术支持工业系统中的 AI 处理?

工业 AI 系统通常在设计用于极端环境的坚固嵌入式板上使用高性能 CPU、GPU、FPGA 和专用 AI 加速器。这些组件提供运行复杂的机器学习和神经网络任务所需的计算能力。

温度和热管理如何影响边缘的人工智能计算?

高性能 AI 处理器会产生大量热量。如果没有有效的热管理(例如传导冷却、气流设计或先进的散热器策略),系统性能和可靠性可能会降低,尤其是在密闭的坚固外壳中。

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