MEX-BTS od AAEON

Jednym z najważniejszych elementów MEX-BTS jest obsługa modułów graficznych MXM 3.1 Type A oraz Type B. Platforma może współpracować z rozwiązaniami NVIDIA i Intel, dzięki czemu poziom wydajności GPU można dobrać do rzeczywistego obciążenia. Producent przewiduje zarówno konfiguracje przeznaczone do energooszczędnej inferencji wielu strumieni wideo, jak i rozwiązania wykorzystujące bardziej wydajne układy do modeli multimodalnych czy zaawansowanego obrazowania.
 
Elastyczność MEX-BTS nie kończy się jednak na karcie graficznej. System obsługuje ponad 30 procesorów Intel Core 12., 13. i 14. generacji oraz Core Series 2, o TDP do 65 W. Dostępne są warianty z chipsetami Intel R680E, Q670E oraz H610E. ponadto w konfiguracji z R680E możliwe jest również wykorzystanie pamięci ECC. Dwa gniazda SO-DIMM pozwalają zainstalować do 64 GB pamięci DDR5. Takie podejście umożliwia zbudowanie systemu pod określone wymagania, zamiast rozpoczynania projektu od gotowej konfiguracji, która może oferować zbyt małą albo niepotrzebnie dużą wydajność. Może mieć to szczególne znaczenie w rozwiązaniach OEM i projektach wdrażanych etapami. Pierwsza wersja aplikacji może wykorzystywać prostszy model analizy obrazu. Zaś kolejne generacje oprogramowania będą wymagały już większej mocy obliczeniowej lub pamięci.
 
Należy pamiętać, że w systemach wizyjnych sama wydajność GPU nie wystarczy. Dane trzeba jeszcze dostarczyć do komputera. Więc, w zależności od wersji, MEX-BTS oferuje do 6 portów LAN, w tym interfejsy 2.5GbE, a także 6 USB i 4 porty COM. Do dyspozycji pozostają również m.in. GPIO oraz interfejsy do rozbudowy systemu. Producent wskazuje możliwość równoczesnego wykonywania inferencji nawet dla ośmiu strumieni wideo – oczywiście ostateczna wydajność zależy od zastosowanego GPU, modeli AI i parametrów przetwarzanego obrazu. Dwa gniazda M.2 2280 M-Key umożliwiają rozbudowę pamięci masowej. Natomiast M.2 3052 B-Key oraz pełnowymiarowe Mini Card pozwalają rozszerzyć możliwości komunikacyjne platformy. Cały system ma 295 × 186 × 50 mm.
 
Tak skonfigurowana platforma znajdzie zastosowanie w systemach kontroli jakości, wielokamerowym machine vision, monitoringu, robotyce czy przemysłowej analizie obrazu. I właśnie te możliwości firma AAEON zaprezentowała podczas tegorocznego Embedded World. Gdzie MEX-BTS wyposażony w kartę NVIDIA RTX 5000 Ada wykorzystano w aplikacji firmy Awentia do przemysłowego wykrywania wad. System wykonywał lokalnie model VLM, czyli Vision-Language Model. To interesujący przykład również z punktu widzenia innych przyszłych wdrożeń. Systemy machine vision coraz częściej wykraczają poza wykrywanie wcześniej określonych klas obiektów. Pojawiają się aplikacje analizujące bardziej złożony kontekst obrazu, a wraz z nimi rosną wymagania dotyczące GPU, pamięci i przepustowości. Nie oznacza to jednak, że każda aplikacja potrzebuje od razu najbardziej rozbudowanej konfiguracji. W praktyce znacznie ważniejsze jest właściwe dopasowanie platformy do liczby kamer, rodzaju modelu, wymaganej liczby klatek na sekundę i czasu odpowiedzi systemu.