Die Welt durch den Lenovo ThinkEdge SE70 sehen

Lenovo und NVIDIA haben sich zusammengetan, um eine fortschrittliche KI- und Computer-Vision-Plattform zu entwickeln, den Lenovo ThinkEdge SE70. Diese Plattform wurde entwickelt, um bestehende Kamerainfrastrukturen in intelligente automatisierte Umgebungen umzuwandeln, was sie zu einer idealen Lösung für verschiedene Branchen macht.

Vorderseite des Lenovo ThinkEdge SE70

Lenovo ThinkEdge SE70

Der ThinkEdge SE70 ist mit modernster Technik, Industriedesign und Bauweise ein wertvolles Werkzeug, das Unternehmen dabei hilft, die Nutzung ihrer Kamerainfrastruktur zu revolutionieren. Es bietet eine stabile und robuste Plattform für innovative Anwendungen, die nur durch die eigene Vorstellungskraft begrenzt sind, und erleichtert die Einführung intelligenter Lösungen in jeder Branche.

Das Herzstück des ThinkEdge SE70 ist das NVIDIA Jetson Xavier NX-Modul, eine kleine Technologie mit geringem Stromverbrauch, die KI-optimierte Leistung auf die Plattform bringt. Das Systemdesign von SE70 ist besonders innovativ und bietet die nötige Flexibilität, um eine Reihe vertikaler Marktanforderungen zu erfüllen, vor allem beim Einsatz von Computer Vision.

Seite des Lenovo ThinkEdge SE70

Der ThinkEdge SE70 bietet eine umfangreiche Auswahl an I/O-Schnittstellen in robuster Bauweise, die Unternehmen bei der Integration verschiedener Peripheriegeräte, Industrieanlagen und Netzwerkinfrastrukturen unterstützt. All dies zusammen trägt dazu bei, dass es den vielfältigen Anforderungen von Edge-Computing-Aufgaben gerecht wird. Sehen wir uns also die Konnektivitätsoptionen an.

Das SE70 ist mit der üblichen Kopfhörer-/Mikrofon-Kombibuchse (3.5 mm) sowie vier USB 3.2 Gen 1-Anschlüssen ausgestattet, wobei letzterer eine Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung ermöglicht. Dies ist entscheidend für den Anschluss externer Speichergeräte, Kameras und anderer Peripheriegeräte und optimiert die Datenübertragung und -analyse. Der microSD-Kartensteckplatz (der durch eine schöne Silikonabdeckung geschützt ist) bietet erweiterbare Speicherkapazität.

Der HDMI 1.4-Anschluss bietet Benutzern einen hochauflösenden Videoausgang, sodass Sie den Lenovo ThinkEdge SE70 mit Monitoren, Bildschirmen oder Projektoren verbinden können. Darüber hinaus ist der CAN-BUS- und 1x-DIO-Anschluss (4DIx4DO) besonders wichtig für industrielle Anwendungen, da er die Integration des SE70 in Industriemaschinen und Steuerungssysteme ermöglicht. Dies bedeutet Datenerfassung und -analyse in Echtzeit für eine verbesserte Entscheidungsfindung und Automatisierung.

Rückseite des Lenovo ThinkEdge SE70

Darüber hinaus verbessern die beiden seriellen (RS232/RS422/RS485)-Anschlüsse auf der Rückseite die Kompatibilität mit älteren Industrieanlagen und -geräten weiter, was dazu beiträgt, eine reibungslose Integration mit älteren Maschinen zu gewährleisten, die möglicherweise noch verwendet werden.

Daneben befinden sich zwei GbE-Ethernet-Ports (RJ-45, PoE). Besonders nützlich ist die PoE-Unterstützung, da sie die Installation vereinfacht und Kabelsalat reduziert – etwas, das für eine optimierte Bereitstellung in allen Arten von Umgebungen oft wichtig ist.

Der ThinkEdge SE70 verfügt außerdem über einen Micro-USB-OTG-Anschluss (On-The-Go), der dem Gerät zusätzliche Vielseitigkeit verleiht. Mit dieser Funktion kann der SE70 Daten direkt mit anderen Peripheriegeräten austauschen, sodass kein Zwischencomputer erforderlich ist.

Lenovo ThinkEdge SE70 Spezifikationen wie getestet

Prozessor	1x Carmel ARM v8.2 Prozessor (NVIDIA Carmel ARM v8.2)
Betriebssystem	Ubuntu Linux
Hard Drive	1x 512 GB SSD PCIe
Wireless Network	1x Intel® Wireless-AC 9260 2×2 AC; Bluetooth 5.1 oder höher
Ports	1x 2 COM-PORT RS232 Globale Headset-/Mikrofon-Audion-Buchse DIO /Can-Bus MCR Gigabit-LAN mit POE (802.3af) OTG-Anschluss, nur für Flash-Image HDMI 1.4 Hochgeschwindigkeits-USB 3.2 Gen1 Gleichstromeingang (schlanke Spitze oder Phoenix-Stecker)
Grafiken	1x 384 Core Nvidia Volta GPU
Formfaktor	Passiv gekühltes Gehäuse
Inklusive Garantie	3 Jahre Kurier-/Carry-In-Garantie

Was ist die NVIDIA Jetson-Plattform?

Um den Platz des SE70 auf dem Markt besser zu verstehen, müssen wir tiefer in die zugrunde liegende Jetson-Plattform eintauchen. Die NVIDIA Jetson-Plattform ist eine Reihe eingebetteter Computerprodukte von NVIDIA, die speziell dafür entwickelt wurden, KI-Funktionen auf autonome Geräte, Maschinen und Roboter zu übertragen. Jetson verfügt über eine einzigartige Architektur, die eine leistungsstarke NVIDIA-GPU mit einer ARM-basierten CPU kombiniert, sodass dieselben nativen CUDA-Rechenanwendungen aus dem Rechenzentrum in einem kompakten Formfaktor ausgeführt werden können.

Das Produktportfolio von NVIDIA Jetson besteht aus verschiedenen Embedded-Computing-Modulen, die für maschinelles Lernen und KI-Anwendungen konzipiert sind. Diese Module sind in die Serien Orin, Xavier und TX2 sowie die Modelle TX2 Nano unterteilt.

Die Orin-Serie ist die neueste im Portfolio und bietet die höchste KI-Leistung, die von 20 TOPS im Orin Nano Developer Kit bis zu 275 TOPS im AGX Orin Developer Kit reicht. Die Serie umfasst drei Hauptzweige: den AGX Orin, den Orin NX und den Orin Nano. Der AGX Orin am oberen Ende bietet die höchsten Spezifikationen, darunter eine 12-Kern-Arm-Cortex-A78AE-v8.2-64-Bit-CPU, eine 2048-Kern-GPU mit NVIDIA-Ampere-Architektur und 64 GB LPDDR5-Speicher. Die Speicheroptionen sind in der gesamten Serie unterschiedlich, wobei der AGX Orin 64 GB externes NVMe unterstützt und der Orin Nano 8 GB einen 16 GB eMMC 5.1 verwendet.

Die Xavier-Serie stellt leistungsmäßig den Mittelweg dar. Die Modelle AGX Xavier Industrial und AGX Xavier 64GB bieten beispielsweise beachtliche 30 bzw. 32 TFLOPS KI-Leistung. Alle Xavier-Modelle verwenden Arm-CPUs, wobei die AGX-Modelle über 8-Kern-NVIDIA Carmel Arm v8.2 64-Bit-CPUs verfügen. Die GPUs der Xavier-Serie reichen von einer 128-Kern-NVIDIA-Maxwell-Architektur im Xavier NX 8 GB bis zu einer 512-Kern-NVIDIA-Volta-Architektur im Xavier NX 16 GB.

Alle Modelle verfügen über unterschiedliche Konnektivitäts- und Videokodierungs-/Dekodierungsoptionen und unterstützen alle mehrere Kameras über ihre MIPI CSI-2-Anschlüsse. Sie verfügen außerdem über unterschiedliche PCIe-Konfigurationen und USB-Funktionen, um eine Vielzahl von Peripheriegeräten und Anwendungsfällen zu unterstützen.

Die Skalierbarkeit der Jetson-Plattform ist wichtig, um Rechendichte, Energieeffizienz und KI-Inferenzfähigkeit auf Edge-Geräten zu berücksichtigen. Vom Einstiegsmodell Jetson Nano mit 128 CUDA-Kernen und 4 GB RAM bis zum Jetson AGX Alle Jetson-Plattformen verfügen über eine gemeinsame Architektur und Software, sodass Entwickler ihre Anwendungen über verschiedene Leistungsniveaus und Energiebudgets hinweg skalieren können.

Jetson SDK, ein kompletter Software-Stack

Eine der häufigsten Herausforderungen bei der Verwendung vorab trainierter Vision-KI-Modelle über Brownfield-IP-Kameras ist die Skalierbarkeit. Hier kommt die KI-Fähigkeit des JetPack Software Development Kit (SDK) von NVIDIA zum Tragen. Diese auf dem SE70 genutzte KI-Funktion ermöglicht es Unternehmen, Computer Vision auf Kameras vor Ort zu übertragen und so Vorhersagen mit hoher Genauigkeit und geringer Latenz zu treffen. Diese lokale Berechnung ist ein Vorteil hinsichtlich der Datensicherheit und der Echtzeitverarbeitung.

Das NVIDIA Jetson Software Development Kit (SDK) ist ein umfangreicher Satz von Softwaretools und Bibliotheken, die entwickelt wurden, um die Erstellung und Bereitstellung von KI-Anwendungen zu beschleunigen. Aus Erfahrung im Labor geht hervor, dass dieses SDK sehr funktionsreich ist und wahrscheinlich einen eigenen Artikel verdient. Es ist intuitiv zu bedienen (mit entsprechenden Vorkenntnissen in Python/Linux/KI-Arbeit) und trägt dazu bei, viele Hürden für den Einstieg in die Entwicklung auf einer ARM-Plattform abzubauen.

Das SDK ist speziell für NVIDIA Jetson-Module und Entwicklerkits angepasst und gewährleistet einen umfassenden Entwicklungsworkflow, der vom Cloud Computing bis hin zu Edge-Geräten reicht.

Die Hauptkomponenten des SDK umfassen Folgendes:

NVIDIA JetPack-SDK: Als Kernschicht des Software-Stacks stattet JetPack SDK Entwickler mit den notwendigen Tools, APIs und Bibliotheken für die Entwicklung von Hochleistungsanwendungen aus. Dazu gehören NVIDIA TensorRT und cuDNN für KI-Inferenz, CUDA für Generalized Computing, VPI für Computer Vision und Bildverarbeitung sowie APIs für Multimedia- und Kameraverarbeitung.
NVIDIA TAO und vorab trainierte KI-Modelle: NVIDIA TAO optimiert den Deep-Learning-Workflow, indem es vorab trainierte KI-Modelle aus dem NVIDIA NGC™-Katalog anbietet. Es lässt sich in NVIDIA Omniverse Replicator integrieren, um synthetische Daten für das Training von KI-Modellen zu erzeugen.
NVIDIA Triton-Inferenzserver: Triton Inference Server vereinfacht den Prozess der skalierten Bereitstellung von KI-Modellen in verschiedenen Umgebungen. Es ermöglicht die Inferenzierung mehrerer Framework-Modelle und ermöglicht Live-Modellaktualisierungen.
NVIDIA Riva: Dieses SDK ist für die Erstellung umfassender Konversations-KI-Anwendungen konzipiert. Riva umfasst vorab trainierte Konversations-KI-Modelle, das NVIDIA TAO Toolkit und fein abgestimmte End-to-End-Fähigkeiten für Sprach-, Seh- und NLP-Aufgaben.
NVIDIA DeepStream-SDK: DeepStream bietet ein komplettes Toolkit für die KI-gestützte Multisensorverarbeitung sowie das Video- und Bildverständnis und hilft dabei, Pixel- und Sensordaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.
Nvidia Isaac: Dieser Satz hardwarebeschleunigter Pakete unterstützt ROS-Entwickler beim Erstellen effizienter Lösungen auf NVIDIA-Hardware. Es bietet Werkzeuge für die Generierung synthetischer Daten sowie eine Simulationsanwendung für den Entwurf, das Testen und das Management von KI-basierten Robotern.

Lenovo ThinkEdge SE70 – Ein YOLO-Assistent

Computer Vision ist im Kern ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer darin trainiert, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Durch die Nutzung digitaler Bilder von Kameras, Videos und Deep-Learning-Modellen können Computer-Vision-Systeme Objekte genau identifizieren und klassifizieren und dann auf das reagieren, was sie „sehen“.

Um Computer Vision im Labor zu implementieren, verwendeten wir das YOLO-Modell (You Only Look Once) auf dem SE70. YOLO ist ein Echtzeit-Objekterkennungssystem, derzeit in der Version 8, und besticht durch seine Fähigkeit, Objekte in Echtzeit zu erkennen oder zu kategorisieren. Im Gegensatz zu anderen Modellen, die maschinelles Lernen in zwei Schritten auf Bilder anwenden – zunächst die Identifizierung von Objekten in einem Bild und deren anschließende Klassifizierung – erledigt YOLO dies in einem schnellen Prozess, daher der Name „You Only Look Once“.

YOLO hat verschiedene Iterationen erlebt, wobei jede Version darauf abzielt, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Objekterkennung zu verbessern. Die Geschwindigkeit und Effizienz des Modells machen es zu einem guten Kandidaten für die Echtzeit-Objekterkennung in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, Überwachung oder anderen Systemen, bei denen eine sofortige Erkennung wertvoll ist.

Wenn Sie YOLOv8 auf der Lenovo ThinkEdge SE70-Plattform ausführen, können Sie die Funktionen einer vorhandenen Kamera-Infrastruktur erweitern. Die robuste Konstruktion und die passive Kühlung ermöglichen in Kombination mit der Jetson-Integration eine Objekterkennung in Echtzeit, sodass Benutzer Software entwickeln können, um schnell und genau auf ihre Umgebung zu reagieren. In diesem Sinne eröffnet die Anwendung von Computer Vision neue Wege für Automatisierungs- und Entscheidungsprozesse und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effektiver zu nutzen.

Durch die Nutzung der leistungsstarken Funktionen des Jetson Xavier NX-Moduls von NVIDIA und des flexiblen Designs des Lenovo ThinkEdge SE70 können Unternehmen Schritte in Richtung intelligenter Automatisierung in verschiedenen Sektoren unternehmen, die Effizienz steigern und eine intelligentere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Abschließende Gedanken

Der ThinkEdge SE70 von Lenovo und NVIDIA ist eine spannende Entwicklung im Bereich KI und Computer Vision. Diese intelligente Automatisierungsplattform ist bereit, Branchen zu verändern, indem sie traditionelle Kamerainfrastrukturen in intelligente Systeme umwandelt. Im Labor iterieren wir ständig mit verschiedenen Modellen und Plattformen, und der SE70 hat sich zu einem der Favoriten für die Arbeit mit KI-Lebensläufen entwickelt. Weitere werden folgen, darunter Leitfäden und andere kreative Anwendungen.

Wir waren von Anfang an von den lüfterlosen IoT-Geräten von Lenovo begeistert. Sie vereinen überraschend dichte Technologie in einem leisen Gehäuse, das für die erwartete Anwendung mehr als robust genug ist. Der SE70 ist sogar noch besser und bringt eine produktive Version von Jetson auf eine einfach zu konsumierende Weise auf den Markt. Das SE70 ist für Lenovo vielleicht kein Massenmarktprodukt, aber wir sind froh, dass es es gibt und denken, dass es eindeutig in der Kategorie „Best of 2023“ liegt.