工业GPU计算终极指南

2021-06-07 15:26:33 来源:EETOP
自从第一个像素出现在显示器上以来,GPU 就一直是计算的一部分。尽管如此,它的角色已经发生了巨大变化,从最初的功能到嵌入式 GPU、逼真的 3D 游戏和现在的通用 GPU 计算。

本文深入探讨了这一关键硬件组件,它为人工智能、计算机视觉和一系列未来的计算机优势提供动力。我们将尝试总结 GPU 是什么、它的重要性、它们如何应用于工业计算机、它的用途、您可能需要 GPU 的原因以及选择它们时可用的选项。

图 1. GPU 不断发展,不仅用于游戏或产品设计的 3D 图形,而且越来越多的任务是通过并行处理支持机器学习和 AI 推理分析以及同时进行多项计算的能力。

什么是 GPU

图形处理单元 (GPU) 是硬件组件,它接受视觉显示指令并将像素放在屏幕上它们应该去的地方。

根据英特尔的说法,GPU 是为并行处理而设计的,“用于广泛的应用程序,包括图形和视频渲染。尽管 GPU 以其在游戏方面的能力而闻名,但在创意制作和人工智能 (AI) 中的使用越来越受欢迎。” 

最后一部分很重要,因为现代通用 GPU 不再仅限于在屏幕上显示图像。它已经成为处理复杂机器输入的强大力量,但对CPU来说太慢了。那么这是怎么发生的呢?

GPU计算简史

为了准确起见,如果所有计算机在屏幕上显示图像,则它们都具有 GPU。有两种主要类型。基本 GPU 通常集成到现代 CPU 中,为大多数办公室或家庭情况提供核心功能。我们在本文中所指的是具有强大 GPU 的专用显卡。

英伟达在 1999 年创造了 GPU 一词,发布了 GeForce 256,被誉为“世界上第一个 GPU”。尽管最初用于图形密集型任务,但通用 GPU 已进入其他领域。其中包括石油勘探、图像处理、统计、股票期权定价、线性代数以及任何需要大规模数学运算的领域。

因此,GPU 从游戏的图像渲染扩展到多个新领域。但是在多年推动 CPU 的性能越来越快之后,为什么 GPU 还会成为人们关注的焦点?

GPU有什么作用?

GPU 是课堂上的数学天才。它执行数学计算并快速执行数学算法。

与执行各种通用计算机任务(如访问内存和硬盘驱动器等)的 CPU 不同,GPU 执行的功能集更为有限。

并行性是这些功能背后的驱动力。数学任务不是在具有多达 18 个内核的 CPU 上按顺序执行复杂功能,而是通过数百个甚至数千个内核同时工作的方式传递给 GPU

这种处理能力正是人工智能、机器视觉和深度学习所需要的。GPU 计算可用于艺术家和游戏玩家的图形渲染、HPC 和超级计算机工作站、边缘和工业领域。

GPU 在视觉处理中的作用

GPU 在计算机游戏中创建视觉上令人惊叹的虚构 3D 世界方面发挥了至关重要的作用。相同的核心处理能力现在将计算机带入现实世界,并使它们以某种方式“看到”,从而允许它们对视觉输入做出决定。

图 2. 在 COVID 19 爆发期间,通过部署由 Cincoze GM-1000提供支持的自动化热成像系统,它通过机器视觉成功地执行了口罩检测、人脸识别、图像搜索和足迹跟踪,有助于简化流程并降低人工成本。

这种处理传入的视觉数据的能力是GPU的主要作用,也是GPU计算机不同于通用计算机的地方。当然,任何带有摄像头的计算机都可以在有限的能力范围内做到这一点。不过,这相当于一个近视的司机在家里忘记戴眼镜后试图透过雾气蒙蒙的窗户行驶。如果你想活着到达,只能非常缓慢的驾驶。而GPU提供了F1赛车手在比赛日的敏锐目光和反应时间,以强烈的细节接受每一个输入,并根据这些输入采取行动。

根据该输入采取行动是使“看到”工作良好的关键。那么这对工业应用有什么影响呢?

什么是工业GPU计算机?

工业 GPU 计算机采用与用于恶劣工业环境的通用工业计算机相同的设计原则。这些通用特性可能包括坚固的设计、冗余组件、抗冲击、抗振动、无风扇设计、宽工作温度范围、ESD 保护、防水和防尘。

核心区别在于,工业 GPU 计算机至少支持一个 GPU 扩展卡,通常通过常规尺寸计算机中的 PCIe x16 扩展卡插槽或工业嵌入式系统中的较小移动 PCI Express 模块 (MXM)。

GPU 给必须解决的整个系统带来了额外的压力。GPU 产生的热量必须通过专门的冷却机制进行处理,而不仅仅是向系统添加风扇。GPU 还引入了额外的功耗,因此系统电源必须能够为 GPU 提供额外的功率。

GPU,无论是全尺寸还是紧凑型,都需要足够的内部空间。预期应用程序通常是必须连续运行的关键系统,因此系统保持在线状态变得更加重要,在最坏的情况下,预测可能的故障并采取规避措施以避免损坏。

在工业 GPU 计算机上寻找的一些功能包括:

通过使用替代或更可靠的连接,无需电缆和跳线。移除可以自由摇晃的电缆和跳线可以消除可能的故障源,尤其是在计算机经历大量振动和撞击的应用中。

挤压铝制底盘,可以将热量从内部部件吸收到周围环境中。

抗振动和抗冲击,可承受工业应用的严苛考验。影响这一点的因素很多,包括机械结构、橡胶垫圈的选择和设计,以及无电缆和无跳线的设计。5/50 Grms 评级是一个好的开始,但军用评级已成为首选,MIL-STD-810G 为坚固耐用的计算机提供了严格的指导方针。

无风扇设计,典型的高性能工业 GPU 计算机会产生大量热量,因此需要风扇来冷却系统。新的低功耗 GPU 优化了性能,因此良好的散热设计可以在不需要风扇的情况下带走热量,从而消除大多数计算机系统中机械故障的最大来源。

从-40℃到70℃的宽工作温度。这通常就足够了,因为即使对于工业应用,应用位置也被设计为将温度保持在这个范围内,而且通常是一个更窄的范围。

图 3. Cincoze GP-3000本身是被动冷却(无风扇)。为了应对散热挑战,GP-3000独特的全方位散热设计和机箱两侧的防尘外置智能风扇套件,在极端条件下满负荷工作的情况下有效散热。

ESD、过流和过压保护可以防止工业环境中可能发生的错误的电气异常对系统造成损害。在确实发生系统关闭的极少数情况下,0.2 秒的重启时间将停机时间减少到绝对最短。支持9-48 VDC的宽范围,为电压波动提供了一些空间。 

易于维护,使现场人员可以解决任何问题。因为你最不希望的就是在重要机器闲置时浪费时间等待外部专业技术人员。一个用户友好的维护界面包括对经常隐藏的项目的轻松访问,如AT/ATX电源设置、清除CMOS、SIM卡访问和热插拔2.5英寸SATA插槽。最后,通过增加PoE、LAN和其他I/O或功能,定制基本型号很简单,通过模块化设计,如CMI模块和CFM模块,使这些附加组件像即插即用一样简单,并允许在任何时候轻松扩展。 

行业认证通过设置标准来简化硬件选择。需要考虑的重要认证包括适用于铁路应用的 EN 50155、适用于车载的 E-mark,甚至是美国国防部颁布的MIL-STD-810G,以在追求更高标准的过程中对军事设备进行认证。当多种认证可供选择并广泛用于特定应用时,那么产品最好拥有这些认证。

在深入了解工业GPU计算机的具体应用之前,让我们先快速了解一下有哪些选择。

模糊的界限:服务器、耐用型和嵌入式GPU计算机

计算机类别之间的界限正在逐渐模糊。在消费领域,曾经只有台式电脑和笔记本电脑,一个是便携式的,一个是桌面式的。现在,很难说一个类别在哪里停止,下一个类别在哪里开始。带可拆卸键盘的平板电脑与可折叠成平板电脑的笔记本相比,相似之处多于不同之处。

类似的情况在工业GPU计算领域也有发生。在这里,我们将把它分为三大类。

AI 训练 GPU 计算机,安装在服务器机房中,温度保持在非常严格的限制范围内,以实现最佳性能。由于这些系统旨在训练 GPU 计算机在现场使用的模型,因此它们与以下两个类别完全不同。

坚固耐用的工业 GPU 计算机是标准的计算机尺寸,但增加了工业计算机所期望的坚固性。它们旨在用于服务器机房条件不可用的现场。它们总体上仍然很大,但与服务器机房的同类产品相比有所减少。由于空间限制,它们还将支持较少的 GPU 扩展卡,但提供灵活的扩展,通常最多两个插槽。一个例子是 Cincoze 的GP-3000 工业 GPU 计算机。

图 4. 强大的 GPU 计算驱动需要密集处理并行性的应用程序。Cincoze GP-3000采用英特尔® 工作站级至强® 处理器,提供强大的 GPU 性能,支持多达两个 250 W 高端全长(≤328 毫米)显卡,系统总功率预算为 720 W。

嵌入式工业 GPU 计算机专为狭小空间而设计。整体占用空间更小,它们通常是无风扇的,并且整体处理能力低于上述两类。通常,GPU 选项将仅包括 MXM 等移动选项。坚固耐用的 MXM 系统的一个例子是GM-1000 嵌入式 GPU 计算机。

重叠最多的是工业PC和嵌入式系统之间,因为工业计算机可以相当小,但最小的系统也需要嵌入式系统。

因此,一般的期望和要求已经确定。现在,工业GPU计算机的应用有哪些?工业 GPU 计算机可以执行哪些任务?

大致的答案是,工业GPU计算机可以执行任何依赖人眼和观察的应用。然而,这些眼睛是超级快的、超级准确的、而且不会因为一天的工作而感到疲惫。

图 5. 坚固耐用的 GPU 计算平台可以加速数字化转型,并正在成为多个垂直领域的潜在有价值投资,包括机器视觉、边缘计算、交通视觉、智能控制、深度学习以及任何需要密集处理并行性和性能的应用程序 -驱动分析。

以下是一些典型的应用:

  • 机器视觉机器视觉为机器提供“视觉”,相机会观察某物(通常是生产线项目)并做出某种决定。应用包括自动光学检测、自动分拣和视觉引导机械臂。由于空间限制,建议使用较小的嵌入式系统。

  • 车载车载应用再次执行“观察”环境的任务。应用包括自动驾驶、驾驶员疲劳检测、盲点检测和自动铁路/道路检查。车辆在安装方面提供了更大的灵活性,更大的车辆为更大的计算机提供了足够的空间。

  • 视频监控视频监控处理来自闭路电视系统的图像,并针对操作员设置的某些特征和行为对其进行分析。应用包括现场监控、行为预测和面部识别。

  • 交通运输应用旨在控制和预测交通系统内的交通和人员的移动。应用包括交通监控、车牌识别、行李检查和铁路/公路监控。

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