AI`m the Future - Objektklassifizierung

Das KI Umfeld ist einer der am schnellsten wachsenden Märkte in der IT Landschaft. Auf Grund der anfallenden Datenmengen und Performanceanforderungen profitieren hier besonders Enterprise Hersteller wie zum Beispiel NetApp, Nvidia und Cisco. Als kombinierte Solution können wir mit ONTAP AI, bestehend aus Nvidia DGX Servern, NetApp AFF A800 und Cisco Nexus Switchen die entsprechenden Workloads effizient und performant abbilden.

Im Rahmen der Herstellerkooperation von NetApp und Nvidia begannen wir vor Kurzem mit dem Aufbau eines anschaulichen und einfachen Beispiels der Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) innerhalb unserer NetApp Business Unit. Unser Ziel war es, unseren Partnern künstliche Intelligenz an praxisnahen Beispielen präsentieren zu können. Hierzu gliederten wir unser Projekt AI`m the Future in drei Projektphasen.

Phase 1 soll die Objekterkennung und Klassifizierung mit Hilfe des Nvidia Development Kits Jetson Nano zeigen. Aufbauend auf der existierenden Plattform aus Stufe 1 zeigen wir mit Stufe 2 autonomes Fahren eines JetBots. Phase 3 widmet sich dann dem vollautonomen Fahren mit Umgebungserfassung.

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Phase 1 startet mit der Anschaffung des Nvidia Development Kits Jetson Nano, welches die notwendige Performance für GPU basierende Berechnungen zu Verfügung stellen kann. Aus den zahlreichen KI-Anwendungen, die von Stimm-/oder Objekterkennung, bis hin zum selbstfahrenden Auto reichen können, entschieden wir uns, zuerst auf die Objektklassifizierung zu konzentrieren.

Nach der Grundinstallation des Jetson Nano und Festlegung des passenden Frameworks lieferte die Anwendung bereits sehr gute erste Ergebnisse. Durch individuelle Anpassungen und Trainieren des Modells konnten diese sogar noch weiter verbessert werden. Die Genauigkeit der Objekterkennung wurde somit deutlich gesteigert. Die Modelle werden sowohl Lokal als auch in der Cloud berechnet, bzw. trainiert und anschließend wieder in die Software eingespielt.

Technische Spezifikationen des Jetson Nano:

GPU

128-core Maxwell

CPU

Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz

Memory

4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s

Storage

microSD (not included)

Video Encode

4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264/H.265)

Video Decode

4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H.264/H.265)

Camera

1x MIPI CSI-2 DPHY lanes

Connectivity

Gigabit Ethernet, M.2 Key E

Display

HDMI 2.0 and eDP 1.4

USB

4x USB 3.0, USB 2.0 Micro-B

Others

GPIO, I2C, I2S, SPI, UART

Mechanical

69 mm x 45 mm, 260-pin edge connector

Aktuell stehen wir in der Hardwarebeschaffung für Stufe 2, welches dann auf autonomes Fahren von JetBots abzielt. Auch hier werden wir über den Fortschritt des Projekts berichten und Sie auf dem Laufenden halten. Freue Sie sich schon jetzt auf den nächsten Beitrag.

Gerne unterstützen wir auch Sie rund um das Thema Backup mit Veeam. Sprechen Sie uns einfach darauf an!

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