Optronikprojekte benötigen häufig Rechenressourcen für die analytische Bildverarbeitung oder eingebettete KI. Jetson-Module sind hierfür ideal geeignet, da sie durch Edge Computing eine signifikante Rechenleistung ermöglichen. Durch die Kombination dieser Plattformen mit Docker -Software optimieren wir die Entwicklungs- und industriellen Implementierungsprozesse und erzielen so die effektivste Lösung. NVIDIA Jetson-Module mit Docker-Containern sind daher für die Optronik von großem Interesse!
Warum sollten Sie eine NVIDIA Jetson-Plattform in Ihre Projekte einbeziehen?
Die Jetson-Module von NVIDIA sind ideale Plattformen für eingebettete Bildverarbeitung und KI-Modellierung . Diese kleinen Module, typischerweise unter 150 x 100 mm, bieten dank ihrer integrierten GPUs hohe Leistung bei gleichzeitig geringem Stromverbrauch. Auf den ersten Blick scheinen sie alles zu bieten, was für die Realisierung anspruchsvoller optronischer Projekte mit hoher Rechenleistung erforderlich ist! In puncto KI-Leistung bieten sie mehrere TFLOPS (1,33 TFLOPS beim Jetson TX2).
Die verschiedenen Jetson-Module
Je nach den Anforderungen eines Projekts (Rechenleistung, Energieeffizienz, Größe usw.) können wir aus verschiedenen Jetson-Modulen wählen (die einzelnen Fähigkeiten der verschiedenen Module werden sicherlich in einem anderen Artikel detailliert beschrieben):
GPU-Beschleunigung
Alle Module laufen unter Linux und basieren auf dem NVIDIA-Software-Stack. Die NVIDIA JetPack™-Technologie ermöglicht eine schnelle Projektumsetzung, beispielsweise mit einem schnellen und effizienten KI-System. So können Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren: die Entwicklung Ihrer optronischen Anwendung. NVIDIA CUDA-X-Tools sind ebenfalls nativ installiert, wodurch Bibliotheken und Frameworks GPU-beschleunigt werden. Dies gilt beispielsweise für die bekannte Grafikbibliothek OpenCV .
Dank all dieser Eigenschaften sind Jetson-Module ideale Lösungen für eine breite Palette von Produkten und Konfigurationen und zeichnen sich gleichzeitig durch eine hervorragende Energieeffizienz aus.
Weitere Informationen finden Sie auf der entsprechenden Seite auf der NVIDIA-Website.
Und was ist Docker?
Docker ist eine kostenlose Software, mit der Sie Anwendungen in Software-Containern ausführen können. Sie ermöglicht es Ihnen, Container effizient in einer Produktions-/Industrialisierungsumgebung zu erstellen, bereitzustellen und auszuführen.
Was ist ein Docker-Container?
Ein Container kann als ausführbare und unabhängige Einheit betrachtet werden, in der eine Anwendung und ihre Laufzeitabhängigkeiten zu einer einzigen Entität gebündelt werden. Anders ausgedrückt: Er kapselt die Anwendung in einer unsichtbaren Box ein, die alles enthält, was sie zum Ausführen benötigt, unabhängig vom Hostsystem, auf dem sie ausgeführt wird.
Der Container besteht daher aus einem Betriebssystem, Laufzeitumgebungen/Frameworks, Systemtools, Bibliotheken und natürlich der Anwendung. Der Vorteil eines Docker-Containers liegt in der gewissen Isolation vom Hostsystem. Dies vereinfacht die Bereitstellung und Installation der Anwendung und ihrer Umgebung erheblich. Sie müssen sich nicht mehr um die Anwendungsumgebung und deren Abhängigkeiten kümmern.
Erinnern wir uns also daran, dass ein Container es ermöglicht, eine Anwendung einfach zu verpacken und zu verschieben, wodurch die Einfachheit einer Infrastruktur erhöht wird.
Leichtigkeit und Geschwindigkeit sind die Leitprinzipien.
Docker-Container werden aus Docker-Images erstellt. Sie sind ressourcenschonend, portabel und ermöglichen es Entwicklern und Forschern, verteilte Anwendungen effizient zu erstellen, bereitzustellen und auszuführen. Docker bietet zudem schnellere Startzeiten, was die Ressourcennutzung verbessert.
Docker Compose für die Verwaltung mehrerer Dienste
Wenn mehrere Dienste gleichzeitig genutzt werden müssen, können sie in separaten Containern entwickelt werden. Mithilfe von Docker Compose lassen sich diese Container einfach zu einem Satz miteinander verbundener Dienste orchestrieren.
NVIDIA Jetson-Module mit Docker-Containern: die unschlagbare Kombination in der Computer Vision
Wie Sie wahrscheinlich bereits bemerkt haben, sind NVIDIAs Jetson -Plattformen für Computer-Vision- Projekte mit eingebetteter Verarbeitung nahezu unverzichtbar geworden. Die Integration von Docker schafft eine effiziente Lösung, die die Entwicklung (unabhängig davon, ob sie kollaborativ oder nicht) und vor allem die Produktionsbereitstellung erheblich vereinfacht. Ob für kleine oder große Produktionsläufe – es ist gleichermaßen wichtig, Docker bereits bei der ersten Spezifikation zu berücksichtigen.
Alle Projekte, die eine Bildverarbeitung (oder Entwicklung im Allgemeinen) erfordern, sind mit Docker kompatibel, und die Verwendung der NVIDIA Jetson-Plattform sorgt für ein robustes und zuverlässiges Endprodukt.
Wie können wir zusammenarbeiten?
Als Designbüro für Optronik helfen wir Ihnen, den besten Ansatz für Ihr Projekt zu finden.
Je nach Ihren Anforderungen schlagen wir Ihnen die optimale Embedded-Processing-Plattform vor. Wir unterstützen Sie bei der Implementierung Ihrer Lösung mit Docker. Ob in Python und/oder C/C++ mit OpenCV , TensorFlow , PyTorch , Keras , Scikit-learn usw. – wir finden den besten Ansatz für Ihr Projekt!
Sobald wir Ihre Bedürfnisse ermittelt haben, können wir Ihnen verschiedene Möglichkeiten der Zusammenarbeit anbieten:
- Spot-Service: Bedarf an einem einmaligen und klar definierten Service
- Projekt von A bis Z: von der Erstellung der Spezifikationen bis zur Industrialisierung des Produkts
- Kundenspezifische und individuelle Entwicklung: für ein Einzelprodukt
Wenn Sie Optronik benötigen, können wir Ihnen helfen, fragen Sie Imasolia !
