Edge AI Bilgisayarları ve Edge AI Computing Çözümleri

Edge AI Nedir?

Edge AI, yapay zekâ uygulamalarının merkezi bir veri merkezi veya bulut yerine verinin üretildiği noktaya yakın cihazlar üzerinde çalıştırılmasıdır.

Örneğin üretim hattındaki bir kamera görüntülerinin önce buluta gönderilip ardından analiz edilmesi yerine, fabrikanın içerisinde bulunan bir Edge AI bilgisayarı görüntüyü doğrudan işleyebilir.

Bu yapı;

• Kamera görüntülerinin analiz edilmesi
• Nesne veya hata tespiti
• Sensör verilerinin değerlendirilmesi
• Üretim süreçlerinin izlenmesi
• Otonom sistemlerin karar vermesi
• Video analitiği
• Anomali tespiti

gibi uygulamalarda kullanılabilir.

Edge computing yaklaşımında işlem kaynaklarının verinin oluşturulduğu noktaya yaklaştırılması, zamana duyarlı uygulamalarda gecikmenin ve merkezi sisteme gönderilmesi gereken veri miktarının azaltılmasına yardımcı olabilir.

Edge AI Computing Nedir?

Edge AI computing, edge computing altyapısı üzerinde yapay zekâ modellerinin çalıştırılmasını ifade eder.

Burada bilgisayar yalnızca veriyi toplamaz. Kamera veya sensörden alınan veriyi analiz ederek kullanılan yazılıma bağlı şekilde sonuç, sınıflandırma veya uyarı üretebilir.

Örneğin bir üretim hattında Edge AI sistemi;

1. Kameradan görüntüyü alır.
2. Yapay zekâ modelini görüntü üzerinde çalıştırır.
3. Üründe hata olup olmadığını değerlendirir.
4. Sonucu üretim sistemine aktarır.
5. Gerekirse ilgili kontrol sisteminin aksiyon almasını sağlar.

Böylece yapay zekâ uygulaması fiziksel operasyonun daha yakınında çalıştırılır.

Edge AI Bilgisayarı Nedir?

Edge AI bilgisayarı, yapay zekâ çıkarım uygulamalarını endüstriyel veya saha ortamında çalıştırmak üzere yapılandırılan bilgisayar sistemidir.

Standart endüstriyel bilgisayardan farklı olarak Edge AI sistemlerinde özellikle AI hızlandırma kapasitesi ön plana çıkar.

Projeye göre Edge AI bilgisayarında;

• Yüksek performanslı CPU
• NVIDIA GPU
• Entegre GPU veya NPU
• Yüksek kapasiteli RAM
• NVMe depolama
• Çoklu Ethernet
• PoE
• USB
• Kamera bağlantıları
• PCIe genişleme
• CAN ve seri haberleşme

gibi özelliklere ihtiyaç duyulabilir.

Doğru bilgisayar, yalnızca en yüksek işlem performansına sahip sistem değil; kullanılacak AI modeli, veri kaynakları ve çalışma ortamıyla uyumlu sistemdir.

Edge AI Bilgisayarları Hangi Alanlarda Kullanılır?

Edge AI computing farklı sektörlerde kamera, sensör veya makine verilerinin yerel olarak analiz edilmesi gereken uygulamalarda kullanılabilir.

Üretim ve Kalite Kontrol

Üretim hatları Edge AI’ın en önemli kullanım alanlarından biridir.

Kameralardan alınan görüntüler yapay zekâ modelleriyle analiz edilerek;

• Ürün kusuru
• Eksik parça
• Yanlış montaj
• Paketleme hatası
• Ürün sınıflandırması
• Yüzey problemi

gibi durumların kontrol edilmesi mümkün olabilir.

Görüntünün üretim hattına yakın bir bilgisayar üzerinde işlenmesi, özellikle hızlı geri bildirim gerektiren uygulamalarda avantaj sağlayabilir. NVIDIA ve Intel, Edge AI kullanım alanları arasında üretim ve gerçek zamanlı analiz uygulamalarını da gösteriyor.

Makine Görüsü

Klasik görüntü işleme algoritmalarının yanında yapay zekâ modellerinin kullanıldığı makine görüsü projelerinde GPU veya diğer AI hızlandırıcılarından yararlanılabilir.

Sistem;

• Nesne algılama
• Görüntü sınıflandırma
• OCR
• Pozisyon kontrolü
• Ürün sayımı
• Görsel denetim

gibi işlemleri gerçekleştirebilir.

Kamera sayısının, çözünürlüğün ve analiz karmaşıklığının artması bilgisayarın işlem kapasitesi ve veri bağlantısı ihtiyacını da artırır.

Akıllı Ulaşım Sistemleri

Trafik kameraları ve yol kenarı sistemlerinde yüksek miktarda görüntü verisi oluşabilir.

Edge AI bilgisayarları uygun yazılımlarla;

• Araç algılama
• Araç sınıflandırma
• Trafik yoğunluğu analizi
• Yaya algılama
• Plaka veya görüntü analizi
• Olay tespiti

gibi süreçlerde kullanılabilir.

Bu projelerde bilgisayar performansının yanında dış ortam koşulları, kamera bağlantıları ve ağ altyapısı da değerlendirilmelidir.

Güvenlik ve Video Analitiği

Çok sayıda kamera görüntüsünün merkezi bir noktaya sürekli gönderilmesi yerine bazı analiz işlemleri kameraların bulunduğu bölgeye yakın bir Edge AI bilgisayarı üzerinde gerçekleştirilebilir.

Bu yapı özellikle gerçek zamanlı video analizi gereken projelerde kullanılabilir.

Robotik ve Otonom Sistemler

Mobil robotlar, AMR sistemleri ve farklı otonom makinelerde kamera ve sensörlerden gelen verilerin hızlı şekilde değerlendirilmesi gerekebilir.

Edge AI bilgisayarı robotun veya aracın üzerinde konumlandırılarak AI çıkarım işlemlerinin yerel olarak gerçekleştirilmesini sağlayabilir.

Bu kullanım senaryosunda işlem performansının yanında bilgisayarın;

• Boyutu
• Ağırlığı
• Güç tüketimi
• Titreşim dayanımı
• Kamera ve sensör bağlantıları

da önem taşır.

Edge AI ile Cloud AI Arasındaki Fark Nedir?

Cloud AI ve Edge AI birbirinin alternatifi olmak zorunda değildir. Birçok projede iki yapı birlikte kullanılabilir.

Cloud AI yaklaşımında veri merkezi veya bulut altyapısı merkezi depolama, model eğitimi ve yüksek ölçekli işlem kapasitesi için kullanılabilir.

Edge AI yaklaşımında ise yapay zekâ çıkarım işlemleri verinin üretildiği noktaya yakın gerçekleştirilir.

Edge üzerinde işleme;

• Daha düşük iletişim gecikmesi gerektiren uygulamalarda,
• Sürekli yüksek hacimli ham veri aktarımının azaltılmak istendiği sistemlerde,
• Ağ bağlantısının kesintili olabileceği ortamlarda,
• Verinin yerel olarak işlenmesinin tercih edildiği projelerde

avantaj sağlayabilir.

Cloud ise merkezi yönetim, veri birleştirme, model geliştirme ve daha kapsamlı analiz süreçlerinde kullanılmaya devam edebilir. Bu nedenle birçok modern mimari edge ve cloud sistemlerini birlikte kullanır.

Edge AI Bilgisayarlarında GPU Neden Önemlidir?

Birçok yapay zekâ modeli çok sayıda matematiksel işlemin paralel olarak gerçekleştirilmesini gerektirir.

GPU’lar bu tür paralel hesaplamaları hızlandırmak için Edge AI sistemlerinde kullanılabilir.

Özellikle;

• Çoklu kamera analizi
• Görüntü sınıflandırma
• Nesne algılama
• Video analitiği
• Büyük AI modelleri
• Yüksek çözünürlüklü görüntü işleme

gibi uygulamalarda harici GPU ihtiyacı ortaya çıkabilir.

Noya Tech’in mevcut Edge AI ürün ailesindeki Nuvo-10108GC gibi sistemler Intel işlemci mimarisini yüksek güçlü NVIDIA RTX GPU desteğiyle bir araya getirirken, Nuvo-9160GC gibi daha kompakt sistemler de farklı RTX GPU seçenekleriyle gerçek zamanlı AI çıkarım uygulamalarına yönelik yapılandırılabiliyor.

Ancak her Edge AI projesinde yüksek performanslı harici GPU gerekli değildir. Kullanılacak AI modelinin gerçek hesaplama ihtiyacı analiz edilmelidir.

CPU, GPU ve NPU Arasındaki Fark Nedir?

Edge AI bilgisayarlarında farklı işlem birimleri birlikte kullanılabilir.

CPU, işletim sistemi, genel uygulamalar ve sıralı hesaplama görevlerini yönetir.

GPU, özellikle paralel hesaplama ve görüntü tabanlı AI iş yüklerinde yüksek performans sağlayabilir.

NPU ise yapay zekâ çıkarım işlemleri için özel olarak tasarlanan hızlandırıcı birimlerdir ve uygun uygulamalarda daha düşük güç tüketimiyle AI işlem kapasitesi sunabilir.

Hangi işlem biriminin kullanılacağı AI modelinin yapısına, yazılım altyapısına ve performans beklentisine göre belirlenmelidir.

Edge AI Bilgisayarlarında Kamera Sayısı Neden Önemlidir?

AI bilgisayarının işlem performansı kadar sisteme bağlanacak kameraların sayısı da önemlidir.

Bir kamera kullanılan uygulamayla altı veya sekiz kameranın aynı anda analiz edildiği sistem aynı veri altyapısına ihtiyaç duymaz.

Kamera projesi planlanırken;

• Kamera sayısı
• Kamera çözünürlüğü
• Kare hızı
• GigE, PoE, USB veya GMSL gibi bağlantı türleri
• Sıkıştırılmış veya ham görüntü kullanımı
• Eş zamanlı AI modeli sayısı

belirlenmelidir.

Noya Tech’teki mevcut Edge AI sistemlerinin bazıları çoklu GigE ve USB kamera bağlantılarına yönelik I/O seçenekleri sunuyor; örneğin Nuvo-9160GC serisi çoklu GigE/IP ve USB3 kamera senaryolarına yönelik konumlandırılıyor.

PoE Edge AI Sistemlerinde Ne İşe Yarar?

PoE, uygun Ethernet bağlantısı üzerinden hem veri hem de elektrik enerjisinin taşınmasını sağlayabilir.

IP kamera kullanılan görüntü işleme projelerinde PoE desteği, kameralar için ayrı güç kablosu ihtiyacının azaltılmasına yardımcı olabilir.

Ancak PoE gereksinimi belirlenirken;

• Kamera sayısı
• Kameraların güç tüketimi
• PoE standardı
• Bilgisayarın toplam PoE güç bütçesi

kontrol edilmelidir.

Yalnızca “PoE port sayısı” üzerinden sistem seçmek yeterli değildir.

Edge AI Bilgisayarlarında Depolama

Video ve sensör verilerinin kaydedildiği Edge AI uygulamalarında depolama önemli bir tasarım kriteridir.

Projenin ihtiyacına göre NVMe SSD veya farklı depolama çözümleri kullanılabilir.

Depolama sistemi belirlenirken;

• Günlük oluşan veri miktarı
• Video kayıt süresi
• Veri yazma hızı
• Aynı anda çalışan uygulamalar
• Kayıtların ne kadar süre saklanacağı

dikkate alınmalıdır.

AI bilgisayarı yalnızca anlık çıkarım yapacaksa depolama ihtiyacı daha sınırlı olabilir. Görüntülerin ve analiz sonuçlarının arşivleneceği projelerde ise kapasite ve yazma performansı daha önemli hale gelir.

Edge AI Bilgisayarlarında Genişleme Seçenekleri

Endüstriyel AI projeleri zaman içerisinde değişebilir. Yeni kamera, ağ kartı, GPU veya farklı I/O donanımlarının eklenmesi gerekebilir.

Bu nedenle özellikle yüksek performanslı sistemlerde PCIe genişleme seçenekleri önemli olabilir.

Noya Tech’in Nuvo-10108GC modeli NVIDIA GPU desteğinin yanında farklı genişleme kartları için ek PCIe yuvaları ve yüksek hızlı Ethernet seçenekleri sunan genişletilebilir bir Edge AI platformudur.

Projenin ileride büyüme ihtimali varsa bilgisayar seçiminde yalnızca bugünkü bağlantılar değil, olası genişleme gereksinimleri de değerlendirilmelidir.

Dayanıklı Edge AI Bilgisayarı Ne Zaman Gereklidir?

Edge AI bilgisayarları çoğu zaman klasik veri merkezi ortamının dışında konumlandırılır.

Fabrika, araç, depo veya dış saha uygulamalarında bilgisayar;

• Sıcaklık değişimleri
• Titreşim
• Darbe
• Toz
• Nem
• Araç hareketleri

gibi koşullara maruz kalabilir.

Bu nedenle sistemin fiziksel çalışma ortamı, AI performansı kadar önemlidir.

Noya Tech’in mevcut Edge AI ürünlerinden bazıları geniş çalışma sıcaklığı ile şok ve titreşim gereksinimlerine yönelik endüstriyel tasarımlar sunmaktadır.

Daha yüksek su ve toz korumasının temel ihtiyaç olduğu uygulamalarda ise Rugged IP66/IP67 Bilgisayar kategorisindeki sistemler ayrıca değerlendirilmelidir.

Edge AI ile NVIDIA Jetson Arasındaki Fark Nedir?

Edge AI bir kullanım mimarisidir; NVIDIA Jetson ise Edge AI uygulamalarını çalıştırmak için kullanılabilecek platformlardan biridir.

Edge AI sistemi;

• NVIDIA Jetson tabanlı bilgisayar,
• x86 CPU + NVIDIA RTX GPU,
• NPU destekli sistem,
• Entegre GPU kullanan endüstriyel bilgisayar

gibi farklı donanım mimarileriyle oluşturulabilir.

Bu nedenle NVIDIA Jetson kullanılması zorunlu olmayan yapay zekâ projelerinde Edge AI bilgisayarı kategorisi daha geniş seçenekler sunar.

Jetson platformunun özellikle gerekli olduğu projelerde ise Noya Tech NVIDIA Jetson Bilgisayarlar kategorisi değerlendirilebilir.

Edge AI Bilgisayarı ile Box PC Arasındaki Fark Nedir?

Box PC geniş bir endüstriyel bilgisayar sınıfıdır.

Otomasyon, veri toplama, kontrol ve farklı endüstriyel yazılımlar standart CPU tabanlı Box PC üzerinde çalıştırılabilir.

Edge AI bilgisayarında ise yapay zekâ çıkarım performansı sistem seçiminin temel kriterlerinden biridir.

Bu nedenle GPU veya AI hızlandırıcı desteği, kamera bağlantıları ve yüksek veri aktarım kapasitesi Edge AI bilgisayarlarında daha fazla önem kazanır.

Basit PLC haberleşmesi veya otomasyon uygulaması için yüksek performanslı AI bilgisayarına ihtiyaç olmayabilir. Yapay zekâ modelinin gerçek zamanlı çalıştırılması gereken projelerde ise Edge AI mimarisi tercih edilebilir.

Edge AI Bilgisayarı Seçerken Nelere Dikkat Edilmelidir?

Doğru Edge AI bilgisayarını belirlemek için yalnızca GPU modeline bakmak yeterli değildir.

Proje başlangıcında şu başlıkların netleştirilmesi faydalıdır:

• Kullanılacak AI modeli
• Modelin inference gereksinimleri
• CPU ihtiyacı
• GPU veya NPU ihtiyacı
• GPU belleği
• Sistem RAM kapasitesi
• Kamera sayısı
• Kamera bağlantı türleri
• Görüntü çözünürlüğü
• Kare hızı
• Ethernet ve PoE ihtiyacı
• USB ve seri bağlantılar
• NVMe ve diğer depolama seçenekleri
• PCIe genişleme ihtiyacı
• İşletim sistemi
• AI framework ve yazılım uyumluluğu
• Çalışma sıcaklığı
• Şok ve titreşim
• Güç girişi
• Boyut ve montaj
• Araç veya saha kullanımı

Örneğin tek kameradan basit bir sınıflandırma modeli çalıştıran sistem ile sekiz yüksek çözünürlüklü kamera üzerinden eş zamanlı nesne algılama yapan sistemin bilgisayar gereksinimi aynı olmayacaktır.

Bu nedenle sistem mümkün olan en yüksek performansa göre değil, gerçek iş yüküne göre boyutlandırılmalıdır.

Noya Tech Edge AI Bilgisayar Çözümleri

Noya Tech, üretim, görüntü işleme, akıllı ulaşım, robotik ve farklı endüstriyel AI uygulamalarına yönelik Edge AI bilgisayar çözümleri sunar.

Mevcut ürün kategorisinde kompakt dayanıklı sistemlerin yanında yüksek performanslı NVIDIA RTX GPU destekleyen genişletilebilir Edge AI bilgisayarları da bulunmaktadır.

Projenin AI modeli, kamera sayısı, GPU performansı, bağlantı, depolama ve çalışma ortamı birlikte değerlendirilerek uygun sistem mimarisi belirlenebilir.

Daha genel endüstriyel bilgisayar ihtiyaçları için Endüstriyel Bilgisayar ürün ailesini inceleyebilirsiniz.

Projenize Uygun Edge AI Bilgisayarını Belirleyelim

Kullanacağınız yapay zekâ modelini, kamera ve sensör sayısını, görüntü çözünürlüğünü, ihtiyaç duyduğunuz işlem kapasitesini, bağlantıları ve bilgisayarın çalışacağı ortamı Noya Tech ekibiyle paylaşın.

Makine görüsü, kalite kontrol, video analitiği, akıllı ulaşım, robotik veya farklı Edge AI computing projeleriniz için uygun Edge AI bilgisayar çözümünü belirlemek üzere uzman ekibimizle iletişime geçin.