Vergleich von Neuronalen Netzen auf verschiedenen Embedded KI Hardware-Geräten

Im Rahmen dieses Projekts in Zusammenarbeit mit der LS telcom AG wurde der Vergleich von Neuronalen Netzen auf verschiedenen Embedded KI Hardware-Geräten durchgeführt. Das Hauptziel bestand darin, die Leistungsfähigkeit von verschiedenen State-of-the-Art-Neuronalen Netzen auf verschiedenen Hardware-Plattformen zu bewerten. Die untersuchten Hardware-Geräte umfassten den Raspberry Pi, Arduino, Nvidia Jetson, PC, Laptop und FPGA.

Methodik

Um den Vergleich durchzuführen, wurden verschiedene gängige Neuronale Netzarchitekturen ausgewählt, die in unterschiedlichen Anwendungsfeldern wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Sensorverarbeitung eingesetzt werden. Diese Netze wurden auf den verschiedenen Hardware-Plattformen implementiert und ihre Leistung anhand mehrerer Metriken bewertet, darunter Genauigkeit, Ausführungsgeschwindigkeit und Ressourcenverbrauch.

Hardware-Plattformen und Neuronale Netzarchitekturen

1. Raspberry Pi: Auf dem Raspberry Pi wurde eine Auswahl von leichten Neuronalen Netzen wie MobileNetV2 und Tiny YOLO implementiert, um die Eignung für ressourcenbeschränkte Anwendungen zu bewerten.

2. Arduino: Der Arduino ist aufgrund seiner begrenzten Rechenleistung und Speicherkapazität für einfachere Neuronale Netze wie einfache Bildfilter oder Spracherkennungsmodelle geeignet.

3. Nvidia Jetson: Auf der Nvidia Jetson-Plattform, die für ihre hohe Rechenleistung bekannt ist, wurden anspruchsvollere Netze wie ResNet-50 oder SSD-MobileNetV2 getestet.

4. PC und Laptop: Auf modernen PCs und Laptops wurden verschiedene anspruchsvolle Neuronale Netze implementiert, um die Grenzen der Leistungsfähigkeit auf herkömmlichen Computern zu erforschen.

5. FPGA: Die FPGA-Plattform wurde für die Beschleunigung von spezialisierten Aufgaben wie Inferenz auf bestimmten Neuronalen Netzen eingesetzt.

Ergebnisse und Diskussion

Die Ergebnisse des Vergleichs zeigten, dass die Leistung der Neuronalen Netze stark von der verwendeten Hardware abhängig war:

• Der Raspberry Pi und der Arduino erzielten gute Ergebnisse mit leichten Netzen, wiesen jedoch bei komplexeren Modellen längere Ausführungszeiten auf.
• Die Nvidia Jetson-Plattform zeigte hervorragende Leistung bei anspruchsvollen Modellen, war aber auch teurer und energieintensiver.
• PCs und Laptops erreichten die beste Leistung in Bezug auf Genauigkeit und Ausführungsgeschwindigkeit, jedoch auf Kosten von höherem Energieverbrauch.
• Die FPGA-Implementierung ermöglichte eine erhebliche Beschleunigung von bestimmten Netzen, war jedoch in der Implementierung und Anpassung komplexer.

Fazit

Die Ergebnisse dieses Projekts verdeutlichen, dass die Auswahl der richtigen Hardware-Plattform eng mit den Anforderungen der Anwendung und den verfügbaren Ressourcen zusammenhängt. Je nach Budget, Energieeffizienz, Rechenleistung und spezifischen Anforderungen sollte die passende Plattform ausgewählt werden. Der Vergleich von Neuronalen Netzen auf verschiedenen Embedded KI Hardware-Geräten bietet wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Projekte, um die optimale Hardware-Plattform für bestimmte Anwendungsfälle auszuwählen und die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen zu maximieren.

Nachhaltigkeitsaspekte im Projekt

Die Nachhaltigkeit ist ein zentraler Gesichtspunkt in der heutigen technologischen Entwicklung. In diesem Abschnitt werden die Nachhaltigkeitsaspekte des Projekts “Vergleich von Neuronalen Netzen auf verschiedenen Embedded KI Hardware-Geräten” hervorgehoben, insbesondere wie das Projekt dazu beiträgt, Energie zu sparen, Ressourcen effizient zu nutzen und andere Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen.

Energiesparen:

Ein Hauptfaktor, der die Nachhaltigkeit beeinflusst, ist der Energieverbrauch der verschiedenen Hardware-Plattformen:

• Raspberry Pi und Arduino: Diese Plattformen zeichnen sich durch ihren geringen Energieverbrauch aus, insbesondere wenn leichtgewichtige Neuronale Netze verwendet werden. Dies trägt dazu bei, den Energieverbrauch in ressourcenbeschränkten Anwendungen zu minimieren und somit Umweltauswirkungen zu reduzieren.
• Nvidia Jetson, PC und Laptop: Diese Plattformen bieten eine höhere Rechenleistung, gehen jedoch mit einem höheren Energiebedarf einher. Es ist daher entscheidend, sie gezielt in Anwendungen einzusetzen, in denen die höhere Leistung erforderlich ist, während gleichzeitig Möglichkeiten zur Energieoptimierung untersucht werden sollten.
• FPGA: Die FPGA-Implementierung ermöglicht die Beschleunigung spezialisierter Aufgaben und trägt somit zur Verringerung des Energieverbrauchs bei.

Ressourcensparen:

Die effiziente Nutzung von Ressourcen, einschließlich Hardware-Ressourcen wie Speicher und Rechenleistung, ist ein weiterer Schwerpunkt für Nachhaltigkeit:

• Raspberry Pi und Arduino: Diese Plattformen zeichnen sich durch ihre Ressourceneffizienz aus und verlängern die Lebensdauer der Hardware, indem sie für spezifische Aufgaben optimiert werden.
• FPGA: Die FPGA-Implementierung minimiert den Bedarf an zusätzlichen Ressourcen durch die Anpassung an spezialisierte Aufgaben.

Insgesamt trägt das Projekt zur Nachhaltigkeit bei, indem es die Auswahl der am besten geeigneten Hardware-Plattform für spezifische Anwendungen ermöglicht. Dies hilft dabei, den Energieverbrauch zu optimieren, Ressourcen effizienter zu nutzen und die Umweltauswirkungen von KI-Anwendungen zu minimieren. Diese Erkenntnisse fördern eine nachhaltige Technologieentwicklung und gewährleisten die langfristige Effizienz von KI-Systemen, was wiederum dazu beiträgt, unsere Ressourcen zu schonen und den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.