Im Werk von LG Innotek in Gumi, Korea, wird dies mit einer Kombination aus Intel-Technologien erreicht: Intel® Core™ Prozessoren, Intel® Xeon® Prozessoren und Intel® Arc™ integrierten Grafikprozessoren (GPUs). All dies wird mit dem OpenVINO™ Software-Toolkit zusammengeführt.
Während LG Innotek seit langem sowohl regelbasierte Inspektions- als auch Deep-Learning-basierte Systeme an bestimmten Terminals seiner Produktionslinien einsetzt, um eine höhere Produktqualität zu gewährleisten, strebt LG nun den Aufbau eines vollautomatisierten Systems ohne Leistungseinbußen an, indem es KI in allen Phasen des Herstellungsprozesses umfassend einsetzt.
Intel liefert eine KI-gestützte Inspektionslösung mit Intel CPU/GPU
Im Jahr 2024 begann LG Innotek Gespräche mit Intel über die Unterstützung bei einer KI-gestützten automatisierten Inspektionslösung auf Basis von Intels Core- und Xeon-Prozessoren sowie den diskreten Arc-GPUs.
So funktioniert die Lösung:
- Die Daten aus der Produktionslinie werden an verbundene PCs mit Intel Core-CPUs übertragen, deren integrierte Grafik eine kostengünstige Lösung für die Analyse von Fehlerdaten bietet.
- Schwerere Workloads – wie die Ausführung mehrerer Algorithmen auf hochauflösenden Bildern – werden von der diskreten Intel Arc-GPU bewältigt.
- Im Laufe der Zeit werden die gesammelten Datensätze an Vorab-Trainingsserver mit Intel Xeon gesendet.
Für zukünftige Kooperationen plant das gemeinsame Team, Server mit Intel® Gaudi® KI-Beschleunigern einzusetzen, um die Vorab-Trainings-Workloads zu verwalten. Dieses Zusammenspiel von Intel-basierter Technologie – verankert durch die CPU und beschleunigt durch integrierte und diskrete Intel-GPUs – ermöglichte eine massive Senkung der Kosten für den Aufbau eines KI-Inspektionssystems.
Steigerung der Kosteneffizienz ermöglicht Skalierbarkeit
Die Entscheidung von LG Innotek, in seiner Hauptproduktionsstätte eine Arc-basierte diskrete GPU einzusetzen, erhöhte die Kosteneffizienz im Vergleich zu gleichwertiger Hardware-Leistung anderer Anbieter.
Diese Kosteneinsparungen öffnen die Tür zu weiteren Skaleneffekten.
LG Innotek hat im vergangenen Jahr erstmals Intel AI-Bildverarbeitungslösungen in seiner Produktionslinie für mobile Kameramodule eingesetzt.
In diesem Jahr plant das Unternehmen, die Anwendung schrittweise auf seine wichtigsten inländischen Produktionszentren, wie beispielsweise das Werk Gumi 4, in dem FC-BGA (Flip-Chip Ball Grid Array) hergestellt wird, und auf Produktionslinien im Ausland auszuweiten.
Durch den Aufbau einer intelligenten Fabrik auf Basis von Intel AI-Bildverarbeitungslösungen will das Unternehmen seine Kostenwettbewerbsfähigkeit steigern.
OpenVINO beschleunigt die GPU-Integration und die KI-Entwicklung
Die Ingenieure von LG Innotek hatten zunächst Bedenken, integrierte GPUs einzusetzen, da die Technologieumgebung des Unternehmens bereits auf die Verwendung spezifischer diskreter Grafikkarten in seiner Deep-Learning-Umgebung ausgerichtet war. Die Teams befürchteten, dass sie den Code neu schreiben und neu zuordnen müssten, um ihn an die integrierten GPUs anzupassen.
Diese Befürchtungen wurden zerstreut, als LG Innotek sah, wie einfach die Verwendung von OpenVINO war.
Seit der Einführung von OpenVINO im Jahr 2018 ermöglicht Intel Entwicklern weltweit eine drastische Beschleunigung der KI-basierten Entwicklung. Es handelt sich um ein Open-Source-KI-Toolkit, mit dem Entwickler KI-Modelle einfacher einmal schreiben und überall einsetzen können.
Maximierung der Bandbreite für das Retraining
Die Ingenieure von LG Innotek erwägen auch den Einsatz von Intel Xeon-CPUs – ausgestattet mit KI-Beschleunigern, die sich perfekt für KI-basierte Workloads eignen –, um Deep-Learning-Modelle neu zu trainieren, wenn sich Prozesse ändern oder Rohstoffe während der Massenproduktion verändert werden.
Xeon-CPUs können die parallele Rechengeschwindigkeit maximieren und unterstützen Intel® Advanced Matrix Extensions, einen speziellen integrierten Beschleuniger, der die Leistung von Deep-Learning-Training und -Inferenz verbessert.
LG Innotek plant, Xeon-CPUs aktiv für seine Rechenaufgaben einzusetzen und damit eine klare Abkehr von seiner traditionellen Konfiguration zu vollziehen, die sowohl auf Xeon-CPUs als auch auf diskreten GPUs von Drittanbietern basierte. Durch den alleinigen Einsatz von CPUs für AI-basierte Feinabstimmungsaufgaben erwartet das Unternehmen eine Minimierung der Kosten.
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Weiterführende Links
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Foto: Intel
