AetinaがGTCでNVIDIA AI搭載のエンドツーエンドAI管理ソリューションを発表

【新北(台湾)2022年9月22日PR Newswire】最先端のAIソリューションプロバイダーであるAetina(http://www.aetina.com/ )は、今週開催されたNVIDIA GTCオンデマンドセッションで、エンドツーエンドAI管理ソリューションを発表した。(https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/?search=A41137&tab.catalogallsessionstab=16566177511100015Kus#/ )。このソリューションは、世界のAetinaのAIパートナーおよびクライアントが、NVIDIA AI開発・展開ツールと、NVIDIA AIを搭載したAetinaのトレーニングおよび推論プラットフォームを使用して、エッジAIの導入を成功させるのに役立つ。

このセッションでは、AetinaのAIソリューションプロダクトマネジャーである Jeremy Pan氏がAetina のソリューションの詳細を説明し、台湾の宜蘭にあるクライアントの工場でAIを活用した自動光学検査(AOI)の影響力のある適用事例を共有した。

Aetina Pro-AI Serviceは、AetinaのグローバルパートナーとクライアントがAetinaのエッジAIハードウエアおよびソフトウエアを使用してさまざま垂直アプリケーション向けにAIを導入するのを可能にするサービス
Aetina Pro-AI Serviceは、AetinaのグローバルパートナーとクライアントがAetinaのエッジAIハードウエアおよびソフトウエアを使用してさまざま垂直アプリケーション向けにAIを導入するのを可能にするサービス

▽エッジAI採用の課題

エッジAIを導入するには、システムインテグレーターと開発者は、AIモデルをトレーニングし、エッジデバイスに展開する必要がある。 AIモデルのトレーニングプロセスには、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)プラットフォームを使用した大量のデータの収集とラベル付けが含まれるため、トレーニングコストが高くなる可能性がある。このため、システムインテグレーターや開発者にとってトレーニングプロセスは困難であり、多大な時間を要することになる。

システムインテグレーターと開発者が複数のリモートエッジデバイスを異なる場所に保有している場合、AI モデルの展開は困難になる可能性がある。 AIモデルの展開の課題には、エッジデバイスで効率的に動作するように推論向けのモデルを最適化すること、長期にわたる展開プロセス、チームのコミュニケーションとコラボレーションの難しさ、多数のAIモデルに起因する高い追跡監視コスト、セキュリティー問題、高コストが含まれる。

▽エンドツーエンドのAI管理ソリューション

Aetinaは、パートナーとクライアントがエッジ用のAIアプリケーションを開発・展開するのを支援するエンドツーエンドのソリューションを提供している。このソリューションは、AetinaのNVIDIA認定(https://www.nvidia.com/en-us/data-center/products/certified-systems/ )エッジコンピューティングプラットフォームと、NVIDIAのAIモデル開発・展開ツールで構成されている。これらのツールには、NVIDIA Fleet Command(TM)と、NVIDIA AI Enterprise(https://www.nvidia.com/en-us/data-center/products/ai-enterprise/ )ソフトウエアスイートが含まれ、NVIDIA TAO(https://developer.nvidia.com/tao )ツールキットとNVIDIA Triton Inference Server(TM)(https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server )向けのサポートをエンタープライズに提供する。

AetinaのNVIDIA認定エッジコンピューティングプラットフォームと、その他の NVIDIA ツールを使用して、AetinaはAIのトレーニングと展開プロセスを簡素化し、パートナーやクライアントがエッジAIをより迅速に導入できるように支援する。

▽現在進行中のスマートファクトリーへの適用事例

Aetinaのクライアントの1つである産業用組み込みフラッシュおよびDRAMソリューションのグローバルプロバイダーは、生産性を向上させるために工場にAI搭載のAOIシステムを追加することを計画していた。Aetinaのクライアントが製造するフラッシュおよびDRAM製品は、過酷な環境や用途向けに設計された小型で複雑な電子部品である。これらのコンポーネントのメーカーは、高解像度の画像認識タスクを高速に処理できるAOIシステムを必要としていた。Aetinaは、クライアントがAIを搭載したAOIシステムのプロトタイプ開発を支援した。

Aetinaのソリューションチームは、AetinaのAIトレーニングプラットフォームである SuperEdge(https://www.aetina.com/products-features.php?t=335 )AIP-D422にNVIDIA TAOを装備したAIOシステム向けの工場生産ラインで欠陥製品を発見することができるAIモデルをまずトレーニングし、その後、このモデルをNVIDIA GPU Cloud(https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/ )(NGC)にアップロードした。このソリューションチームはNVIDIA Fleet Command(TM)を使用して、Aetinaのクライアントの工場で、AetinaのAI 推論プラットフォームであるMegaEdge(https://www.aetina.com/products-features.php?t=336 )AIP-FQ47 にこのモデルをNGCからリモートで展開し、AOIシステムのプロトタイプ開発に成功した。

このシステムのプロトタイプは現在、AOI カメラを使用して、この会社のステッカーが正しく配置されていないDRAM製品を、同じタスクを実行するのに通常約 10 秒かかる人間の検査官と比較して、1秒未満で高精度に見つけて、検査タスクを大幅にスピードアップできている。AI搭載のAOIシステムが今後、完成すれば、Aetinaのクライアントの工場にインストールされ、複数の生産ラインで検査タスクを実行できるようになる。

さらに、NVIDIA Fleet Command(TM)により、Aetinaのソリューションチームは、Aetinaのクライアントの工場の生産ラインにあるエッジデバイスのAIモデルを迅速に更新できるようになり、エッジAIの導入の成功のカギとなる効率的なリモートAI管理が可能になる。

エンドツーエンドAI 管理ソリューションはAetina Pro-AI Serviceの一部であり、グローバルパートナーとクライアントはAetinaのエッジAIハードウエアとソフトウエアを使用して、工場でAOI以外のさまざまな垂直アプリケーション向けにAIを導入することが可能になる。