Neuer kompakten Edge-KI-Computer M5Stack AI Pyramid-Pro vorgestellt

Die fortschreitende Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) führt zu einer kontinuierlichen Verschiebung von Rechenlasten von zentralisierten Cloud-Infrastrukturen hin zu dezentralen Edge-Geräten. In diesem Kontext präsentiert M5Stack mit der AI Pyramid-Pro eine Lösung, die darauf abzielt, leistungsstarke KI-Verarbeitung direkt am Einsatzort zu ermöglichen. Dieses kompakte Gerät, das auf dem Axera AX8850 System-on-Chip (SoC) basiert, ist speziell für lokale KI-Anwendungen konzipiert und bietet eine beeindruckende Rechenleistung in einem kleinen Formfaktor.

Technologische Grundlagen und Leistungsmerkmale

Das Herzstück der AI Pyramid-Pro bildet der Axera AX8850 SoC. Dieser Chip integriert einen Octa-Core Arm Cortex-A55 Prozessor, der mit bis zu 1,7 GHz taktet, sowie eine dedizierte Neural Processing Unit (NPU). Die NPU liefert eine beachtliche Leistung von 24 TOPS (Tera Operations Per Second) bei INT8-Berechnungen. Diese Kombination ermöglicht die effiziente Ausführung von trainierten KI-Modellen direkt auf dem Gerät, ohne eine ständige Anbindung an Cloud-Dienste vorauszusetzen. Dies ist insbesondere für Anwendungen relevant, bei denen geringe Latenzzeiten, Datenschutz und Offline-Funktionalität von entscheidender Bedeutung sind.

Speicherarchitektur und Videoverarbeitung

Die 8-GB-Version der AI Pyramid-Pro nutzt LPDDR4x-Speicher mit einer Geschwindigkeit von 4266 Mbps über ein 64-Bit-Interface. Hierbei ist eine spezifische Speicheraufteilung implementiert: 4 GByte sind dem System zugewiesen, während weitere 4 GByte dediziert für Hardwarebeschleunigungsaufgaben, wie NPU-Berechnungen oder Videoverarbeitung, reserviert sind. Diese feste Zuweisung soll die Systemstabilität gewährleisten, kann jedoch die Flexibilität bei der Nutzung des Gesamtspeichers für sehr große Modelle einschränken.

Ein wesentliches Merkmal des Geräts ist die integrierte Video-Engine. Diese unterstützt das Kodieren und Dekodieren von H.264/H.265-Videostreams in 8K bei 30 Bildern pro Sekunde. Darüber hinaus ist sie in der Lage, 16 parallele 1080p-Streams gleichzeitig zu dekodieren. Diese Hardwarebeschleunigung entlastet die Haupt-CPU erheblich und ermöglicht in Kombination mit der NPU komplexe Anwendungen wie die Objekterkennung auf mehreren IP-Kameras in Echtzeit. Die AI Pyramid-Pro ist mit zwei HDMI 2.0-Ports ausgestattet, von denen einer als Eingang und der andere als Ausgang fungiert, was die Integration in bestehende Video-Workflows erleichtert.

Konnektivität und Peripherie

Die Konnektivitätsoptionen der AI Pyramid-Pro sind umfassend und für eine Vielzahl von Einsatzszenarien ausgelegt. Dazu gehören:

• Zwei Gigabit-Ethernet-Ports für eine stabile Netzwerkverbindung.
• Vier USB-A 3.0-Anschlüsse, wovon einer intern verbaut ist, für den Anschluss verschiedener Peripheriegeräte.
• Zwei USB-C-Ports, einer davon mit Power Delivery (PD) bis zu 100 Watt, was eine flexible Stromversorgung ermöglicht.
• Ein microSD-Slot zur Speichererweiterung.

Die Stromversorgung des Geräts erfordert mindestens 9V bei 3A über den PD-Anschluss.

Im Audiobereich ist die AI Pyramid-Pro mit einem ES8311-Codec, einem ES7210-Mikrofon-Array-Interface und einem AW8737A-Verstärker ausgestattet. Diese Komponenten ermöglichen die Entwicklung und den Betrieb von Sprachassistenten oder lokalen Transkriptionslösungen.

Software-Unterstützung und Sicherheitsfunktionen

M5Stack betont die Unterstützung für AXCL, eine Plattform, die das „One-Click-Deployment“ von KI-Modellen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Transformer-Architekturen und Sprachmodellen auf der NPU ermöglichen soll. Die praktische Implementierung und die Stabilität der unterstützten Frameworks und Konverter werden für die Anwender von Bedeutung sein.

Ein integrierter STM32-Coprozessor übernimmt zusätzliche Funktionen, die über die reine KI-Verarbeitung hinausgehen. Dazu gehören Power-Monitoring, die Ansteuerung eines kleinen OLED-Displays (SSD1306, 128x32 Pixel) zur Anzeige von Statusinformationen, die Abfrage von Tastern sowie die Steuerung von 48 RGB-LEDs. Diese Features sind besonders für Prototypen und Entwicklungsprojekte nützlich, da sie eine direkte visuelle Rückmeldung ohne externe Bildschirme ermöglichen.

Hinsichtlich der Sicherheit bietet die AI Pyramid-Pro Secure-Boot-Funktionen und Hardware-Kryptomodule für AES, DES, 3DES und SHA-256. Diese Funktionen sind für den Einsatz in produktiven Edge-Umgebungen, wie Vision-Gateways oder lokalen KI-Servern, von Relevanz, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten. Die Offenheit der Plattform und die Möglichkeit für Entwickler, tief in Low-Level-Funktionen einzugreifen, bleiben hierbei ein wichtiger Aspekt.

Anwendungsbereiche und Positionierung im Markt

Mit einem Gewicht von etwa 195 Gramm und aktiver Kühlung durch einen temperaturgeregelten Lüfter positioniert sich die AI Pyramid-Pro als kompakter Desktop-Rechner für spezifische KI-Anwendungen. Das Gerät ist nicht als Allzweck-PC gedacht, sondern als spezialisierte Hardware für Aufgaben, die eine lokale KI-Inferenz erfordern. Dazu zählen beispielsweise:

• Lokale Bildanalyse, etwa mit Frigate.
• Selbst gehostete Fotodienste.
• Sprachverarbeitung ohne Cloud-Anbindung.
• Edge AI und intelligente Terminals.
• Smart Interactive Devices, wie Home Assistant Integrationen, AIGC, Sprachklonung oder Meeting-Transkriptionen.
• AI Vision Gateways und intelligente Sicherheitssysteme.

Die AI Pyramid-Pro bietet eine Leistungsfähigkeit, die sie als Alternative zu Lösungen wie Nvidia Jetson Modulen positioniert, insbesondere für Entwickler von Embedded-Systemen, Ingenieure und Enthusiasten im Bereich Edge AI. M5Stack bietet zudem eine günstigere 4-GByte-Version der AI Pyramid an, die über zwei HDMI-Ausgänge verfügt. Tutorials und Support-Informationen sind auf der Herstellerseite verfügbar.

Die Verfügbarkeit der AI Pyramid-Pro zu einem Preis von rund 249 US-Dollar unterstreicht das Engagement von M5Stack, leistungsstarke Edge-KI-Hardware für eine breite Entwicklergemeinschaft zugänglich zu machen und die Implementierung von KI-Anwendungen jenseits der Cloud zu fördern.

Bibliography:

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