Industrielle Edge Intelligence
Engineering-Unterstuetzung fuer industrielle KI, intelligente Anlagen und Edge-Deployment.
TKE ueberfuehrt anspruchsvolle technische Forschung in einsatzfaehige industrielle KI-Loesungen und kombiniert Beschleunigerarchitekturen, intelligente Edge-Module, Compiler-Toolchains, Runtime-Software und Performance-Analysen fuer anspruchsvolle Feldumgebungen.
Niedrige Inferenzlatenz
Optimiert fuer zeitkritische industrielle Inferenz.
Hoher Durchsatz
Ausgelegt fuer dauerhaften Betrieb in anspruchsvollen Edge-Umgebungen.
Edge-taugliche Rechenleistung
Konzipiert fuer effiziente KI-Verarbeitung direkt auf dem Geraet.
Hohe Auslastung
Verbessert durch abgestimmte Modell- und Compiler-Optimierung.
Anwendungsfokus
Entwickelt fuer industrielles Monitoring, Anomalieerkennung und vorausschauende Wartung.
Multi-Sensor-Industriedaten
Vibrations-, Temperatur-, Akustik-, Bild- und Prozessdatenstroeme erzeugen dauerhaften Druck auf lokale Rechenressourcen.
Schnelle Entscheidungen fuer kritische Assets
Unerwartete Ausfaelle in Produktion und Anlagenbetrieb verursachen direkte Betriebskosten und machen niedrige Inferenzlatenzen essenziell.
Engineering fuer den Praxiseinsatz
TKE positioniert domänenspezifische Beschleunigung als praktikable Alternative zu klassischen CPU- und GPU-Stacks fuer industrielle KI vor Ort.
Drei Entwicklungslinien, die Engineering-Tiefe in marktreife industrielle Produkte ueberfuehren.
TKE begleitet Industriekunden von der Plattformarchitektur bis zur kundenspezifischen Realisierung und verbindet Embedded Intelligence, Elektronikentwicklung und Produktumsetzung.
Industrielle Edge-Systeme
Entwicklung von Edge-Computing-Geraeten
Kundenspezifische Edge-Hardware und Embedded-Software fuer industrielles Monitoring, lokale Inferenz, Datenerfassung und zuverlaessigen Betrieb vor Ort.
Hardwareentwicklung
FPGA- und PCB-Design
FPGA-Architektur, RTL-Implementierung, PCB-Layout und Testablaeufe fuer kundenspezifische Elektronik, bei der Leistung, Timing und Signalintegritaet entscheidend sind.
Kundenspezifische Produktentwicklung
High-End OEM Produktrealisierung
Durchgaengige Realisierung kundenspezifischer Produkte, einschliesslich Konzeptverfeinerung, Hardware- und Softwareintegration, Prototypenvalidierung und Vorbereitung fuer die skalierbare Produktion.
Engineering-Ansatz
Architekturentscheidungen fuer einen effizienten industriellen Edge-Einsatz.
CPU / GPU :
Flexibel, aber aufwendig im Betrieb
Hervorragend fuer allgemeine Rechenaufgaben und hochparallele Workloads, jedoch in Embedded-Deployments oft durch hoeheren Energiebedarf und Steuerungsaufwand benachteiligt.
Instruction-Set DSA :
Effizienter, aber weiterhin durch Datenbewegung begrenzt
Verbessert die KI-Effizienz, bleibt jedoch durch architektonische Engpaesse bei Datentransfer und Softwareoekosystemen begrenzt.
Rekonfigurierbarer Datenfluss (DSA) : Bevorzugte Architektur fuer industrielle Edge-KI
Daten werden direkt ueber Rechen- und Speicherressourcen abgebildet, wodurch redundante Load/Store-Bewegungen reduziert sowie Latenz, Auslastung und Energieeffizienz verbessert werden.
Datengetriebene Ausfuehrung
Rechenmodule bleiben aktiv, sobald Daten bereitstehen, und unterstuetzen so konstante Leistung auf begrenzter Hardware.
Compiler-definierte Ablaufplanung
Workloads werden bereits vor der Runtime in Software vorbereitet, was die Hardware vereinfacht und die Deploymentsicherheit erhoeht.
Passung fuer den Industrieeinsatz
Besser abgestimmt auf Vor-Ort-Grenzen, deterministische Prozesse und langlebige industrielle Systeme.
Kompetenzen
Durchgaengiges Engineering von der Beschleunigerarchitektur bis zum Deployment-Tooling.
Beschleunigerarchitektur
SoC-Architektur, Multi-Engine-Speicherhierarchie, AI-Engine-Design und Streaming-Optimierungen fuer dauerhafte Ausfuehrung.
Industrielle Edge-Module
Deployment-faehige Edge-Module fuer den zuverlaessigen Betrieb kompilierter KI-Workloads unter Feldbedingungen.
Compiler und Runtime
Uebersetzt Modelle in ausfuehrbare Accelerator-Programme, plant Ressourcen und erfasst Task-Timings fuer Analysen.
Model Integration DSL
Fuehrt eine Abstraktionsschicht zwischen Operatoren und Hardware-Registerkonfiguration ein und vereinfacht so das Deployment-Engineering.
Quantisierungs-Toolkit
Unterstuetzt asymmetrische 8-Bit-, 16-Bit- und Mixed-Quantisierung, um Modellgenauigkeit und Deployment-Effizienz auszubalancieren.
Performance-Transparenz
Visualisiert Hardwareauslastung und Runtime-Engpaesse und ermoeglicht die iterative Optimierung kompilierter industrieller KI-Workloads.
Liefer-Workflow
Vom industriellen KI-Workload bis zur einsatzbereiten Ausfuehrung im Feld.
01
Analysieren
Analyse von Monitoring-, Anomalieerkennungs- oder Wartungs-Workloads und Identifikation dominanter Rechen- und Dataflow-Muster.
02
Kompilieren
Umwandlung von Modellgraphen in quantisierte Repraesentationen und Accelerator-Executables fuer die gewaehlte Zielplattform.
03
Optimieren
Fusion von Operatoren, Optimierung speichersensitiver Schichten und Datenausrichtung auf parallele Einheiten fuer hoehere Effizienz und Auslastung.
04
Deployen
Ausfuehrung auf dem Edge-Modul mit Runtime-Profiling, Validierung und iterativer Abstimmung fuer Produktionsreife.
-0.19 ms
Reduktion der Latenz nach abgestimmten Modell-, Compiler- und Runtime-Optimierungen.
+1.66%
Verbesserung der Hardwareauslastung unter der optimierten Konfiguration.
94.97%
Anteil der Rechenlast, der im analysierten industriellen KI-Workload durch INT8-Matrixoperationen bestimmt wird.
Benchmark-Ergebnisse