TwinCAT Machine Learning Server 是一個用于訓(xùn)練好的機(jī)器和深度學(xué)習(xí)模型的高性能執(zhí)行模塊(推理引擎)。
TwinCAT Machine Learning
又提供一個新的推理引擎
通過將 TwinCAT Machine Learning Server 用作額外的推理引擎，TwinCAT Machine Learning 仍可以滿足日益增長的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)或深度學(xué)習(xí)等工業(yè)應(yīng)用需求。這是因為 ML 模型正變得越來越復(fù)雜，執(zhí)行速度會越來越快，而且對 ML 模型推理引擎的靈活性要求也不斷提升。
TwinCAT Machine Learning Server 是一個標(biāo)準(zhǔn)的 TwinCAT PLC 功能庫，也是一個近實時推理引擎，即與之前的兩個引擎相比，它不是在硬實時中執(zhí)行，而是在工業(yè) PC 上的一個獨立進(jìn)程中執(zhí)行。基本上所有的人工智能模型都可以在服務(wù)器引擎中執(zhí)行，完全支持標(biāo)準(zhǔn)化的開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)格式。此外，這款 TwinCAT 產(chǎn)品還有經(jīng)過優(yōu)化的AI硬件選項，可以實現(xiàn)可擴(kuò)展的性能。
TwinCAT Machine Learning Server 可以在 CPU 內(nèi)核上以傳統(tǒng)的并行方式運(yùn)行，既可以使用倍福工業(yè) PC 中集成的 GPU，也可以訪問專用 GPU，例如 NVIDIA GPU。這樣可以提供一個在模型方面具有最大靈活性、在硬件方面具有高性能的推理引擎，可以應(yīng)用于預(yù)測性和規(guī)范性模型以及機(jī)器視覺和機(jī)器人技術(shù)。例如基于圖像的產(chǎn)品分揀或評估方法可以用于缺陷分類以及缺陷或產(chǎn)品定位，以及計算夾緊位置。
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