Wie stark hat sich KI in der Automatisierung in Deutschland bereits etabliert?

Martin Stiborski: Aktuell ist absehbar, dass Kunden verstärkt auf ergänzende, integrierte Technologien zurückgreifen, um ihre Automatisierungsprojekte im Jahr 2020 voranzutreiben. Das betrifft beispielsweise Technologien wie Machine Learning, Prozess-Orchestration, Cognitive Capture, Optical Character Recognition und fortschrittliche Analyseverfahren. Dieser Trend hat sich im Vergleich zum Jahr 2019 noch einmal verstärkt. Allerdings besteht die größte Herausforderung aktuell in dem Fachkräftemangel, den diese steigende Nachfrage mit sich bringt.

Welche Vorteile bietet RDMA im Vergleich zur konventionellen Methode über die CPU?

Martin Stiborski: Remote Direct Memory Access (RDMA) ist verwandt mit Direct Memory ­Access (DMA) und besonders hilfreich bei parallelen Prozessen in Hochleistungsrechnern. Die Methode ermöglicht es, Daten direkt vom Haupt- bzw. Arbeitsspeicher eines Computers in den Speicher eines anderen Systems zu transferieren. Betriebssysteme, Cache oder CPU werden ­dabei nicht belastet, sodass weniger Hardware-Ressourcen benötigt werden. Das Ergebnis ist eine überragende Geschwindigkeit gegenüber anderen Technologien und Datenübertragungsprotokollen, wie z.B. iSCSI.

Und welchen Nutzen hat es für KI-Anwendungen, die Rechenoperationen auf einen zentralen Rechner und ein Edge-System zu verteilen?

Martin Stiborski: Das größte Problem, dass sich schon seit geraumer Zeit abzeichnet, ist die ­fehlende Bandbreite zum Edge. Ein Upgrade auf 5G erscheint zwar zunächst sinnvoll, behandelt allerdings nur die Symptome dieses Phänomens. Unser Unternehmen verfolgt daher, gemeinsam mit One Stop Systems, neuartige Lösungsansätze, um das Bandbreitenproblem anzugehen. AI on the Fly vermischt hochperformante GPU-basierte Rechenprozesse mit traditionellem Edge Computing. Die Daten sparen sich somit den Weg über das Rechenzentrum und werden vor Ort verarbeitet, was die Latenzzeiten enorm verbessert.

Wie stark lässt sich das AI-on-the-Fly-System an die Anwendung anpassen? Wo könnte es an seine Grenzen kommen?

Martin Stiborski:  Die AI-on-the-Fly-Systeme sind generell hoch flexibel. Wir liefern hier von fertigen Systemen bis hin zum kompletten Custom Design für Bereiche wie z.B. für die Medizintechnik, autonomes Fahren, usw. Die Grenzen sind meist durch andere Einflüsse begrenzt, da wir mit unseren Produkten komplett flexibel reagieren können. Wieviel Edge-Leistung benötigt wird, hängt von der Applikation und dem Umfeld ab.

Mit welchen Produkten respektive Service-Angeboten unterstützt Bressner den Kunden in puncto KI?

Martin Stiborski: Hier legen wir mit unseren erfahrenen Vertrieblern und FAEs natürlich viel Wert auf die Beratung und die Suche nach der richtigen Lösung für unsere Kunden. Wir liefern an der Stelle die kostenfreie Beratung bis über das entsprechende Produkt und natürlich auch den After-Sales-Support bei Themen zu Integration oder technischen Fragen. Auf Wunsch erhalten die Kunden sogar ein globales 24/7-Service-Angebot.

Bressner arbeitet unter anderem mit OSS zusammen. Welche weiteren Projekte sind zeitnah geplant?

Martin Stiborski: Wir erweitern sukzessive unser Produktportfolio herum um die bereits ­bestehenden KI/GPU-Lösungen. Da wir branchentechnisch sehr breit aufgestellt sind, wächst die Nachfrage nach den verschiedensten Lösungen ständig. Durch unseren Mutterkonzern OSS haben wir auch die Möglichkeit, komplette Lösungen und Produkte als OEM/ODM-Design zu entwickeln und natürlich auch zu produzieren. Im Standardproduktbereich gibt es auch immer Neuigkeiten, wie z.B. lüfterlose Embedded-PCs mit integrierten leistungsstarken GPUs.