QNAP Newsroom

Willich/Deutschland, Taipeh/Taiwan, 14. Juni 2019 – QNAP präsentiert die zwei Rechenbeschleunigerkarten Mustang-V100 (VPU-basiert) und Mustang-F100 (FPGA-basiert), die für KI Deep Learning Inferenz entwickelt wurden. Die Beschleunigerkarten sind PCIe kompatibel und können in Intel-basierten Server/PCs oder QNAP NAS installiert werden. Damit eignen sie sich optimal für anspruchsvolle KI-Anwendungen sowie maschinelles Sehen in den Bereichen Produktion, Gesundheitswesen, Smart Retail und Videoüberwachung. Die Beschleunigerkarten sind ab 899,- Euro zzgl. Mwst. erhältlich.

„Die Rechengeschwindigkeit ist ausschlaggebend für die Effizienz von KI-Anwendungen“, so Mathias Fürlinger, Senior Storage Consultant bei QNAP, und fügt hinzu: „Mustang-V100 und Mustand-F100 sind für die OpenVINO Architektur optimiert und können Auslastungen auf Intel Hardware dank größerer Leistung erweitern. Zusätzlich erfüllt das OpenVINO Workflow Consolidation Tool von QNAP in kürzester Zeit die Rechenbeschleunigung für Deep Learning Inferenz.“

Sowohl die Mustang V-100 als auch die Mustang-F100 bieten wirtschaftliche Beschleunigungslösungen für die KI-Inferenz. Dank der Kompatibilität mit dem OpenVINO Toolkit optimieren sie die Inferenz-Auslastung für Bildklassifizierung und maschinelles Sehen. Das von Intel entwickelte OpenVINO-Toolkit hilft bei der beschleunigten Entwicklung von maschinellem Sehen und Deep Learning in visuellen Anwendungen. Es beinhaltet den Modelloptimierer und die Inferenzmaschine und kann pre-trained Deep Learning Modelle (wie Caffe und TensorFlow) in eine Zwischendarstellung (IR) optimieren und dann die Inferenzmaschine über heterogene Intel Hardware (wie CPU, GPU, FPGA und VPU) ausführen.

Um möglichst viele Anwendungen (einschließlich Überwachung, Virtualisierung und AI) unterstützen zu können, entwickelt sich das QNAP NAS stets weiter. Hierfür kombiniert es großen Speicher und PCIe-Erweiterbarkeit, um das Nutzungspotenzial der KI voll auszuschöpfen. QNAP hat das OpenVINO Workflow Consolidation Tool (OWCT) entwickelt, das die Intel OpenVINO Toolkit Technologie nutzt.

In Verbindung mit dem OWCT ist das Intel-basierte QNAP NAS die ideale Inferenz-Server-Lösung, um Unternehmen beim schnellen Aufbau von Inferenzsystemen zu unterstützen. KI-Entwickler können trained Modelle auf einem QNAP NAS für Inferenzen einsetzen. Mit der Installation der Mustang-V100 oder Mustang-F100 Beschleunigerkarte erzielen die Anwender somit optimale Leistungen bei der Ausführung von Inferenzen.

QNAP NAS unterstützen die Mustang-V100 und Mustang-F100 mit dem aktuellen Betriebssystem QTS 4.4.0. Alle QNAP NAS Modelle, die QTS 4.4.0 unterstützen, finden sie auf www.qnap.com. Nutzer können die OWCT App für das QNAP NAS im App Center herunterladen und installieren.

Wichtigsten technische Daten der Modelle und Preise

• Mustang-V100-MX8-R10 – erhältlich für 899,- Euro zzgl. Mwst
  Halbe Einbauhöhe, acht Intel Movidius Myriad X MA2485 VPU, PCI Express Gen2 x4 Schnittstelle, Stromverbrauch geringer als 30W
• Mustang-F100-A10-R10 – erhältlich für 1.999,- Euro zzgl. Mwst
  Halbe Höhe, Intel Arria 10 GX1150 FPGA, PCI Express Gen3 x8 Schnittstelle, Stromverbrauch geringer als 60W

Weitere Infos

Videomaterial zur Rechenbeschleunigung der Mustang-Serie finden Sie auf QNAP Live und Youtube.