Unsere Welt dreht sich gefühlt immer schneller – und mit ihr die Innovationszyklen der Elektronikbranche. Rutronik hat es in seiner über 50-jährigen Firmengeschichte stets verstanden, mit den Entwicklungen Schritt zu halten und seinen Kunden den Zugang zu neuen Entwicklungen zu ermöglichen. Am aktuellen Beispiel der Künstlichen Intelligenz (KI) findet sich mittlerweile in allen Produktbereichen und Leistungsklassen Hardware mit sogenannten KI-Beschleunigern, also Neuronal Processing Units, die als Co-Prozessoren die Anwendungen vom Feldeinsatz bis zum Rechenzentrum fit für zukünftige Anforderungen machen. Darüber hinaus gibt es rechtliche Aspekte, die Unternehmen unbedingt beachten sollten.
Unsere Welt dreht sich gefühlt immer schneller – und mit ihr die Innovationszyklen der Elektronikbranche. Rutronik hat es in seiner über 50-jährigen Firmengeschichte stets verstanden, mit den Entwicklungen Schritt zu halten und seinen Kunden den Zugang zu neuen Entwicklungen zu ermöglichen. Am aktuellen Beispiel der Künstlichen Intelligenz (KI) findet sich mittlerweile in allen Produktbereichen und Leistungsklassen Hardware mit sogenannten KI-Beschleunigern, also Neuronal Processing Units, die als Co-Prozessoren die Anwendungen vom Feldeinsatz bis zum Rechenzentrum fit für zukünftige Anforderungen machen. Darüber hinaus gibt es rechtliche Aspekte, die Unternehmen unbedingt beachten sollten.
Das Ende von Windows 10 und die Folgen
In vielen Unternehmen wird noch auf Notebooks mit dem Betriebssystem Windows 10 gearbeitet. Microsoft hat jedoch bereits das offizielle Supportende für den 14. Oktober 2025 angekündigt. Nicht nur die technische Unterstützung wird dann eingestellt. Insbesondere das Ausbleiben von Sicherheitsupdates zwingt Unternehmen im Umfeld erhöhter Kritikalität durch die bereits ein Jahr zuvor (Oktober 2024) in Kraft tretende Netz- und Informationssicherheitsrichtlinie (NIS2) zur Umstellung. Doch auch alle anderen Firmen, wie auch private Anwender, sollten sich den zukünftigen Sicherheitsrisiken bewusst sein, zumal potenzielle Gefahren sicher auch weiterhin zunehmen werden.
Wer seine bestehende Computerlandschaft einfach auf Windows 11 updaten will, könnte an mangelnder Kompatibilität oder erhöhten Systemanforderungen scheitern. Besitzerinnen und Besitzern von Computern mit Intel Core Prozessoren bis einschließlich der siebten Generation bliebe allenfalls der Umstieg auf Linux oder der reine Offline-Betrieb, um ein Desaster zu vermeiden. Die meisten Unternehmen und Anwender werden das Support-Ende sicherlich zum Anlass nehmen, beim Wechsel auf Windows 11 auch gleich die Hardware zu modernisieren. In neusten Geräten hat sich schließlich auch die Peripherie weiterentwickelt. So profitiert man nebenbei von neueren Bluetooth- und WiFi-Spezifikationen, besseren Kameras, Displays und Akkulaufzeiten. Wenn man im Zuge des Umstiegs auf Windows 11 neue Computer anschafft, dann doch gleich Geräte mit integrierter NPU, welche CPU und GPU nicht nur entlasten, sondern auch der immer verbreiterten Ausführung von KI-Prozessen enorme Geschwindigkeits- und Energiehaushaltsvorteile offenhält.
Kompetente Beratung und individuelle Konfigurationsmöglichkeiten
Mit den Notebooks exone go Business 1490 X14 und exone go Business 1690 X14 bietet Rutronik seinen Kunden zwei Modelle mit 14“ bzw. 16“ Displaydiagonale auf Basis des neuen KI-fähigen Intel Core Ultra 7-155U Prozessors. In einem robusten und leichten Gehäuse (Gesamtgewicht ca. 1 kg) sorgen Sicherheitsfunktionen für den Schutz der Daten. Modernste Konnektivitätsoptionen sorgen dafür, dass mit dem Rechner immer und von überall eine Verbindung hergestellt werden kann. Die Akkulaufzeit wird vom Hersteller mit 16 Stunden angegeben, so dass auch nach Jahren noch genügend Energie für einen kompletten Arbeitstag vorhanden sein sollte (Abbildung 1).
Die Expertinnen und Experten der noch jungen Sparte „Rutronik IT Electronics“ beraten zu Konfigurationsmöglichkeiten, Erweiterungen, Peripherie oder KI-Beschleunigerkarten beispielsweise für Bestandshardware. Auch bei der individuellen Zusammenstellung eines Rechners unterstützt das Team gerne. Als offizieller Franchise-Distributor von Intel bietet Rutronik die neuen Core Ultra Prozessoren sowie passende Mainboards von Kontron, Asus und Advantech an. Zusammen mit einem Portfolio an Arbeitsspeichern, Festspeichern (auch in Verbindung mit Windows-Lizenzen), Netzteilen, Gehäusen und Peripheriegeräten können damit individuelle KI-Rechner zusammengestellt werden.
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Ein Blick auf den Computermarkt
Über den Tellerrand in die Glaskugel geschaut: Als der Corona-Virus aufkam und viele Arbeitskräfte das Homeoffice bezogen, erlebte auch der Computerhandel einen Boom. Es wurden Laptops und Peripheriegeräte für die nun mobilen Arbeitskräfte angeschafft und ebenso Server, die ein vernetztes, dezentrales Arbeiten ermöglichten. Die Supply Chain wurde dabei auf eine harte Probe gestellt. So floss ein Großteil der Halbleiterbauelemente bevorzugt in die Computerbranche, die mit enormen Stückzahlen die Argumente auf ihrer Seite hatte. Auf ein produziertes Auto kamen unzählige neue Laptops. Einige Branchen, wie die genannte Automobilindustrie, hatten das Nachsehen bei der Chipversorgung. Sie versuchten, die begehrten Ressourcen auf dem Markt zu finden und sich mit erhöhten Forecasts und Doppelbestellungen zu positionieren, um die Produktion ihrer Endprodukte halbwegs aufrechtzuerhalten. Als sich der Markt 2022/2023 wieder normalisierte, wurden die Läger mit den rückstelligen Bestellungen geflutet. Auch in 2024 beobachtet man noch Lagerreichweiten von teils bis zu zwei Jahren, was einen historischer Rekord darstellen dürfte.
Als Folge der vollen Läger bei elektronikverarbeitenden Firmen bei gleichzeitig schwächelnder Wirtschaft, werden kaum neue Bestellungen getätigt, da die Lieferzeiten und Verfügbakeiten von Halbleitern inzwischen nicht mehr als kritisch anzusehen sind. Es ist Vorsicht geboten: Die Halbleiterproduzenten sind gezwungen, ihre Produktion zu drosseln und auch ihre Lieferketten anzupassen.
Dieses Auf und Ab der Lagerbestände und Produktionsvolumen nennt man seit Jahrzehnten umgangssprachlich „Schweinezyklus“. So dramatisch die Maximalausschläge in den letzten Jahren waren, hebt sich die aktuelle Situation jedoch von dem altbekekannten Spiel ab. Die unsichere Wirtschaftslage mit höheren Zinsen als im vergangenen Jahrzehnt, lässt die Firmen bei Investitionen eher zurückhaltend agieren und auf eine baldige Zinssenkung hoffen. Das Support-Ende von Windows 10 und der Wettbewerbsdruck, KI quasi einsetzen zu müssen, werden den Computermarkt in 2025 wieder beflügeln. Die Laptops aus den Corona-Anfängen sind bis dahin abgeschrieben und können ersetzt werden. Dieser bevorstehende Boom in Verbindung mit dem Kapazitätsabbau bei der Herstellung von elektronischen Kleinstbauteilen läutet die nächste Phase der Allokation ein. Die gesamte Elektronikindustrie weist bereits seit einigen Wochen darauf hin, dass langfristige Bedarfspläne der Kunden erforderlich sind, um die Versorgung in 2025 und darüber hinaus sicherzustellen. Alle IT-Einkäufer sollten gewarnt sein, nicht bis zum Support-Ende von Microsoft zu warten. Etwas mehr Weitsicht und ein zeitlicher Puffer beugt einen leergefegten Markt vor und bieten bessere Einkaufskonditionen, als wenn später die Regale der Distributoren und Händler wieder leer sind.
Leistungsstarke KI-Anwendungen und Entwicklertools
KI ist aber nicht nur ein Thema für Menschen vor dem PC. Auch in professionellen Anwendungen, wie sie bereits in der Industrie, Medizin, Robotik und Automation zu beobachten sind, werden gerne Sensorikmuster, Kamerabilder und Audioquellen mithilfe von Large Language Models (LLMs) oder Large Action Models (LAMs) analysiert und gemäß der Wahrscheinlichkeitsgesetze entsprechende Schlüsse gezogen.
Beginnen wir auf der Ebene der Sensoren und Aktoren – also ganz nah am Werkstück. Hier werden die Sensordaten bereits vor der Weiterverarbeitung auf Muster untersucht und bewertet. Die Firma Edge Impulse bietet solche Machine-Learning-Software zum Beispiel für die Mikrocontroller von Nordic Semiconductor und Infineon an. So mancher Smart-Ring, der die Gesundheitsparameter des Ringträgers überwacht und an das Smartphone sendet, basiert auf der stromsparenden Hardware von Nordic Semiconductor und der darauf laufenden ML/KI-Software von Edge Impulse. Dass ein Fingerring mit Sensoren, Bluetooth und KI-Berechnungen nicht viel Platz für einen großen Akku lässt, zeugt von der enormen Energieeffizienz, die in den letzten Jahren erreicht wurde.
Mit den neuen nRF54L- und nRF54H-Familien kommen Ende 2024 bzw. Anfang 2025 die neuesten und nochmals verbesserten Generationen von Multicore-Mikrocontrollern in einem stecknadelgroßen Chip auf den Markt. Beim Bluetooth-Mikrocontroller PSoC63 von Infineon hat der Kunde sogar die Wahl zwischen Edge Impulse und der inzwischen bei Infineon integrierten Software von Imagemob. Beide Softwarelösungen konzentrieren sich auf Machine Learning-Aufgaben im Controller. Imagemob ist bereits im Infineon SDK Modbus Toolbox enthalten. Dort findet sich auch die Installationsanleitung für den Einsatz der Drittanbieter-Software Edge Impulse.
Anforderungen von Edge Computing begegnen
Wer mehr Rechenleistung benötigt, als nur Bewegungen zu bewerten, Klangmuster einem Ereignis zuzuordnen oder Umweltparameter zu konsolidieren und Hochrechnungen zu erstellen, findet bei Rutronik neben Komplettcomputern und Halbleiterchips auch KI-fähige Embedded Boards. Diese Klasse wird typischerweise für Edge Computing-Anwendungen eingesetzt – also wenige Meter vom Werkstück entfernt. Edge Computing-Anwendungen werden mit festen Spannungen versorgt und können daher mehr Energie umsetzen als batteriebetriebene Anwendungen. Entsprechend ungleich höher ist auch die Rechenleistung, sodass hier gerne Videoanalysen und hochfrequente, oft Echtzeit-Berechnungen durchgeführt werden.
Die Intel Tiber Development Cloud bietet Entwicklerinnen und Entwicklern Zugang zu sehr vielen KI-Tools wie OpenVino, OneAPI, PyTorch, TensorFlow, Llama2, und vielen weiteren LLMs, Frameworks und Toolkits. Als Hardware-Plattform kann ein eigener Computer entworfen werden, wobei Rutronik mit Intel Core Ultra Prozessoren (Abbildung 2) oder Intel Gaudi KI-Coprozessoren unterstützt. Oder man greift direkt auf ein Board eines Drittherstellers zurück, der die Halbleiterchips bereits verbaut, verifiziert und zertifiziert hat.
Edge-Systeme für die Verarbeitung großer Datenmengen
Der Advantech AIR-030 stellt als nächste Ausbaustufe einen komplett aufgebauten KI-Rechner für den Edge-Einsatz dar. Basierend auf Nvidia Jetson AGX Orin bietet der Rechner eine Heavy Industry-Zertifizierung nach ISO61000-6-4 sowie USB-C, CanBus, Ethernet und diverse Erweiterungsmöglichkeiten, z. B. mittels M.2-Karten. Neben diesem Computer bietet Advantech zwölf weitere Edge-Systeme an – basierend auf Nvidia Jetson Nano, TX2 NX, AGX Xavier oder Nvidia Jetson Xavier NX. Die so vorgefilterten Daten entsprechen nur einem Bruchteil des Volumens der von den Sensoren generierten RAW-Daten. Der Datentransport zu Rechenzentren ist in vielen Fällen deutlich kostengünstiger und schneller. Bei einigen Anwendungen können KI-Berechnungen jedoch nur durch die Verarbeitung verschiedener Datenquellen aus der ganzen Welt durchgeführt werden, sodass Rechenzentren trotz Edge-Wachstum seine Notwendigkeit auch weiterhin ausbauen werden. Advantech bietet mit der MIC-735 Serie komplette Server auf Basis der Nvidia IGX Origin an, die bis zu 275 TOPS schnelle Berechnungen ermöglichen (Abbildung 3). Eine Nvidia RTX A6000 befeuert die Serverfamilie zusätzlich für anspruchsvolle Bewegtbildanalysen. Mit der MIC-71xx Familie von Advantech bietet Rutronik seinen Kunden sechs Entwicklungsumgebungen auf Basis verschiedener Nvidia Jetson Chips für die kundenspezifische Geräteentwicklung.
KI-Chips und Boards für smarte Kameras
Die Modelle ICAM-500, -520 und -540 von Advantech zeigen, was eine Kamera leisten kann, wenn man AI-Chips von Nvidia mit Bildsensoren von Sony kombiniert (Abbildung 4). Bis zu 8MP@50FPS oder 1,6MP@60FPS ermöglichen hochauflösende Videosignale auch bei sich schnell wechselnden Motiven. Die Kamera erkennt die gefilmten Szenarien und wertet diese noch im Kameragehäuse aus, sodass nur die Schlussfolgerungen aus der gefilmten Szene an den extern angeschlossenen Computer übertragen werden müssen und entsprechend wenig externe Rechenleistung benötigt wird. Die KI-Kameras von Advantech ergänzen damit das Rutronik-Angebot im Bereich Smart Kameras, das in den letzten Jahren durch die sehr erfolgreichen Intel RealSense Kameras, Kameramodule und Chiplösungen bereits eine gute Marktdurchdringung erreicht hat. Die Intel RealSense Produkte ermöglichen insbesondere durch OpenVino und andere KI-Softwaretools auch eine Bildanalyse ohne die Hauptrecheneinheit übermäßig zu belasten. Mit Adlink steht noch ein weiterer Anbieter von KI-Kameras im Rutronik Portfolio bereit, welcher in Kombination mit seiner Edge Vision Analytics Software nicht weniger interessant für viele Aufgaben ist.
Wird ein Edge Computing-System für eine Installation in besonders rauen Umgebungen benötigt, lohnt sich ein Blick auf die Advantech MIC-71x-Familie oder den MIC-730IVA zu werfen. Bis zu acht Videostreams lassen sich mit einem solchen Rechner einfangen und auswerten – auch ohne Lüfter, was u. a. in staubiger Umgebung zwingend ist. Der Leistungsbereich reicht von 512 GOPS, über 21 und 32 TOPS, bis hin zu 100 TOPS bei den Spitzengeräten MIC-715OX und MIC-717OX. Die SECeDGE-Software auf den Advantech-Computern schützt die kundeneigenen KI-Modelle, stellt die Datenintegrität sicher, macht einen externen TPM-Chip überflüssig und ermöglicht gleichzeitig Secure Boot, Firmwareupdates, Failure Recovering, Encryption, Credentials Management und Cloud-Integration (Abbildung 5).
Computer, Prozessoren und Boards für KI-Anwendungen
Für bestimmte Anwendungen bietet sich eine KI-Lösung des italienischen Platinenherstellers Seco an. Der Seco Titan 300 TGL-UP3 AI ist ein lüfterloser Multi Core-Rechner auf Basis von Intel Core und Intel Celeron Prozessoren, sodass Aufgaben auf den jeweils energieeffizientesten Recheneinheiten ausgeführt werden können (Abbildung 6). Zusätzlich hat Seco den beiden CPUs eine NPU als Co-Prozessor zur Seite gestellt. Hier werkelt mit bis zu 120 TOPS ein Axelera Metis, auch AIPU (Künstliche Intelligenz Prozesseinheit) genannt. Der noch junge Franchise-Partner von Rutronik Via Technologies setzt bei seinen KI-Boards auf intelligente Halbleiter von MediaTek. So ist das Via ARTiGO A5000 ein lüfterloses, sehr kleines ARM-System mit acht Rechenkernen (zwei MediaTek Genio 700 bzw. zwei Arm Cortex-A78 Einheiten) für KI-Anwendungen am Edge. Auch an das Via SOM-5000 lassen sich zwei AHD-Kameras über MIPI und Touches über LVDS und HDMI anschließen (Abbildung 7). Die 4k Hardwarebeschleunigung nach H.265/H.264 erlaubt Videokomprimierung und -dekompromierung, ohne die Hauptrechner mit dieser Arbeit zu belasten. 4 TOPS der KI-Einheit sollten für viele Videoaufgaben bereits ausreichen, sodass hier bereits bei der Produktauswahl Energiebedarf und Anschaffungskosten eingespart werden können.
Wer bestehende Workstations oder Server mit KI-Beschleunigern nachrüsten möchte, der findet mit der iEi Mustang-T100-T5 und der Mustang-M2BM entsprechende Erweiterungskarten. Basiert die T100-Karte auf gleich fünf Coral Edge TPUs von Google, so lässt die M2BM-Karte die Berechnungen von zwei Intel Movidius Myriad X VPUs durchführen. Bereits die Google-Karte glänzt mit 20 TOPS bei nur rund 15 W Leistungsaufnahme. Neben iEi setzt auch die Molex-Schwester BittWare mit ihrer Beschleunigerkarte IA-440i auf Intel-Technik. Hier arbeitet allerdings ein Agilex 7 FPGA-Chip der inzwischen von Intel ausgegliederten Firma Altera. Die Karte eignet sich für besonders schnelle Datenspeicherungsaufgaben und wird daher eher in Datenloggern und beim Bau von Speicherservern eingesetzt.
Modulare Lösungen für rechnintensiven Anwendungen
KI hat auch vor dem immer populärer werdenden Segment standardisierter OSM-Module (Open Standard Module) keinen Halt gemacht. Mit den Advantech ROM-2620, ROM-2820 und ROM-2860 bietet Rutronik drei Module, die vom Hersteller auch als Power Saver, AI Enabler und Transboundry Star bezeichnet werden– je nach Bedarf also das passende Angebot für Berechnungen im Feld. Während die ersten beiden auf das Betriebssystem Yocto setzen, ist die letzte aufgeführte Variante ausschließlich für Windows 11-on-Arm oder Ubuntu erhältlich. Für alle drei OSM-Module wird eine Verfügbarkeit bis ins Jahr 2034 garantiert, sodass eine heutige Investition in die Entwicklung ausreichend Zeit hat, einen ROI zu generieren. Die Yocto-Module unterstützen ARM Cortex-A35 bzw. A55 Kerne. So kann das ROM-2820 auf eine 500 GOPS schnelle NPU vom Typ Ethos-U65 zugreifen, die KI-Algorithmen bis zu zehnmal schneller verarbeiten kann als der Cortex-A55-Kern (Abbildung 8). Das Flaggschiff ROM-2860 setzt auf einen Qualcomm QCS6490, welcher die Kyro 670 CPU und die Hexagon NPU aus gleichem Hause enthält. Die Rechenleistung wird gerne in Dash-Cams, Rasenmähern, Staubsaugern oder industriellen Scannern für eine blitzschnelle Kameraauswertung genutzt – die 12 TOPS machen es möglich. Durch die ARM64-Kompatibilität und integriertem Wi-Fi 6E lassen sich die bereits vorgefilterten Daten problemlos in die Microsoft Azure Cloud übertragen, oder auch Azure AI Services neben vielen anderen Entwicklungstools nutzen.
Auch größere Formfaktoren wie Computer-on-Modules sind bei Rutronik längst mit integrierter KI erhältlich. Das Advantech AOM-3511 mit 5 TOPS ist nur 5 Zentimeter tief, das AOM-3411 hingegen 80 Millimeter. Ersteres basiert auf einem Arm Cortex Multicore. Sechs A55@2GHz, ein M7@800MHz und ein M33@250MHz erlauben die Adressierung der Aufgaben an die jeweils sinnvollste Recheneinheit. Das AOM-3411 setzt noch einen drauf: Angetrieben von einem Rockchip RK3576 stehen hier vier A72@2,2GHz, vier A53@1,8GHz und ein M0@800MHz zur Verfügung. 6 TOPS schafft die integrierte NPU.
Das Angebot an Mikrocontroller-Architekturen und den darauf verfügbaren Betriebssystemen kann für einen Neu-, Umsteiger oder Wiedereinsteiger derzeit noch verwirrend sein. Im Juni 2024 kamen die ersten Laptops auf ARM-Basis anstelle von x86-Architekturen auf den Markt, mit Microsoft Windows 11-on-Arm im Unterbau und Microsoft Copilot im Überbau. Alle Laptop-Hersteller, auch Microsoft mit seinen Surface-Modellen, setzen dabei auf den neuen Qualcomm Snapdragon X Elite als Antriebseinheit. Eben dieser neue Prozessor arbeitet auch bereits im Computer-on-Module AOM-7721 von Advantech (Abbildung 9). Mit stolzen 45 TOPS scheint die KI-Performance in Endgeräten also schon jetzt ähnlich hoch, wie es vor kurzem nur in energiehungrigen Servern denkbar war. Für wen das Design eines Basisboards für die Computer-on-Modules nicht in Frage kommt, der findet mit dem Advantech RSB-3810 einen Single Board Computer im 2,5“ Pico-ITX Formfaktor. Der Computer wird von einem MediaTek Genio 1200 angetrieben, der CPU, VPU und MDLA enthält und sich somit auch für rechenintensivere Operationen, insbesondere auf Basis von TensorFlow Lite, eignet.
QR-Code Broschüre „KI-Highlights“
Werfen Sie direkt einen Blick in die Broschüre KI-Highlights
Link: https://www.rutronik.com/downloads/brochures
Produktübersicht in neuer Rutronik-Broschüre KI Highlights
Wer bei diesem Querschnitt durch unsere Produktkategorien vom kleinen KI-Microcontroller bis zum mächtigen KI-Server neugierig auf das gesamte Leistungsspektrum geworden ist, findet in der Rutronik-Broschüre KI-Highlights eine informative Gegenüberstellung worin auch auf das Angebot von DFI, AAEON, Cherry Embedded Solutions, Adlink und speziellen Speicherlösungen diverser Hersteller eingegangen wird. Gerade bei diesem Thema sei erwähnt, dass sich die Welt tatsächlich immer schneller dreht und somit auch das Produktangebot von Rutronik nahezu täglich um neue KI-Lösungen erweitert wird. Ein Gespräch mit den Rutronik-Expertinnen und -Experten ist daher nicht durch KI oder den Katalog zu ersetzen. Bitte warten Sie mit Ihrem Ausstieg von Windows 10 nicht bis zum offiziellen Supportende, wenn vermutlich Preise und Lieferzeiten wieder steigen werden.
Weitere Informationen und eine direkte Bestellmöglichkeit finden Sie auch auf unserer e-Commerce-Plattform www.rutronik24.com.
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