Intelligent Edge - breaking the storage hype (Michael Beeck, mibeeck GmbH)

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Intelligent Edge - breaking the storage hype
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• IoT quick ń dirty - was ist eigentlich IOT?
• IoT quick ń dirty - was steckt hinter IOT?
• IoT quick ń dirty - Mein Sensor denkt …
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• stetigem Wandel
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S1
S2
S1 + S2
(gesampeltes Signal)
Qn
∫S1(t)dt ∫S2(t)dt
Diese beiden Integrale werden
zur Positionsbestimmung benötigt
t
Sn = αn S1 + αn S2 + β
(1 < n ≲1000)
^
$
?
?
??
𝜏cam4Life (now: Photonscore) = realtime big data analytics

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S1
S2
S1 + S2
(gesampeltes Signal)
Qn
∫S1(t)dt ∫S2(t)dt
Diese beiden Integrale werden
zur Positionsbestimmung benötigt
t
Sn = αn S1 + αn S2 + β
(1 < n ≲1000)
^
$
?
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??
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IoT quick ´n dirty: Was ist eigentlich IoT
Edge Gateway
The Edge The Net The Cloud
Reporting

IoT quick ń dirty: Was ist eigentlich ein Ding
39.99 €
Beispiel:
Texas Instruments
CC3200 Sensor Tag Wifi
TI Sensor Tag Wifi
CC3200 MCU:
ARM M4 Core
Crypto Engine
Wifi
Sensors:
Temperature
Humidity
9-Axis Motion
Light
Microphone
Altimeter

IoT quick ´n dirty: Was ist eigentlich ein Ding
1x ESP8266 : Arduino kompatibles „Thing“
1x DHT11 : Humidity/Temperatur Sensor
3x Verbindungsdrähte
1x USB power (z.B. Power Bank)
(Laufzeit 15-20 Tage @ 2500mAh)
5.60 €
2,95 €
0,01 €
8,95 €
Beispiel:
Espressif
Node MCU ESP8266

IoT quick ´n dirty: Sensors (Development Packs)
Arduino Code
247KB
ca. 50-350 Lines of Code  
(je nach Features im Programm)

IoT quick ´n dirty: Was steckt hinter IoT?
The Edge
The Internet
The Net The Cloud

IoT quick ´n dirty: Darum lieben Storage-Hersteller IoT
The Edge
The Internet
The Net The Cloud

IoT quick ´n dirty: Warum überhaupt Speichern und Cloud?
Production Data
Weather Data
Engineering Data
Customer Data
Sales Data
Trafﬁc Data

IoT quick ´n dirty: Ein kleiner Ausflug in die Anfänge der AI/KI - 1985
The Expert
teaches
the Machine
The Programmer
writes
the Rules
Data
Holds
the Story
• LISP (ca. 1952 entwickelt)
• Expert Systems
Symbolics
Lisp Machines

IoT quick ´n dirty: Ein kleiner Ausflug in die AI/KI heute
Data
teaches
the Machine
Data
writes
the Rules
Data
tells
the Story Power GPU Server
X86 GPU Server
Analytics
Production

IoT quick ´n dirty: Ein kleiner Ausflug in die AI/KI heute
Data
teaches
the Machine
Data
writes
the Rules
Data
tells
the Story
Analytics
Production
uLisp

Intel Neuronal
Compute Stick 2 (NCS2)
NVIDIA Jetson Nano
IoT quick ´n dirty: The Intelligent Edge - AI/ANN Accelerators
Tensor Processing
Unit (TPU)
• Quad Core ARM Cortex A57 (64-Bit) CPU
• 128 Cuda Cores (Maxwell Architektur)
• 472 GFLOPs (FP16)
• External Co-Processing Unit
• Visual Processing optimized
• Intel Movidius Myriad X (16 Core)
• 100 GFLOPs (FP16) @ Visual Processing Task
• Dedizierte Recheneinheiten, optimiert für 
Matrixoperationen bei geringerer Präzision
• Optimiert für das Tensor Flow Framework
• Entspricht ca. 75 TFLOP/TPU
Wird als externer Coprozessor in Anwendungen
eingebunden. Hohe Leistung z.B. bei Matrix- 
Multiplikationen. ca. 100GFlops@1W
Standalone System mit hoher GPU-Leistung für 
Anwendungen wie Deep Machine Learning,
Objekt-Erkennung, autonomes Fahren etc.
Leistungsaufnahme: typ. 5W
ca. 100€ca. 90€
Solche Boards werden in den Google RZ eingesetzt  
und können über das Cloud-Angebot genutzt werden.
TPU3.0-Pods bestehen aus 1024 TPU, 256 CPU und  
leisten ca. 100 PFLOPs

IoT quick ´n dirty: The Intelligent Edge
Yes!6uA/MHZ => ca. 300uA
• 32-bit ARM Cortex-M4F processor with DMA
• 48MHz CPU clock, 96MHz with TurboSPOT™
• 1MB Flash
• 384KB SRAM
• Dedicated Bluetooth processor with BLE 5
Tensor Flow Light
for embedded Systems
SparkFun Edge Development Board - Apollo3 Blue
• ST LIS2DH12 3-axis accelerometer
• 2x MEMS microphones with operational ampliﬁer
• OV7670 camera connector
• 4 x GPIO connections
• FTDI-style serial header for programming
• Bluetooth antenna
• CR2032 coin cell holder for battery operation
• … and more
}14,95€
https://teachablemachine.withgoogle.com
https://coral.withgoogle.com

IoT quick ´n dirty: The Intelligent Edge
https://teachablemachine.withgoogle.com
Dev Board
USB Accelerator
https://coral.withgoogle.com

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The Intelligent Edge - TensorFlow Lite for Microcontroller
Data
Training
Model
Checkpoints
Storage-Forum 2019
Training
Iteration 1
Iteration 2
Iteration 3
Iteration n
Checkpoint 1
Checkpoint 2
Checkpoint 3
Checkpoint n
Finished Model
A
B C
E
D F

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Training
Iteration 1
Iteration 2
Iteration 3
Iteration n
Checkpoint 1
Checkpoint 2
Checkpoint 3
Checkpoint n
Finished Model
A
B C
E
D F
Graph Def
CheckpointGraph Def
Frozen Graph
ValuesDeﬁnitions
TOCO Tool
TFLite Model

A
B C
E
D F
Graph Def
CheckpointGraph Def
Frozen Graph
ValuesDeﬁnitions
TOCO Tool
TFLite Model
Trained TensorFlow Model
Trained TensorFlow Lite
Converter
Trained TensorFlow Lite
Model File (.tflite)
C++ API
Interpreter Kernels
Android App, IOS App, MCU
Neuronal Network API

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The Intelligent Edge - TensorFlow Lite for Microcontrollers
Arduino nano BLE
29€
STM32F746-DISCO
53 €
Storage-Forum 2019
C++ API
Interpreter Kernels
Android App, IOS App, MCU
Neuronal Network API
1160 × 808

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Strategy Consulting Data Center & CloudMichael M. Beeck
Technology Evangelist, CEO
michael.beeck@mibeeck.de
mibeeck Consulting GmbHEicherloher Str. 5e, 85467 Neuching, Germany
Tel. +49 (0)8123 90913 70, Fax +49 (0)8123 9091279
Mobile +49 171 2202050
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Mobile +49 176 550 811 71
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