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Qualitätsprüfung per Bildverarbeitung Warum LG Innotek für KI-Inspektion auf Intel setzt

Von Manuel Christa 2 min Lesedauer

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LG Innotek baut seine Qualitätsprüfung um: Statt teurer, schwer skalierbarer Spezial-GPUs setzt der südkoreanische Komponentenhersteller auf ein Intel-Paket aus Core-CPUs mit integrierter Grafik, Arc-GPUs und Xeon-Servern.

KI-Bildinspektion: LG Innotek betreibt die Qualitätskontrolle mit Intels Ökosystem.(Bild: Stable Diffusion / KI-generiert)
KI-Bildinspektion: LG Innotek betreibt die Qualitätskontrolle mit Intels Ökosystem.
(Bild: Stable Diffusion / KI-generiert)

Der Ansatz trennt klar nach Aufgaben. Kameradaten landen zunächst auf PCs mit Core-Prozessoren, die ihre integrierte Grafik für Inferenz nutzen. Wenn mehrere Algorithmen auf hochauflösenden Bildern gleichzeitig arbeiten, springt eine Arc-GPU ein. Historisierte Datensätze wandern für das Vortraining auf Xeon-Server. Perspektivisch kommt Gaudi für Pre-Training in Betracht. Ergebnis laut Fallstudie: eine Defekterkennungsrate von bis zu 99,99 Prozent.

Warum Intel statt Nvidia an der Linie

Der Wechsel ist weniger technischer Dogmatismus als Rechenstift: LG Innotek verweist auf hohe Kosten und eine schwankende Verfügbarkeit bisher genutzter diskreter GPUs „anderer Anbieter“. Die Kombination aus iGPU und Arc senkt die Investitions- und Systemkosten, ohne die Taktzahl der Linien auszubremsen. „Die wichtigste Neuerung durch Intel Core Prozessoren ist die Möglichkeit, den gesamten Prüfprozess vollständig zu automatisieren, indem wir effiziente KI-Prüfsysteme in jedem Prozess zu geringeren Kosten einsetzen. Außerdem verbessert die diskrete Intel Arc GPU die Kosteneffizienz um das drei- bis vierfache gegenüber dem Hardware-Leistungsniveau, das wir im Einsatz haben“, sagt Lee Sang-houn, Leiter der Equipment Technologies Division im Production Innovation Center von LG Innotek.

Konzeptdiagramm der Bildverarbeitung bei LG Innotek.(Bild: Intel)
Konzeptdiagramm der Bildverarbeitung bei LG Innotek.
(Bild: Intel)

Toolkit OpenVINO als Hebel

Ein Schlüssel ist die Software-Schicht: Intels Open-Source-KI-Toolkit OpenVINO erlaubt es, vorhandene Deep-Learning-Modelle ohne großen Umbau auf Intel-Hardware zu heben. Das adressiert die typische Hürde bei Umrüstungen – nicht das Modell, sondern die Toolchain bremst. „Früher hatten wir unsere Deep-Learning-Umgebung um bestimmte Grafikkarten herum aufgebaut. [...] Nach Erfahrung mit der einfachen Handhabung von OpenVINO und seinen Vorteilen gegenüber dem bestehenden System haben wir uns jedoch entschieden, ein OpenVINO-basierendes Prüfsystem umzusetzen“, sagt Yang Hee-cheol, Teamleiter KI-Inspektion bei LG Innotek.

Operativ startete LG Innotek in der Kameramodul-Fertigung. Als Nächstes folgt Gumi 4 mit FC-BGA-Substraten, anschließend weitere Linien im In- und Ausland. Für das fortlaufende Finetuning plant das Unternehmen einen Schritt, der Kosten weiter drückt: weg von „Xeon + dGPU“ hin zu Xeon-CPUs mit AMX-Beschleunigern, also Feintuning ausschließlich auf der CPU. Intel nennt zudem Gaudi-Beschleuniger als Option für künftige Vortrainings-Workloads.

Nvidia bleibt im reinen Hochleistungs-Training und in der Cloud gesetzt. An der Linie zählen jedoch Gesamtbetriebskosten, Lieferfähigkeit und Integrationsaufwand. Genau dort spielt die Intel-Kombination ihre Stärken aus: iGPU für breite Basis, Arc für Spitzenlasten, Xeon/AMX für Finetuning. Für LG Innotek ist das weniger „gegen“ Nvidia als „pro“ Skalierbarkeit in der Fabrik. (mc)

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