Vent’anni non sono pochi per un’azienda e DpControl li ha vissuti all’insegna del cambiamento continuo e dell’innovazione. Partita in origine con la proposizione di sistemi commerciali di visione per applicazioni industriali, la società salernitana ha presto deciso di estendersi alla progettazione dell’hardware e poi allo sviluppo autonomo dei componenti, arrivando oggi a proporre soluzioni hardware e software personalizzate, sensori di imaging e multimodali per un’ampia gamma di utilizzi, tra i quali IoT industriale, automazione dei processi, robotica e droni, sicurezza, biometria e altri.
L’offerta si basa sulla capacità di capacità di estrarre dati rilevanti a partire da grandi volumi di immagini fisse e video in modo rapido e a costi ridotti. Per arrivarci, l’azienda ha scelto da tempo di integrare l’intelligenza artificiale nella propria tecnologia in combinazione con l’uso di server Hpc per gestire le operazioni di elaborazione e analisi.
L’ultima evoluzione della ricerca interna ha portato all’adozione di tecnologia dove l’Ai si combina con l’edge computing, in modo tale da integrare l’intelligenza direttamente all’interno delle telecamere e spostare quindi in periferia l’intero processo di elaborazione dei dati: “Per renderlo possibile, abbiamo bisogno di addestrare reti neurali che possano fornire risultati rapidi e accurati utilizzando risorse di calcolo minime”, spiega Mario Vigliar, Ceo di DpControl. “Più veloce diventa il processo, prima possiamo arrivare sul mercato con soluzioni di telecamere perimetrali”.
Mario Vigliar, Ceo di DpControl e il sistema Lenovo ThinkSystem Sr670
Poiché l’addestramento delle reti ha aumentato la complessità dei modelli di deep learning di cento volte, facendo crescere allo stesso tempo il consumo di risorse di Cpu e Gpu, l’azienda ha dovuto far evolvere le prestazioni di calcolo della infrastruttura esistente basata su workstation, che stavano creando un significativo collo di bottiglia: “Gestiamo decine set di dati dai 2 ai 10 Tb ognuno e volevamo mantenere tutto in loco. Di conseguenza, abbiamo cercato una piattaforma infrastrutturale efficiente in termini di costi che potesse soddisfare le nostre richieste di prestazioni sempre più esigenti", dettaglia Vigliar. Dopo aver valutato diverse soluzioni di data center, la selezione ha premiato il server Lenovo ThinkSystem Sr670 con adattatore di rete Nvidia ConnectX 2x100GbE a bassa latenza come nuova infrastruttura on premise. In questo modo, DpControl ha potuto sfruttare la sua partecipazione al programma Nvidia Inception, che aiuta le startup a crescere più rapidamente attraverso l'accesso a tecnologie Gpu all'avanguardia, come l’A100 Tensor Core: “La combinazione delle due tecnologie”, aggiunge Vigliar, “ci consente di portare a termine tutti i nostri carichi di lavoro di formazione delle reti neurali su un solo server”.
Le telecamere edge hanno un potenziale elevato nel retail, ma l’azienda guarda con molta attenzione anche ad applicazioni nella videosorveglianza, nel controllo del traffico e delle smart city, oltre che nella factory automation: tutti ambiti nei quali occorre centellinare i dati da mandare al centro, ma anche ottimizzare la latenza, per non dover dipendere solo dalla connettività. Il risultato? Secondo Vigliar, “la nuova soluzione è rivoluzionaria. Infatti, adesso siamo in grado di completare i nostri carichi di lavoro legati all’addestramento in ore anziché in giorni e siamo diventati 28 volte più veloci di prima. Inoltre, possiamo effettuare più cicli nella stessa quantità di tempo e questo ci consente di espanderci in nuove aree di ricerca, far evolvere i sistemi più promettenti e accelerare l'innovazione".