Advantech hat seine GPU-Edge-Computing-Lösung mit NVIDIA L4 GPU NVQual-Validierung angekündigt – den MIC-770 V3 Modular IPC mit MIC-75M20-Erweiterungskarte.Modul. Diese industrielle Edge-Lösung ist mit der NVIDIA L4 Tensor Core GPU kompatibel, bietet beeindruckende 7,424 CUDA-Kerne und 24 GB GDDR6 GPU-Speicher und verbraucht nur 72 W Strom. In Kombination mit der Effizienz der NVIDIA L4-GPU ergibt das leistungsstarke, hoch skalierbare kompakte Design dieses IPC eine hervorragende AIoT-Lösung für verschiedene Deep-Learning- und Edge-Inference-Anwendungen in der Fabrikautomatisierung, autonomen Fahrzeugen, AOI und KI-Vorhersage in der Medizin Ausrüstung sowie Smart-City-Videoüberwachung und Transport.
Die Lösung basiert auf dem neuesten Intel Core i-Prozessor der 12. Generation und ist als leistungsstarke Open-Source-x86-Plattform konzipiert, die die schnelle Entwicklung GPU-beschleunigter Lösungen ermöglicht. Durch den Einsatz von MIC-75M20, einem Erweiterungs-i-Modul mit zwei Steckplätzen, ist diese integrierte Lösung mit der NVIDIA L4 Tensor Core GPU mit ihrem kleinen, energieeffizienten, flachen 72-W-Formfaktor mit einem Steckplatz kompatibel. Diese Eigenschaften machen es hervorragend für KI-basiertes Edge-Computing und Inferenz. Es erzeugt eine energieeffiziente universelle Beschleunigung für KI-Inferenz-, Video- und Grafikanwendungen; und ist ideal für den globalen Einsatz in Unternehmens-, Cloud- und Edge-Anwendungen mit begrenztem Platzangebot.
Die Lösung zeichnet sich durch ein modulares Design aus, das über die i-Module und Flex I/O des Unternehmens im Frontpanel erweiterte Funktionalität und Flexibilität für die PCIe-Erweiterung bietet. Das Hinzufügen einer PCIE-1674 Vision Framegrabber-Karte ermöglicht den Anschluss von 4 Kameras beim Einsatz in autonomen Fahrzeugen. Durch das Hinzufügen von 4 x GbE Flex I/O (98910770301) kann dieser Controller ebenfalls mit LiDAR-Systemen verbunden werden, sodass er Entfernungen und Formen in seiner Umgebung erkennen und dann Daten an die NVIDIA L4-GPU zum Rendern von 3D-Modellen weiterleiten kann basierend auf einer Grafikanalyse.
Es unterstützt die iBMC 1.2 Edge Intelligent Solution, um die Verwaltung von Remote-Systemen und Edge-Geräten zu vereinfachen. Tatsächlich durch die Nutzung des hardwarebasierten Out-of-Band-Managements von iBMC TechnologieDiese WISE-DeviceOn-Lösung kann als In-Band- und Out-of-Band-Managementsystem dienen und ermöglicht den vollständigen Zugriff, die Konfiguration, die Überwachung sowie die Analyse und Steuerung von IoT-Netzwerkressourcen auf einer einzigen zentralen Plattform. Darüber hinaus können IT- und OT-Manager in Unternehmen die Stromversorgung aus der Ferne steuern (durch Zurücksetzen/erzwungenes Herunterfahren/Einschalten/Ausschalten), eine Remote-Systemwiederherstellung über Acronis oder Hardware durchführen, eine SSD-Wiederherstellung auslösen und den Betriebsstatus überprüfen – sogar bei Software- oder Betriebssystemfehlern . Diese Elemente beheben 90 % der Systemausfälle, ohne dass Benutzer Wartungsteams zum Standort entsenden müssen, wodurch Systemausfallzeiten und Betriebskosten drastisch gesenkt werden.
Beim Einsatz in rauen Umgebungen nutzt die Lösung eine NVIDIA L4-GPU und unterstützt einen breiten Betriebstemperaturbereich (0–40 °C). Es bietet ein dediziertes Luftkanaldesign auf Serverniveau, das das Wärmemanagement der GPU verbessert. Diese Kühllösung verwaltet eine GPU IC Betriebstemperatur unter 70.5 °C bei Umgebungsbedingungen von bis zu 40 °C, um überlegene Leistung und Taktfrequenzstabilität zu gewährleisten. Es nutzt sein fortschrittliches thermisches Design, um eine Rechenleistung von 30.3 TFLOPs bei einem Stromverbrauch von 72 W bereitzustellen.
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