PC mit Nvidia L4 GPU für industrielle Edge-KI

Zwei schmale Türen ermöglichen den Zugang zu den Flex-I/O-Erweiterungskarten des Unternehmens

„Diese industrielle Edge-Lösung mit der Bezeichnung MIC-770 V3 verfügt über 7,424 Cuda-Kerne und 30.3 Tflop/s mit 24 GB GDDR6-GPU-Speicher in einem 72-W-Leistungsgehäuse für Edge-KI- und Grafikanwendungen“, sagte Advantech. „Dadurch entsteht eine hervorragende AIoT-Lösung für vielfältige Deep-Learning- und Edge-Inference-Anwendungen in der Fabrikautomation und autonomen Fahrzeugen.“
Es handelt sich um einen modularen PC, der über zwei Frontplattensteckplätze für zusätzliche E/A und mit einem externen Add-on namens MIC-75M20 (links hinzugefügt), ein 45 x 192 x 230 mm  Modulen mit einem PCIe x16-Steckplatz, einem PCIe x4-Steckplatz und zwei optionalen 40-mm-Lüftern.

„Das Hinzufügen einer PCIE-1674 Vision Framegrabber-Karte ermöglicht den Anschluss von vier Kameras beim Einsatz in autonomen Fahrzeugen“, sagte Advantech. „Durch das Hinzufügen von 4x GbE Flex I/O [Teil 98910770301] kann dieser Controller außerdem eine Verbindung zu Lidar-Systemen herstellen, wodurch er Entfernungen und Formen in seiner Umgebung erkennen und dann Daten an die Nvidia L4-GPU weiterleiten kann, um daraus 3D-Modelle zu rendern zur Grafikanalyse.“

Für die Fernverwaltung unterstützt der PC den hardwarebasierten Out-of-Band- (und In-Band-)Zugriff auf iBMC 1.2.

„Darüber hinaus können IT- und OT-Manager in Unternehmen die Stromversorgung aus der Ferne steuern, eine Remote-Systemwiederherstellung über Acronis oder Hardware durchführen, eine SSD-Wiederherstellung auslösen und den Betriebsstatus überprüfen – sogar bei Software- oder Betriebssystemfehlern“, so das Unternehmen. „Diese Funktionen beheben 90 % der Systemausfälle, ohne dass Benutzer Wartungsteams vor Ort entsenden müssen.“

Der Betrieb erfolge bei Umgebungstemperaturen zwischen 0 und 40 °C, wobei die GPU unter 70.5 °C gehalten werden könne, hieß es weiter.

Der Einsatz ist auch bei der automatisierten optischen Inspektion, der KI-Vorhersage in medizinischen Geräten, der Smart-City-Videoüberwachung und im Transportwesen vorgesehen.

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