Світовий постачальник рішень для Інтернету речей ASUS IoT представив під час виставки Embedded World 2024 потужний комп’ютер PE8000G, який може працювати з кількома графічними прискорювачами, щоб забезпечувати високу продуктивність. Він розроблений для роботи в складних умовах експлуатації, тож працюватиме за екстремальних температур, вібрації та перепадів напруги. PE8000G працює на основі потужних процесорів Intel Core (12-го і 13-го поколінь) і чипсету Intel R680E, які забезпечують високу обчислювальну потужність і енергоефективність.
Завдяки своїй передовій архітектурі PE8000G гарантує одночасну роботу декількох нейромережевих модулів в режимі реального часу та є значним стрибком уперед в галузі ШІ-обчислень на периферії (Edge AI). Цей комп’ютер відрізняється надійною конструкцією, винятковою продуктивністю і широкою функціональністю, тож підійде для роботи з системами штучного інтелекту в різних галузях. З його допомогою організації зможуть впевнено вирішувати критично важливі завдання й досягати безпрецедентного рівня продуктивності та інноваційності.
PE8000G підтримує встановлення двох графічних прискорювачів, кожен з енергоспоживанням до 450 Вт. Це забезпечує резервування, ефективні високопродуктивні обчислення, безперебійну роботу алгоритмів ШІ в реальному часі та прискорення обчислень на периферії. Крім того, пристрій може працювати від джерела живлення напругою 8–48 В постійного струму та оснащений засобами моніторингу потужності системи запалювання для розгортання в умовах різних варіантів електроживлення.
Комп’ютер пройшов сертифікацію та відповідає вимогам військово-промислового стандарту MIL-STD-810H у питанні стійкості до вібрації й трясіння. Функція відмовостійкості, що забезпечується двома графічними прискорювачами, дає змогу отримувати точні логічні висновки у найскладніших умовах і гарантує надійність і впевненість у прийнятті рішень на основі штучного інтелекту.
Пристрій був оптимізований для роботи в автомобільних системах завдяки інтегрованим функціям контролю потужності запалювання і моніторингу енергоспоживання. Він також чудово впорається з завданнями автоматизації виробництва на базі ШІ, інтелектуального відеоаналізу (IVA) і розгортання в складних умовах експлуатації, наприклад у придорожніх блоках (RSU) або автомобільних системах автономного водіння. Оптимізувати підготовку даних і підвищити точність висновків штучного інтелекту вдалося завдяки ефективним можливостям попередньої обробки та інтерпретації даних.
Читайте також: