KI-Embedded-Systeme auf Nvidia-Basis

KI-Embedded-Systeme auf Nvidia-Basis

Syslogic präsentiert zwei neue Embedded-Systeme für KI-Inferenz-Anwendungen. Die beiden Embedded-Box-PCs basieren auf der Plattform Jetson TX2 von Nvidia und eignen sich unter anderem für den Einsatz in Fahrzeugen. Die Vehicle Computer RS A2 und RM A2 unterscheiden sich in puncto Bauhöhe und Schnittstellen.

 (Bild: Syslogic GmbH)

(Bild: Syslogic GmbH)

Der RM A2 verfügt im Vergleich zum RS A2 über vier zusätzliche LAN-Schnittstellen, die sich als PoE konfigurieren lassen. Beiden Rechnern gemein ist das Nvidia-TX2-SoM aus der Jetson-Reihe, welches mit einem von Syslogic entwickelten und gefertigten Mainboard kombiniert wird. Die Plattform wurde speziell für KI-Inferenz-Anwendungen wie Objekt- oder Personenerkennung, autonomes Fahren, vorausschauende Wartung oder die Zustandsüberwachung von mobilen Maschinen oder Fahrzeugen entwickelt. Die Jetson-TX2-Plattform kombiniert serielle und parallele Prozessortechnologie, also CPU und GPU. Mit 256-Nvidia-Cuda-Recheneinheiten stemmt das TX2-Modul auch anspruchsvolle Inferenzanwendungen und bietet damit KI at the Edge. Die Geräte zeichnen sich durch den Verzicht auf bewegliche Teile, durch verschraubbare Steckverbinder und durch ein robustes Gehäuse, das die Schutzklasse IP40 erfüllt, aus. Weiter eignen sich die KI Vehicle Computer für den erweiterten Temperaturbereich von -40 bis 80°C auf Bauteilebene. Für den Fahrzeugeinsatz verfügen sie zudem über einen integrierten Ignition Controller und ein rückwirkungsfreies CAN-Interface.

Thematik: Allgemein
|
Ausgabe:
Syslogic GmbH
http://www.syslogic.de

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: PiBond Oy
Bild: PiBond Oy
PSI Institut und PiBond kooperieren

PSI Institut und PiBond kooperieren

PiBond, Hersteller von Materialien für die Halbleiterindustrie, hat mit dem Paul Scherrer Institut PSI, Forschungsinstitut für Natur- und Ingenieurwissenschaften in der Schweiz, eine Vereinbarung über Technologielizenzen und strategische Zusammenarbeit unterzeichnet, um die Entwicklung von lithografischen Werkstoffen der nächsten Generation sowie zukünftige Halbleiterinnovationen voranzutreiben.