CoreIPC 産業用コンピューティング ソリューション
組み込み GPU コンピューター: AI向け産業用コンピュータプラットフォーム, ビジョン, およびエッジアクセラレーション
エグゼクティブサマリー
組み込み GPU コンピューターは、グラフィックスを処理するために設計された産業用コンピューティング プラットフォームです。, ビジョン, AI推論, エッジでの並列コンピューティングのワークロード. 組み込みコンピュータのコンパクトなフォームファクタと、より高速な画像処理を必要とするアプリケーション向けの GPU アクセラレーションを組み合わせます。, ディープラーニング推論, ビデオ分析, 3D データ処理, またはマルチディスプレイの視覚化.
産業環境において, 組み込み GPU コンピューターはマシンの近くに設置されることがよくあります, カメラ, ロボット, 車両, 検査ステーション, または自動化装置. これにより、すべての画像を送信するのではなく、データをローカルで処理できるようになります。, ビデオストリーム, またはリモートサーバーへのセンサー信号.
システムインテグレータおよびOEM向け, このアーキテクチャによりレイテンシーを削減できます, ネットワーク負荷の軽減, 地域の意思決定を改善する, より柔軟な産業オートメーション システムをサポートします.
組み込み GPU アプリケーションに適した産業用コンピュータは、以下を提供する必要があります。:
- AI 推論とビジュアル コンピューティングのための GPU アクセラレーション
- 信頼性の高いCPU, メモリ, ストレージパフォーマンス
- 安定したカメラ, センサー, およびネットワーク接続
- コンパクトで堅牢な機械設計
- ファンレスまたは最適化された熱アーキテクチャ
- 機械と装置の統合のための長期可用性
- 産業用制御およびエッジ導入のための柔軟な I/O
CoreIPC は、マシン ビジョン用の産業用コンピューターおよび組み込みコンピューター プラットフォームを提供します, エッジAI, ロボット工学, インテリジェントな交通機関, オートメーション, OEM ハードウェアの統合. GPU ベースのワークロードの場合, 適切なハードウェア プラットフォームは、視覚データとセンサー データを実用的なリアルタイムの意思決定に変換するのに役立ちます。.
業界の概要
産業用コンピューティングは集中処理から分散型エッジ インテリジェンスに移行しています. 多くのアプリケーションで, カメラ, センサー, マシンは大量のデータを生成し、迅速かつ確実に分析する必要があります。.
すべてのデータをクラウド サーバーまたは中央データ センターに送信することは、必ずしも現実的であるとは限りません。. ネットワーク帯域幅が制限されている可能性があります. レイテンシーが高すぎる可能性があります. データプライバシーが懸念される可能性がある. 一部のシステムは、外部接続が不安定な場合でも動作を継続する必要があります.
ここで組み込み GPU コンピューターが価値を発揮します.
主に CPU 処理に依存する標準的な組み込みコンピューターとは異なります。, 組み込み GPU システムは、並列計算を伴うワークロードを高速化できます。. これは画像分析に特に役立ちます, ビデオ処理, AI推論, 3ディビジョン, 物体検出, マルチカメラ検査.
一般的な応用分野には次のものがあります。:
- マシンビジョン検査
- エッジAI推論
- ロボットの知覚
- 自律移動ロボット
- 高度道路交通システム
- 医用画像機器
- セキュリティと監視の分析
- 自動光学検査
- スマートマニュファクチャリング
- マルチディスプレイ産業ビジュアライゼーション
これらのアプリケーションでは, GPUは表示出力のみに使用されるわけではありません. 複雑なビジュアル データやセンサー データをソースに近いところで処理するのに役立つコンピューティング エンジンになります。.
産業展開向け, しかし, GPUの性能だけでは不十分. プラットフォームも信頼できるものでなければなりません, コンパクト, 使える, 熱的に安定した, 産業用通信要件との互換性.
このため、組み込み GPU システムではハードウェアを慎重に選択する必要があります。. 最適なプラットフォームが常に最高パフォーマンスのシステムであるとは限りません. ワークロードに合わせたパソコンです, 設置環境, ソフトウェアスタック, 電力バジェット, および長期的な導入計画.
主要な課題
組み込み GPU の導入により、コンピューティングと産業統合の両方の課題が生じる. プロジェクトを成功させるには、パフォーマンスのバランスが取れている必要があります, 熱設計, I/O, ソフトウェアの互換性, そして長期的な信頼性.
| チャレンジ | 実際の導入では何が起こるか | ハードウェア要件 |
|---|---|---|
| AI とビジョンのワークロード | カメラとセンサーは高速処理を必要とする大規模なデータ ストリームを生成します. | GPUアクセラレーション, 十分なCPUリソース, メモリ帯域幅, 安定した保管. |
| 熱圧力 | GPU は標準の組み込みプラットフォームよりも多くの熱を発生する可能性があります. | 効率的な熱設計, 頑丈な筐体, および適切な設置計画. |
| カメラの接続 | ビジョン システムは USB3 を使用する場合があります, チョップ, MIPI, GMSL, またはフレームグラバーインターフェイス. | 高速I/O, 安定した帯域幅, と拡張性. |
| エッジ環境 | システムは機械の近くで動作する可能性があります, 車両, ロボット, またはアウトドア用品. | 工業グレードのデザイン, 耐振動性, 信頼性の高い電源入力. |
| ソフトウェアスタック | AI フレームワーク, GPUドライバー, ビジョンライブラリ, とオペレーティング システムが連携して動作する必要がある. | 検証済みの OS サポート, ドライバーの安定性, および長期的なソフトウェア画像制御. |
| ライフサイクル管理 | OEM および産業プロジェクトは何年にもわたって実行されることがよくあります. | プラットフォームの安定供給, 一貫した I/O レイアウト, およびドキュメントのサポート. |
GPU パフォーマンスはシステムの一部にすぎません
多くのプロジェクトはまず GPU の仕様に焦点を当てます. それは理解できる, しかしそれだけでは十分ではありません.
安定した組み込み GPU コンピューターには適切な CPU も必要です, メモリ, ストレージ, 電源入力, 冷却設計, およびI/Oインターフェース. カメラのインターフェースが不安定な場合, GPU は信頼できるデータを処理できません. 熱設計が弱い場合, パフォーマンスが不安定になる可能性があります. ソフトウェアドライバースタックが予期せず変更された場合, 長期的な展開が困難になる.
産業環境が現実の制約を生み出す
組み込み GPU システムはマシン内にインストールされる場合があります, 移動ロボット, 道路脇のキャビネット, 検査ステーション, または産業用エンクロージャ. これらのスペースでは、空気の流れが制限され、電力制限が厳しい場合があります。.
標準的なオフィスの GPU コンピューターとの比較, 産業用 GPU プラットフォームは、継続的な運用と予測可能なメンテナンスを考慮して設計する必要があります.
エッジ AI には安定したデータ フローが必要
AI 推論はクリーンで一貫性のある入力データに依存します. ビジョン システムには複数のカメラが含まれる場合があります, 照明コントローラー, センサー, エンコーダ, およびトリガー信号.
組み込み GPU コンピューターはこのデータを確実に収集する必要があります, 早く処理する, そして結果を PLC に返します, ロボット, HMI, または工場システム.
組み込み GPU コンピューターのソリューション アーキテクチャ
組み込み GPU コンピューターは通常、エッジ アクセラレーション ノードとして展開されます。. フィールドデバイスを接続します, ローカルコンピューティングを実行します, そして結果をオートメーションまたはエンタープライズ システムに伝達します.
1. データ取得層
この層は物理環境から入力データを収集します.
代表的なデバイスには次のものがあります。:
- 産業用カメラ
- 3D深度カメラ
- ラインスキャンカメラ
- LiDARセンサー
- サーマルカメラ
- バーコードリーダー
- エンコーダ
- モーションセンサー
- 環境センサー
- 機械信号
入力データが不十分だと GPU アクセラレーションの値が低下するため、データ取得レイヤーは安定している必要があります。. カメラの帯域幅, 点灯, トリガータイミング, システム設計時にセンサーの同期を考慮する必要があります.
2. エッジ GPU コンピューティング層
ここで組み込み GPU コンピューターが動作します。.
プラットフォームが実行される可能性があります:
- AI推論モデル
- マシンビジョンソフトウェア
- ビデオ分析アプリケーション
- 3D 再構成ツール
- センサーフュージョンアルゴリズム
- 画像前処理パイプライン
- 物体検出システム
- ローカルデータベース
- HMIソフトウェア
- リモートメンテナンスツール
GPU は並列コンピューティング タスクを高速化します, CPU がシステム ロジックを処理している間、, デバイス通信, アプリケーション制御, データ管理と.
3. 産業用制御層
産業用途において, コンピュータが単独で動作することはほとんどありません.
と通信する可能性があります:
- PLC
- ロボットコントローラー
- モーションコントローラー
- I/Oモジュール
- 安全システム
- コンベヤシステム
- マシンコントローラー
- 産業用ゲートウェイ
組み込み GPU コンピューターはオブジェクトの位置などの結果を送信する場合があります, 欠陥状態, 分類データ, アラームイベント, 測定値, または移動指示.
4. ネットワークおよびシステム統合層
プラットフォームは上位システムに接続できる, 含む:
- MESプラットフォーム
- SCADAシステム
- WMSシステム
- 高品質のデータベース
- クラウド監視プラットフォーム
- メンテナンスダッシュボード
- 工場ネットワーク
これにより、エッジ結果が生産トレーサビリティをサポートできるようになります, 品質向上, リモート診断, プロセスの最適化.
5. メンテナンスおよびライフサイクル層
長期的な導入には初期パフォーマンス以上のものが必要です.
エンジニアはソフトウェアイメージを管理する必要がある, GPUドライバー, オペレーティングシステムのアップデート, ログ, モデルのバージョン, スペアパーツ, そして交換手順.
一貫した組み込みコンピュータ プラットフォームにより、複数のマシンまたは展開サイトにわたるメンテナンスの複雑さが軽減されます。.
主な特長
ワークロードの種類に応じて、信頼性の高い組み込み GPU コンピューターを選択する必要があります, 環境条件, I/O要件, ソフトウェアの互換性, ライフサイクルへの期待.
GPU アクセラレーション
GPU はプラットフォームの中核機能です. 次のようなワークロードの高速化に役立ちます。:
- AI推論
- 物体検出
- 画像分類
- ビデオ分析
- 3Dビジョン処理
- 点群解析
- マルチカメラ画像処理
- グラフィックの視覚化
必要なGPUレベルはモデルのサイズによって異なります, カメラの数, 解決, フレームレート, レイテンシの目標.
バランスの取れた CPU とメモリ
GPU は CPU に代わるものではありません. CPU は引き続きシステム制御を処理します, コミュニケーション, スケジュール設定, オペレーティング システムのタスク, およびアプリケーションロジック.
メモリ容量と帯域幅も重要. AI およびビジョン アプリケーションには、画像バッファを処理するのに十分な RAM が必要な場合があります, モデルファイル, 一時データ, および並列処理ワークフロー.
高速カメラインターフェース
多くの組み込み GPU アプリケーションはカメラに依存しています.
一般的なカメラ インターフェイスには次のものがあります。:
- USB3ビジョン
- GigE ビジョン
- PoEカメラネットワーク
- MIPIカメラモジュール
- GMSLカメラリンク
- フレームグラバーの拡張
- アドオンモジュールを介したHDMIまたはSDIキャプチャ
プラットフォームは、選択したカメラ アーキテクチャに十分な帯域幅と安定したドライバー サポートを提供する必要があります。.
マルチLAN接続
複数の LAN ポートはデータ トラフィックを分離するのに役立ちます.
1 つの LAN ポートでカメラを接続可能. 別のものは PLC またはロボットに接続する可能性があります. 3 番目は工場のネットワークに接続する可能性があります, リモートメンテナンスシステム, またはクラウドゲートウェイ.
これにより、トラフィックの競合が軽減され、トラブルシューティングが向上します。.
産業用 I/O サポート
オートメーションで使用される組み込み GPU コンピューターには、カメラとネットワーク ポート以外のものが必要になる場合があります.
便利なインターフェースには次のものがあります。:
- RS-232
- RS-485
- できる
- USB
- デジタル I/O
- GPIO
- オーディオ I/O
- 表示出力
- 拡張ヘッダー
ネイティブ産業用 I/O により、外部アダプタへの依存が軽減され、キャビネットや機器の統合が簡素化されます。.
熱設計
GPU ワークロードにより熱出力が増加する可能性がある. したがって、熱設計が重要です.
パフォーマンスレベルに応じて, システムは受動的冷却を使用する場合があります, ファンレスヒートシンク設計, 制御された空気の流れ, または頑丈なアクティブ冷却. 正しいアプローチは消費電力に依存します, 筐体設計, 周囲温度, そして取り付け位置.
産業プロジェクト向け, ピーク時のベンチマーク性能よりも、予測可能な熱挙動の方が重要.
信頼性の高いストレージ
組み込み GPU システムは、:
- AIモデルファイル
- 画像記録
- ビデオクリップ
- 検査記録
- イベントデータ
- キャリブレーションファイル
- アプリケーションソフトウェア
- ローカルデータベース
産業用SSD, M.2 NVMeストレージ, または SATA ストレージはデータ量に基づいて選択可能, 書き込み頻度, 温度条件, および保持要件.
拡張機能
多くの GPU ベースのシステムはカスタマイズが必要です.
追加のカメラ インターフェイスには拡張が必要になる場合があります, 無線モジュール, ストレージ, CAN通信, シリアルポート, I/Oボード, または専用の加速モジュール.
M.2, ミニ PCIe, PCIe, カスタム組み込みボード設計は、システム インテグレータが 1 つのプラットフォームを複数のアプリケーション タイプに適応させるのに役立ちます。.
OSとソフトウェアの互換性
組み込み GPU コンピューターは、選択したソフトウェア環境をサポートする必要があります.
これには以下が含まれる場合があります:
- 窓
- Linux
- GPUドライバー
- AI フレームワーク
- ビジョンライブラリ
- カメラSDK
- ロボット SDK
- 産業用コミュニケーションツール
- コンテナ化されたデプロイメント環境
大規模導入前, インテグレーターはドライバーの安定性を検証する必要がある, フレームワークの互換性, オペレーティング システムのアップデート ポリシー, および長期的なソフトウェア画像制御.
導入シナリオ
組み込み GPU コンピューターは、ローカル アクセラレーションが必要な多くの産業およびエッジ コンピューティング環境で使用できます。.
マシンビジョン検査
自動検査システムにおいて, カメラが製品の画像をキャプチャする, 表面, ラベル, コンポーネント, またはアセンブリ.
組み込み GPU コンピューターは画像をローカルで処理して欠陥を検出できます, オブジェクトを分類する, コードを読み取る, 寸法を測る, または組み立て条件を確認してください. GPU アクセラレーションは、画像の解像度を向上させる場合に役立ちます, フレームレート, またはアルゴリズムの複雑さが高い.
エッジAI推論
AI モデルは産業用検出にますます使用されています, 分類, 予測, そして異常認識.
組み込み GPU コンピューターにより、生産ラインの近くで AI 推論を実行できます, 機械, 車両, またはセンサー. これにより、ネットワークへの依存性が軽減され、ローカルでのより迅速な意思決定が可能になります。.
ロボット工学と自律機械
ロボットや自律機械には多くの場合、認識システムが必要です.
GPU コンピューターはカメラからのデータを処理する場合があります, 深度センサー, ライダー, または他のセンサー. 物体認識をサポートできます, ナビゲーションサポート, ピッキング指導, 障害物検知, とセンサーフュージョン.
インテリジェントな輸送
交通システムは、路側の認識に組み込み GPU コンピュータを使用する場合があります, トラフィック監視, 車両検知, ナンバープレートの認識, トンネル監視, または鉄道プラットフォームの分析.
これらのアプリケーションでは、多くの場合、マルチカメラ処理と厳しい現場での展開が必要になります。.
医療および実験装置
一部の医療および研究システムでは画像処理が必要です, マルチディスプレイの視覚化, または AI 支援分析.
組み込み GPU プラットフォームは、診断デバイス内のローカライズされたコンピューティングをサポートできます, 研究室自動化装置, または医用画像支援システム. ハードウェアの選択では、規制プロジェクト要件と長期供給計画を考慮する必要があります.
セキュリティとビデオ分析
ビデオ分析システムは複数のカメラ ストリームをローカルで処理する必要がある場合があります.
組み込み GPU コンピューターはモーション検出をサポートできます, オブジェクトの分類, 境界監視, 行動分析, 選択したデータを中央プラットフォームに送信する前のイベント フィルタリング.
ビジネス上のメリット
適切な組み込み GPU コンピューターは OEM を支援します, システムインテグレーター, 産業ユーザーは、より機能的で保守しやすいエッジ システムを構築します.
レイテンシーの低減
ローカル GPU 処理により、生データをリモート サーバーに送信する必要性が軽減されます。. これにより、アプリケーションは視覚的なものに対してより速く応答できるようになります。, センサー, またはマシンイベント.
ネットワーク負荷の軽減
ビデオ, 画像, センサーデータはローカルで処理できます. 結果のみ, アラーム, または選択したレコードを上位システムに送信する必要がある.
システムの自律性の向上
エッジ GPU コンピューティングにより、外部ネットワーク接続が制限されている場合や一時的に利用できない場合でも、マシンやフィールド システムは動作し続けることができます。.
より簡単な統合
GPU アクセラレーションを備えた産業用コンピューター, カメラインターフェース, LANポート, シリアル通信, ストレージ, 拡張オプションはエッジ アプリケーション用の 1 つの統合プラットフォームとして機能します.
データ価値の向上
コンテキストのない大量の生データを保存する代わりに, システムは欠陥カテゴリなどの有用な結果を生成できます。, オブジェクト数, イベント記録, または AI 推論出力.
スケーラブルな導入
安定した組み込みコンピュータ プラットフォームは、OEM やインテグレータが複数のマシンに同様のシステムを展開するのに役立ちます, 工場, 車両, またはフィールドの場所.
長期的な保守性
一貫したハードウェア設計, ドライバーサポート, 熱挙動, および I/O レイアウトにより、再設計作業が軽減され、プロジェクトのライフサイクル全体にわたるソフトウェア イメージ管理が簡素化されます。.
CoreIPC を選ぶ理由
CoreIPC は産業用コンピュータを提供します, 組み込みコンピュータ, エッジコンピューティングプラットフォーム, 産業オートメーション用にカスタマイズされた組み込みハードウェア, マシンビジョン, エッジAI, 交通機関, OEM機器の統合. 組み込み GPU コンピューター プロジェクトの場合, CoreIPC は安定したコンピューティング パフォーマンスに重点を置いています, 実用的なI/O構成, 頑丈な機械設計, 熱的信頼性, 長期的な統合サポート. CoreIPC はシステム インテグレータと連携します, 機器メーカー, GPU アクセラレーションのエッジ アプリケーション向けに信頼性の高いハードウェア プラットフォームを必要とするソリューション プロバイダー. ODMおよびOEM機能を搭載, CoreIPC はプロジェクト固有のインターフェイスをサポートできます, エンクロージャのカスタマイズ, ブランド要件, および長期的な供給計画.
よくある質問
1. 組み込み GPU コンピューターとは何ですか?
組み込み GPU コンピューターは、視覚的のための GPU アクセラレーションを備えたコンパクトな産業用コンピューティング プラットフォームです。, AI, グラフィックス, または並列コンピューティングのワークロード. データをエッジでローカルに処理するように設計されています, カメラの近くにいることが多い, ロボット, 機械, 車両, または産業用センサー. 標準的な組み込みコンピュータとの比較, AI推論などのより要求の高いタスクを処理できます, ビデオ分析, マシンビジョン, そして3D処理.
2. 標準的な産業用コンピューターの代わりに組み込み GPU コンピューターを使用する理由?
標準的な産業用コンピュータは、多くの制御およびデータタスクを処理できます。, ただし、GPU アクセラレーションは、アプリケーションで画像処理が必要な場合に役立ちます。, ビデオストリーム, AIモデル, または大規模な並列ワークロード. 組み込み GPU コンピューターは、産業用フォーム ファクターを維持しながら、これらのタスクにより多くのコンピューティング能力を提供します。. 低遅延の場合に適しています, 地元の意思決定, または高い視覚処理性能が必要.
3. 組み込み GPU アクセラレーションが必要なアプリケーション?
組み込み GPU アクセラレーションはマシン ビジョン検査でよく使用されます, エッジAI推論, ロボット工学, インテリジェントな交通機関, セキュリティ分析, 医用画像サポート, 自動光学検査. 複数のカメラ ストリームを処理するシステムでも役立ちます, 3Dデータ, LiDAR情報, または深層学習モデル. 必要性はアルゴリズムの複雑さによって異なります, データ量, フレームレート, 応答時間の要件.
4. システムを選択する際の唯一の要素は GPU パフォーマンスですか??
いいえ. GPUの性能は重要, ただし、完全なプラットフォームは適切な CPU パフォーマンスも提供する必要があります, メモリ, ストレージ, I/O, 熱設計, 電源入力, およびソフトウェアサポート. システムにカメラの帯域幅が不足している場合、強力な GPU は役に立ちません。, 安定したドライバー, または信頼性の高い冷却. 産業用の導入には、実際の動作環境とアプリケーションのワークロードに一致するバランスの取れたシステムが必要です.
5. 組み込み GPU コンピューターで AI モデルをローカルで実行できますか?
はい. 組み込み GPU コンピューターは、AI 推論モデルをエッジでローカルに実行するためによく使用されます。. これにより、システムが画像を分析できるようになります。, ビデオ, すべての生データをクラウドサーバーに送信せずに、またはセンサーデータを取得できます。. ローカル AI 推論により遅延を削減できる, ネットワーク帯域幅の使用量が減少する, システムの自律性を向上させます. ハードウェアはモデルのサイズと一致する必要があります, フレームワーク, 入力データレート, およびパフォーマンス要件.
6. 組み込み GPU システムにとって重要なカメラ インターフェイスは何ですか?
一般的なカメラ インターフェイスには USB3 が含まれます, チョップ, PoEイーサネット, MIPI, GMSL, およびフレームグラバーの拡張. 最適なインターフェイスはカメラの種類によって異なります, ケーブルの長さ, 解決, フレームレート, および設置環境. マルチカメラ システムには複数の LAN ポートが必要な場合があります, USBコントローラー, 安定した帯域幅を維持するための拡張スロット. 導入前にドライバとソフトウェアの互換性も検証する必要があります.
7. 組み込み GPU コンピューターにとって熱設計が重要な理由?
GPU ワークロードはかなりの熱を発生する可能性があります, 特に継続的な AI 推論または画像処理中. 熱設計が弱い場合, パフォーマンスが不安定になったり、システムのメンテナンスがさらに必要になる可能性があります. 産業用組み込み GPU コンピューターには慎重に設計された冷却が必要です, 頑丈な筐体, および適切な設置計画. 正しい熱ソリューションは GPU のパワーに依存します, 周囲温度, 気流, そして取り付け方法.
8. 組み込み GPU コンピュータをファンレス システムで使用できますか?
はい, 一部の組み込み GPU コンピューターでは、ファンレスまたはパッシブ熱設計を使用できます。, 特に GPU の電力レベルが中程度の場合. より高性能なシステムには、制御されたエアフローまたは頑丈なアクティブ冷却が必要な場合があります. ファンレス設計は、ほこりの多い環境やメンテナンスが限られた環境で役立ちます, ただし、熱容量は実際の作業負荷に一致する必要があります. インテグレータは熱放散を評価する必要があります, 筐体設計, 導入前の周囲温度と.
9. OEM は組み込み GPU コンピューターをどのように選択すべきですか?
OEM はワークロードのタイプを評価する必要があります, GPU要件, カメラインターフェース, ソフトウェアスタック, オペレーティング·システム, 熱限界, 電力バジェット, 取り付け設計, I/Oレイアウト, ライフサイクルへの期待. 選択したプラットフォームは、生産バッチ間で安定しており、OEM のソフトウェア イメージと互換性がある必要があります。. 長期的な可用性, ドキュメント, カスタマイズサポートは機器メーカーにとって特に重要です.
10. エッジ AI コンピューターと組み込み GPU コンピューターの違いは何ですか?
用語は関連していますが、同一ではありません. エッジ AI コンピューターは通常、AI 推論をローカルで実行することに重点を置いています。. 組み込み GPU コンピューターは、AI に GPU アクセラレーションを提供するより広範なハードウェア カテゴリです。, ビジョン, ビデオ, グラフィックス, と並列コンピューティング. 多くのエッジ AI コンピューターは組み込み GPU コンピューターです, ただし、組み込み GPU プラットフォームは、視覚化などの非 AI ワークロードにも使用できます。, ビデオ処理, または 3D イメージング.
結論
組み込み GPU コンピューターは、AI のローカル アクセラレーションを必要とする産業システムにとって重要なプラットフォームです, ビジョン, ビデオ, グラフィックス, とセンサー処理. データをソースの近くで分析できるようになります, 待ち時間の短縮, ネットワーク負荷の軽減, より自律的なエッジ アプリケーションのサポート.
マシンビジョン用, ロボット工学, インテリジェントな交通機関, セキュリティ分析, 医療機器, および産業オートメーション, ハードウェア プラットフォームは GPU 以上のパフォーマンスを提供する必要があります. また、安定した I/O を提供する必要があります, 信頼できるストレージ, 熱制御, ソフトウェアの互換性, 長期的な保守性.
GPU アクセラレーションのワークロードに適した産業用コンピューターまたは組み込みコンピューターを選択することによって, システムインテグレーターとOEMは実用的なエッジシステムを構築できます, スケーラブルな, 長期的な産業展開に適しています. CoreIPC は、高度なエッジ コンピューティングおよびインテリジェント オートメーション ソリューションを開発する企業に組み込み GPU コンピューター プラットフォームとカスタマイズ サポートを提供します。.
お問い合わせ
組み込み GPU コンピューター プロジェクトを開発している場合、または AI 用の産業用コンピューティング プラットフォームが必要な場合, マシンビジョン, ロボット工学, ビデオ分析, またはエッジ加速度, CoreIPC はハードウェア要件の評価に役立ちます. GPU のパフォーマンスについては、CoreIPC チームにお問い合わせください。, カメラインターフェース, I/O構成, 熱設計, オペレーティング システムのサポート, ODM/OEMのカスタマイズ, 次の産業用エッジ コンピューティング プロジェクトのための長期供給計画.
