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Embedded PC erleichtert die Implementierung von Deep-Learning-Modellen

Embedded PC
Compmall ermöglicht eine optimierte Implementierung von Deep-Learning-Modellen

Compmall ermöglicht eine optimierte Implementierung von Deep-Learning-Modellen
Mit dem OpenVino-Toolkit lässt sich der AIoT-Computer vielfältig einsetzen: von der Fertigung über die Qualitätskontrolle bis hin zu Predictive Maintenance. Bild: Compmall
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Mit dem neuen AIoT-Computer Tank-XM811AI-RPL bietet Compmall einen Embedded PC, der von Intel für KI-Anwendungen prevalidiert wurde, sodass der PC schnell eingesetzt werden kann. Mit dem OpenVino-Toolkit lässt sich der AIoT-Computer vielfältig einsetzen: In der Fertigung zur Qualitätskontrolle, für Predictive Maintenance oder um Prozesse zu automatisieren, in der Agrartechnik zur Kontrolle der Pflanzen auf Krankheiten und Wachstum, in der Medizin zur Analyse von MRT- und CT-Scans, im Security-Bereich zur Gesichtserkennung. Es gibt noch viele andere Beispiele und täglich werden es mehr.

OpenVino ist eine Softwareplattform von Intel, die darauf abzielt, die Implementierung von Deep-Learning-Modellen zu optimieren. Das Toolkit basiert auf künstlichen neuronalen Netzen (CNN) und kann vortrainierte Deep-Learning-Modelle wie Caffe, MXNet und Tensorflow optimieren. Die Tool-Suite umfasst mehr als 20 vortrainierte Modelle und unterstützt mehr als 100 öffentliche und benutzerdefinierte Modelle (einschließlich Caffe, MXNet, TensorFlow, ONNX, Kaldi).

Bis zu 24 Kerne mit 32 Threads

Die Hardware ist entsprechend leistungsoptimiert konfiguriert. Der Tank-XM811AI-RPL basiert auf der 13. Generation Intel Core i7–13700TE oder Core i9–13900TE und bietet bis zu 24 Kerne mit 32 Threads. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit wird maximiert, wenn über den PCIe x8-Steckplatz die Mustang-V100-MX8-Beschleunigerkarte integriert wird.

Der DDR4-Arbeitsspeicher mit 3200 MHz kann bis 64 GB erweitert werden, 8 GB sind vorinstalliert. Für niedrige Latenzzeiten und hohe Netzwerk- und Datenübertragungsgeschwindigkeiten stehen zwei 2,5 GbE-Ports und WiFi 6E-Unterstützung zur Verfügung.

4K-Auflösung

Schnittstellen sorgen für die Anbindung von Displays, Sensoren, IP-Kameras und anderer Geräte. Mit HDMI und DisplayPort++ werden 4K-Auflösungen erreicht, insgesamt acht USB 3.2 Gen2 sind verbaut und darüber hinaus zwei RS-232/422/485, vier RS-232 und 12-bit Digitale Ein-/Ausgänge.

Onboard ist eine 256-GB-SATA3-SSD, und ein M.2-M-Key-Steckplatz bietet sich für eine NVMe-SSD an. Ein weitere M.2-A-Key-Steckplatz kann für ein Wifi-Modul genutzt werden. Zwei PCIe-x8-Slots ermöglichen die Integration von Add-on-Karten wie die oben genannte Beschleunigerkarte.

Der MIL-STD-810G 514.6C-1-zertifizierte AIoT-Computer ist im Temperaturbereich zwischen -20 bis 60 °C einsetzbar. Kompatible Betriebssysteme sind Windows 10/11 und Linux.

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