AEC-8000-Series
Die AEC-8000-Serie ist ein industrieller Embedded-AI-Computer auf Basis des NVIDIA® Jetson Thor™ T5000 System-on-Module: 14-Kern-Arm® Neoverse™-V3AE-CPU mit einer 2.650-Kern-NVIDIA-Blackwell™-GPU, 5th-Gen Tensor Cores und bis zu 2.070 TFLOPS (FP4). Mit 128 GB LPDDR5X-Unified-Memory bietet die Plattform Datacenter-KI-Performance in einem kompakten, wandmontierbaren Gehäuse für den Dauerbetrieb in industriellen Umgebungen. Fünf BTO-Erweiterungsvarianten decken mit GMSL-Automotive-Kameras, Power-over-Ethernet-Ports oder zusätzlichen USB-3.2-Schnittstellen unterschiedliche Anwendungsprofile ab — ohne Neuentwicklung der Hardware.
Key Features
- 2.070 TFLOPS (FP4) — NVIDIA Blackwell GPU: 2.650 CUDA-Kerne und 5th-Gen Tensor Cores; 128 GB LPDDR5X-Unified-Memory für Large-Model-Inferenz ohne Memory-Bandwidth-Engpässe
- High-Speed Networking: 2× GbE RJ-45 (einer mit NCSI Out-of-Band-Management), 1× QSFP mit 4×25 GbE für High-Throughput-Backbone; M.2-E-Key für Wi-Fi 6E, M.2-B-Key für 4G LTE oder 5G
- Rich Industrial I/O: 2× RS-232/422/485, 8 DI / 8 DO isoliertes GPIO, 1× CAN-FD galvanisch isoliert (3 kV) plus 3× CAN-FD mit integriertem Transceiver für PLC, Fieldbus und Fahrzeugnetzwerke
- Wide-Voltage 9–36 V DC mit Vehicle Ignition Support: AT/ATX-Modusauswahl und ACC/IGN-Zündungssteuerung für den Fahrzeugeinsatz; CE/FCC/EN 50155/EN 50121-3-2/MIL-STD-810H/G-zertifiziert
- BTO-Erweiterung über Tochterplatinen: 8× GMSL-Automotive-Kameraeingänge, 8× GbE-PoE-Ports oder 8× USB 3.2 — kombinierbar über fünf SKUs ohne Motherboard-Neuentwicklung
AEC-8000 Serienvergleich
Alle AEC-8000-Modelle teilen dieselbe Jetson-Thor-T5000-Plattform, Stromarchitektur und Kern-I/O-Ausstattung.
| Modell | Konfiguration | 8× USB 3.2 | 8× PoE | 8× GMSL |
|---|---|---|---|---|
| AEC-8000 | Basis-SKU — Standard-I/O | — | — | — |
| AEC-8100 | + 8× GMSL-1-Kameraeingänge (Fakra-Z) | — | — | ✔ |
| AEC-8200 | + 8× GbE Power-over-Ethernet | — | ✔ | — |
| AEC-8300 | + 8× USB 3.2 Type-A | ✔ | — | — |
| AEC-8400 | + 8× PoE + 8× GMSL 1 | — | ✔ | ✔ |
| AEC-8500 | + 8× USB 3.2 + 8× GMSL 1 | ✔ | — | ✔ |
AEC-8100 bis AEC-8500 werden auf Bestellung gefertigt. Kontaktieren Sie IPC2U für Lieferzeiten und Mindestbestellmengen.
Use Cases
Intelligent Traffic Systems und Roadside AI
Die AEC-8000-Serie verarbeitet 64 oder mehr HD-Video-Streams gleichzeitig — ideal für Verkehrssteuerungsknoten und Kennzeichenerkennungsanlagen. AEC-8100 und AEC-8400 verbinden sich direkt über GMSL-Automotive-Kameras über abgeschirmte Koaxialleitungen; der 4×25-GbE-QSFP-Uplink überträgt verarbeitete Metadaten mit geringer Latenz an Verkehrsleitzentralen ohne Raw-Video-Komprimierung.
Machine Vision und Industrieautomatisierung
AEC-8300 und AEC-8500 bieten acht zusätzliche USB-3.2-Ports für USB3-Vision- und GigE-Vision-Kameras, kombiniert mit isolierten GPIO- und RS-232/422/485-Schnittstellen für PLC- und Fieldbus-Integration. MIL-STD-810H/G-Stoß- und Vibrationszertifizierung gewährleistet den Betrieb auf Produktionslinien mit mechanischer Belastung.
Smart City und PoE-Überwachungsinfrastruktur
AEC-8200 und AEC-8400 liefern Strom und Daten an bis zu acht IP-Kameras über Standard-RJ-45 — geeignet für urbane Installationen mit PoE-Kameranetzwerken. Der untere Betriebsgrenzwert −25 °C deckt Außeninstallationen in gemäßigten und kontinentalen Klimazonen ab.
FAQ
Welchen Prozessor verwendet die AEC-8000-Serie?
Das NVIDIA Jetson Thor T5000 System-on-Module mit 14-Kern-Arm-Neoverse-V3AE-CPU, 2.650-Kern-NVIDIA-Blackwell-GPU mit 5th-Gen Tensor Cores und 128 GB LPDDR5X-Unified-Memory.
Welche KI-Performance liefert die AEC-8000-Serie?
Bis zu 2.070 TFLOPS (FP4) mit gleichzeitiger Analyse von mehr als 64 HD-Video-Streams unter NVIDIA JetPack 7.0.
Was unterscheidet die AEC-8000-Modelle?
AEC-8000 ist das Basis-SKU; AEC-8100 fügt 8× GMSL hinzu; AEC-8200 fügt 8× GbE PoE hinzu; AEC-8300 fügt 8× USB 3.2 hinzu; AEC-8400 kombiniert PoE mit GMSL; AEC-8500 kombiniert USB 3.2 mit GMSL.
Welche Betriebssysteme werden unterstützt?
Ubuntu mit NVIDIA JetPack 7.0 — mit Zugang zum vollständigen NVIDIA-AI-Software-Stack einschließlich TensorRT, CUDA, cuDNN und DeepStream.
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