AI Accelerator und AI Edge Computing Module

Industrielle Anwendungen erfordern oft Echtzeit-Entscheidungen und lokale Datenverarbeitung und sind daher für die Automatisierung unerlässlich. Deshalb bietet diese IPC2U-Reihe eine sorgfältig zusammengestellte Liste bewährter NEXCOM KI-Beschleunigerkarten und eingebetteter Edge-Module. Entwickelt für den Einsatz direkt in der Fabrikhalle, in Transportsystemen, der Energieinfrastruktur und intelligenten Überwachungsnetzwerken.

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Diese Einheiten bringen die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen, Deep Learning und Echtzeit-Inferenz näher an die Datenquelle – das eliminiert Latenzen, reduziert die Belastung zentraler Server und verbessert die operative Reaktionsfähigkeit. Diese kompakten und dennoch leistungsstarken Module basieren auf NVIDIA® Jetson™-, Intel® Movidius™- oder Google Edge TPU-Technologien und unterstützen Anwendungen wie Fehlererkennung, Gesichtserkennung, Objektverfolgung, vorausschauende Wartung und autonome Navigation. Die robusten und für den industriellen Einsatz konzipierten Module zeichnen sich durch hohe Temperaturbeständigkeit, Stoß- und Vibrationsfestigkeit sowie energieeffiziente Verarbeitung aus und eignen sich daher für den Einbau in Schaltschränke, Kioske, Fahrzeuge oder Produktionsmaschinen. Viele unterstützen umfangreiche I/O-Anschlüsse, darunter LAN, COM, USB und DIO, sowie Erweiterungsschnittstellen wie M.2 und PCIe zur Integration von Vision-Sensoren, Motion-Control-Boards oder externen GPUs. Ob Sie High-Speed-Bildklassifizierung am Edge, KI-gestützte Anomalieerkennung oder neuronale Verarbeitung in ressourcenbeschränkten Umgebungen benötigen – die KI-Module von IPC2U sind auf industrielle Zuverlässigkeit und Integration mit SCADA, MES und kundenspezifischen KI-Frameworks getestet. Von Inferenz-Engines der Einstiegsklasse bis hin zu Multi-Stream-Processing-Beschleunigern – wir haben die passende Lösung für Ihre Vision. Suchen Sie nach Prozessortyp, Formfaktor, KI-Engine oder Umweltklasse, um die passende KI-Rechenplattform für Ihren nächsten industriellen KI-Einsatz zu finden.