IPC2U stellt eine komplette Palette von Geräten für die KI vor
Künstliche Intelligenz (KI) kann verschiedenste anspruchsvolle Aufgaben bewältigen und ausführen sowie komplexe Probleme mit globalen Zusammenhängen lösen. Aufgrund des Trends zu immer umfangreicheren Geschäftsdaten besteht ein Bedarf an schnellem Verständnis und Interpretation dieser Informationen. KI wird bereits weltweit eingesetzt, z.B. in den Bereichen intelligente Infrastrukturüberwachung, Sammeln und Verarbeiten großer Informationsmengen, Wissensmanagement, technische und medizinische Diagnosesysteme, Erstellen individueller Lernpfade, Verhaltensanalyse und anderen intelligenten Plattformen.
Das maschinelle Lernen gibt dem Computer die Möglichkeit, ein Problem zu identifizieren und so effizient wie möglich zu lösen, während der Prozess ständig überwacht und verbessert wird. Dies können Produktsuchaufgaben in einer Datenbank durch ein hochgeladenes Foto, das Bestimmen der Eigenschaften und Attribute der Produkte, Empfehlungen zur Verbesserung der Qualität und Eigenschaften sein. Wissenschaftler können Machine Learning auf astronomische, chemische und biologische Probleme anwenden. So kann die KI beispielsweise automatisch Teleskopbilder analysieren, um bei Bedarf gezielt nach definierten Raumobjekten zu suchen, oder komplexe DNA analysieren, um die Struktur bestimmter Proteine zu bestimmen.
Aber all diese Vorgänge erfordern moderne Computer mit leistungsstarken Prozessoren der neuesten Generation, reichhaltige I/O-Ports und Erweiterungssteckplätze, unterstützende Add-ons, Beschleunigungskarten, leistungsstarke Grafikprozessoren und industrielle Funktionen für die Fähigkeit, rund um die Uhr unter allen Bedingungen zu arbeiten. IPC2U kann Ihnen jedes Gerät zur Lösung Ihrer Aufgaben anbieten.
Was zeichnet KI und Deep Learning aus?
- Erfolgreiche Kombination von Technologien zur Steuerung von Unternehmensprozessen.
- KI ist ein entscheidendes Instrument zur Anpassung an einen sich ständig verändernden Markt.
- Das schnelle Wachstum der Technologieentwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz.
- Trend zur IT-Intelligenzbildung: die Digitalisierung von Geschäftsprozessen und die Automatisierung von Arbeitsprozessen.
- Die Künstliche Intelligenz findet einen schnellen Einzug in alle Bereiche der Fertigung.
- Intelligente logistische Technologien wie Autopilotsysteme.
Beispiele für die erfolgreiche Implementierung der Künstlichen Intelligenz
Gesundheitswesen
Diagnoseunterstützung für Ärzte, um mit Hilfe großer Mengen an Fachdaten und Praxiswissen schnellere und genauere Diagnosen zu stellen.
Durch den Zugriff auf wissenschaftliche Literatur, Millionen medizinischer Akten und aktuelle Epidemiedaten kann KI einen Fall schnell klassifizieren, mit ähnlichen Fällen in Beziehung setzen und Vorschläge für einen Behandlungsplan formulieren.KI-fähige Assistenten reduzieren unnötige Krankenhausaufenthalte und helfen Ärzten, 17% ihrer Behandlungszeit einzusparen. Darüber hinaus ermögliche sie Pharmaunternehmen, lebensrettende Medikamente viel schneller und kostengünstiger als bisher zu erforschen.
Finanzwesen
Datenanalyse und Erweiterung der Analytik durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Technologien
Der nächste Schritt im Bereich der Datenanalyse ist die Erweiterung der Analytik durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Technologien zur Automatisierung einer Vielzahl von manuellen Aufgaben und zur Transformation von Methoden der Datenerfassung, des Verbrauchs und der Bereitstellung von analytischen Inhalten. In der Finanzindustrie wird AI verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und die besten Investitionsmöglichkeiten für eine maximale Rendite bei minimalem Risiko zu finden.Die weltweit größte Bank investiert Millionen von Dollar in die KI- und ML-Technologien. Daher werden wir bald das reale Potenzial dieser Technologien im Finanzsystem sehen.
Produktion
KI-Technologien ermöglichen es, den Betrieb von Produktionslinien und -prozessen durch Bilderkennungsfunktionen und interaktive Schnittstellen zu vereinfachen.
In der Automobilindustrie ist die künstliche Intelligenz aktiv an der Entwicklung der Selbstlernfähigkeiten von Autopiloten beteiligt. Dank der prädiktiven Analytik kann künstliche Intelligenz Informationen über die Ressourcen von Industrieanlagen erhalten und gibt mit Hilfe der präskriptiven Analytik Empfehlungen zur Vermeidung von Fehlfunktionen und Unfällen.
Gesundheitswesen
Diagnoseunterstützung für Ärzte, um mit Hilfe großer Mengen an Fachdaten und Praxiswissen schnellere und genauere Diagnosen zu stellen.
Durch den Zugriff auf wissenschaftliche Literatur, Millionen medizinischer Akten und aktuelle Epidemiedaten kann KI einen Fall schnell klassifizieren, mit ähnlichen Fällen in Beziehung setzen und Vorschläge für einen Behandlungsplan formulieren.KI-fähige Assistenten reduzieren unnötige Krankenhausaufenthalte und helfen Ärzten, 17% ihrer Behandlungszeit einzusparen. Darüber hinaus ermögliche sie Pharmaunternehmen, lebensrettende Medikamente viel schneller und kostengünstiger als bisher zu erforschen.
Finanzwesen
Datenanalyse und Erweiterung der Analytik durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Technologien
Der nächste Schritt im Bereich der Datenanalyse ist die Erweiterung der Analytik durch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Technologien zur Automatisierung einer Vielzahl von manuellen Aufgaben und zur Transformation von Methoden der Datenerfassung, des Verbrauchs und der Bereitstellung von analytischen Inhalten. In der Finanzindustrie wird AI verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und die besten Investitionsmöglichkeiten für eine maximale Rendite bei minimalem Risiko zu finden.Die weltweit größte Bank investiert Millionen von Dollar in die KI- und ML-Technologien. Daher werden wir bald das reale Potenzial dieser Technologien im Finanzsystem sehen.
Produktion
KI-Technologien ermöglichen es, den Betrieb von Produktionslinien und -prozessen durch Bilderkennungsfunktionen und interaktive Schnittstellen zu vereinfachen.
In der Automobilindustrie ist die künstliche Intelligenz aktiv an der Entwicklung der Selbstlernfähigkeiten von Autopiloten beteiligt. Dank der prädiktiven Analytik kann künstliche Intelligenz Informationen über die Ressourcen von Industrieanlagen erhalten und gibt mit Hilfe der präskriptiven Analytik Empfehlungen zur Vermeidung von Fehlfunktionen und Unfällen.
Künstliche Intelligenz in der industriellen Produktion
Industrial Rackmount Systeme
4U KI-Trainingssystem mit Prozessoren der Intel Xeon W-Familie und 20-Laufwerksschächten (12x 3.5", 8x 2,5" HDD/SSD). Unterstützt bis zu 4 GPU-Kartenerweiterungen über 4x PCIe x8 (PCIe 3.0 gen), 2x PCIe x4 (PCIe 3.0 gen). Reichhaltige Speichererweiterung, Erweiterungskarten, Beschleunigerkarten - geben diesem System unbegrenzte Möglichkeiten der Datenerfassung.
- Intel Xeon W Familie
- Wasserkühlungssystem für die CPU (unterstützt bis zu 250W TDP)
- Bis zu 256GB ECC DDR4
- 12x 3.5” HDD Bays, 8x 2.5” SSD/HDD Bays, 1x M.2 (NGFF), 2x U.2
- 2x PCIe x4, 4x PCIe x8
- 2x RS232, 6x USB ext., 2x USB int., 10GbE LAN, 1GbE LAN
1U Deep Learning Trainings- und Inferenzsystem mit Intel 8th Gen Xeon E-2136/Core i3-8100T/Pentium Gold G5400T Prozessoren, Intel C246/H310 Chipsatz. Der PUZZLE uCPE (Universal Customer Premise Equipment) Einsatz besteht aus einer Multi-Vendor-Mehrkomponenten-Konstruktion, die offene Multi-Vendor-Systeme ermöglicht. Hierfür kann jegliche virtuelle Netzwerksoftware, die auf einem offenen Server gehostet wird und auf einem Standard-Linux-Betriebssystem betrieben wird, eingesetzte werden. Dank der Möglichkeit, mit zusätzlichen Erweiterungskarten mit vier 1GbE RJ-45 oder 10GbE SFP+ Ports, Beschleunigerkarten und Deep Learning Tools ausgestattet zu werden - macht die PUZZZLE Serie zur perfekten KI-fähigen Lösung.
- Intel Coffee Lake Prozessor
- Intel C246/H310 Chipsatz
- 8x GbE RJ45 LAN
- 2x 2.5” SSD/HDD Bays, 1x M.2B key 2260/2280(NGFF)
- 1x PCIe x4, 1x PCIe x8, 1x mini PCIe
- Redundante Stromversorgung 300W
4U Rackmount-Industriecomputer mit Intel 8th Gen Core i3/i5/i7 Coffee Lake, bis zu 64GB DDR4 RAM, Intel Q370 Chipsatz, dreifache Videoausgänge mit Unterstützung von 4K, 5x SATA-Kanäle v.3.0 mit 0/1/5/10 RAID-Schutz, umfangreiche I/O-Funktionalität, erweiterbares Design dank 1x PCIe x16, 1x PCIe x4, 1x PCIe x4, 5x PCI, mini PCIe, M.2 M key. Dieses System wurde für den unterbrechungsfreien Betrieb in industriellen Umgebungen entwickelt.
- 8th Gen Intel Core i3/i5/i7
- Intel Q370 Chipsatz
- Bis zu 64GB DDR4 2400/2666 MHz
- 5x SATA 3 (RAID 1, 5, 10)
- VGA, DVI-I (DVI-D Signal), DP++
- 1x PCIe x16, 1x PCIe x4, 5x PCI, mini PCIe, M.2 M key
- Rear I/O: 6x USB, RS232/422/485, PS/2, Audio
- Internal I/O: 5x Serial ports, 6x USB, 8bit DIO, SMBus, LPC, Audio
- 500 W USV
4U anpassbares System ausgestattet mit Intel Xeon E3-1200 v6 Serie/Core i3/i5/i7 7th Gen, 2x ECC/non ECC DDR4 SODIMM Steckplätze, externe 2,5" HDD/SSD SATA 3 Laufwerksschacht, 1x M.2 2280 M-key, mSATA, 4x USB 3.0, 2x USB 2.0, 2x GbE LAN, Display-Port mit 4K-Auflösung und umfangreichen Erweiterungsmöglichkeiten über 2x PCIe x16, M.2 Type-M-Sockel, PCIe x 4-Signal (für zusätzliche GPU, Zusatzkarten). Der GPUS-8816 ist das perfekte, anpassbare System für Grafikanwendungen, KI, Blockchain, Virtual Reality oder Videostreaming.
- Intel Xeon E3-1200 v6/Core i3/i5/i7 7th Gen
- 2x ECC/non ECC DDR4 SODIMM Steckplätze
- 1x 2.5” Drive Bay, M.2 2280 M key, mSATA
- 6x USB, 2x Gbit RJ45, Display Port
- 2x PCIe x16, M.2 type M Sockel
Embedded-Lösungen für Künstliche Intelligenz
Robuste KI-Plattform für Acceleration-Anwendungen, die Inferenz Bild-, Video-, Sprach- und Empfehlungsdienste unterstützen. Das System basiert auf einem Intel Q370 Chipsatz mit Unterstützung für Intel Coffee Lake Core i3/i5/i7 CPU mit LGA1151 Sockel. Zudem ist die Intel UHD-Grafik 630 integriert und unterstützt NVIDIA® Tesla P4 GPU (5.5 TFLOPS in FP32) und Tesla T4 GPU (8.1TFLOPS in FP32 und 130TFLOPS in INT8) zur Inferenz mit einem trainierten neuronalen Netzwerkmodell in Echtzeit. Der iROBO-7164GC hat einen erweiterten Temperaturbereich von -25 C bis 60 C dank eines passiven Kühlkörpers, der einen Betrieb unter 100% GPU-Last garantiert.
- Intel 8th Gen Coffee Lake Core i3/i5/i7
- Nvidia Tesla P4/T4 GPU
- Bis zu 64GB DDR4 2666/2400 SDRAM
- 6x GbE RJ45 (w/ PoE optional)
- VGA, DVI-D, Display Port, 8x USB, 4x COM, Audio
- 1x PCIe x16, mini PCIe, M.2 2242 B key, M.2 2280 M key NVMe Sockel
- Weiter Spannungsbereich 8-35V DC Input
- -25C... +60C Betriebstemperaturbereich
Robustes Embedded-System mit Intel Core/Xeon 6th/7th Gen Prozessoren, Intel Q370/C236 (für Intel Xeon Prozessoren) Chipsatz, bis zu 32GB DDR4 SO-DIMM, mit 2x 2.5" SATA 6Gb/s SSD/HDD Bays (RAID 0, 1 Unterstützung) und vielen I/O-Ports für die Anbindung anderer Geräte. Dank des vorinstallierten OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) Toolkits können Kunden KI in IoT-Anwendungen integrieren. Der TANK-870AI verfügt über 2x PCIe x16 Steckplätze für zusätzliche Add-ons wie Accelerator FPGA und VPU-Karten, PoE.
- Unterstützt Intel Core/Xeon 6th/7th Gen Prozessoren
- Bis zu 32GB DDR4 SO-DIMM
- 2x 2.5” HDD/SSD Bays (SATA 3)
- 4x USB 3.0, 4x USB 2.0, 4x RS232, 2x RS232/422/485, 8bit DI/O
- VGA, HDMI/DP, iDP(optional), Audio
- 2x PCIe x8, 2x Mini PCIe
- 9-36V DC In
- MIL-STD-810G Zertifizierung
Robustes Embedded-System mit Intel Core/Xeon 6th/7th Gen Prozessoren, Intel Q370/C236 (für Intel Xeon Prozessoren) Chipsatz, bis zu 32GB DDR4 SO-DIMM, mit 2x 2.5" SATA 6Gb/s SSD/HDD Bays (RAID 0, 1 Unterstützung) und vielen I/O-Ports für die Anbindung anderer Geräte. Dank des vorinstallierten OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) Toolkits können Kunden KI in IoT-Anwendungen integrieren. Der TANK-870AI verfügt über 2x PCIe x16 Steckplätze für zusätzliche Add-ons wie Accelerator FPGA und VPU-Karten, PoE.
- Unterstützt Intel Core/Xeon 6th/7th Gen Prozessoren
- Bis zu 32GB DDR4 SO-DIMM
- 2x 2.5” HDD/SSD Bays (SATA 3)
- 4x USB 3.0, 4x USB 2.0, 4x RS232, 2x RS232/422/485, 8bit DI/O
- VGA, HDMI/DP, iDP(optional), Audio
- 2x PCIe x8, 2x Mini PCIe
- 9-36V DC In
- MIL-STD-810G Zertifizierung
Die neuen lüfterlosen In-Vehicle Computer ABOX-5200G1 und ABOX-5200G4, ausgestattet mit Intel 8th Gen Coffee Lake Core i3/i5/i7, bis zu 32GB DDR4-2400MHz SO-DIMM. ABOX-5200G1 mit GTX 1050TI GPU und ABOX-5200G4 mit GTX 1060 GPU. Beide Computer verfügen über 10x GbE LAN-Ports (mit optionalen 8x PoE-Ports), 3x RS232/422/485, 4x USB 3.0-Ports, 3x Display-Ports, 4x HDMI-Ports, 8x GPI, 4x GPO, Audio, 3x Full Mini-PCle Slots und 1x M.2 A-E Key 2230/3030 Steckplatz (2x SIM Card Sockets für 3G/LTE).
- Intel 8th Gen Core i3/i5/i7
- NVIDIA GeForce GTX 1060/1050Ti
- Unterstützt 1280 CUDA Cores
- 3x Display port, 4x HDMI, Audio
- 10x GbE LAN (8x PoE optional)
- 2x 2.5” HDD/SSD Bays, mSATA
- 9-48V DC In
Robustes Edge-System (Schutzklasse IP67) ausgestattet mit NVIDIA JETSON TX2 CPU-Board, HMP Dual Denver 2/2 MB L2 + Quad ARM A57/2 MB L2 CPU und NVIDIA Pascal GPU (256 CUDA Core), 8 GB LPDDR4, 1x C3 USB 2.0, 1x GbE 802.3at PoE M12 Port, C3 Full HD HDMI, M.2 2280 key fürNVMe SSD, 32GB eMMC onboard, SIM Slot, Mini PCIe. Es ist ein ideales robustes System für Verkehrsanwendungen und Fahrzeugerkennung, insbesondere in staub- und wassergefährdeten Umgebungen.
- Schutzklasse IP67
- NVIDIA JETSON TX2, NVIDIA Pascal
- Protected M12 HDMI, USB, PoE
- 100-240VAC mit 10kV SPD
Beschleunigungskarte mit 8x Intel Movidius VPU Myriad-X 2485, 4 TOPS, CPUs 2x LEON 4 Kerne, 4Gb pro VPU LPDDR4 (Total 32GB), PCI Express x4 3.0, Ubuntu 16.04, Windows 10 Enterprise, M/JPEG 4K bei 60Hz Encoder, H.264/H.265 4K bei 30Hz Encoder.
Beschleunigungskarte unterstützt zwei Intel Core Prozessoren. Mustang-200-i5-1T/32G-R10 ausgestattet mit zwei Intel Core i5-7267U. Mustang-200-i7-1T/32G-R10 basierend auf zwei Intel Core i7-7567U. Beide Karten haben Intel 600P 1TB (512GB x2) SSD, 32GB (8GB x4) DDR4, PCIe x4 Schnittstelle, QTS-Lite und RoHS.
PCIe FPGA Highest Performance Beschleunigungskarte mit Arria 10 1150GX Unterstützung DDR4 2400Hz 8GB, PCIe Gen3 x8 Schnittstelle, USB Typ C, Windows 10, Ubuntu 16.04.3.
Highest Performance Beschleunigungskarte mit 8x Intel Movidius Myriad X MA2485 VPU, PCI Express x4, Ubuntu 16.04.3, CentOS 7.4, 5 bis 55 °C Betriebstemperatur.
