前言
強固型工業電腦簡介
在工業 4.0 時代，無縫功能至關重要，強固型工業電腦作為性能和可靠性的完美解決方案應運而生。這些電腦堅固耐用，能夠處理各種溫度範圍，抵禦衝擊和震動，有些甚至採用堅固的無風扇設計。從繁忙的工廠車間到尖端的物聯網設置，這些電腦是可靠性的首選解決方案。
GPU 如何強化強固型邊緣系統？
GPU 不再僅限於精美圖形和遊戲。隨著機器學習、人工智慧、深度學習和各種其他應用的出現，GPU 已成為強固型運算系統中的關鍵組件。其堅固的設計，加上高效的熱管理，確保了強固型邊緣運算解決方案的可靠性和壽命，同時也大大提高了運算性能，使其成為各種工業應用中不可或缺的一部分。
強固型工業電腦及其挑戰
什麼是強固型工業電腦？
強固型工業電腦是一種專為極端條件設計的運算系統。這些緊湊耐用的電腦旨在惡劣環境中保持可靠運行，例如國防、醫療實驗室和工業自動化應用。它們能抵抗極端溫度、衝擊和震動，並且通常可客製化以滿足特定需求。強固型工業電腦專注於可靠性和壽命，在標準電腦會故障的場景中發揮關鍵作用。
強固型工業電腦面臨哪些挑戰？
強固型工業電腦面臨一系列獨特的挑戰，主要來自於它們所運行的環境及其應用的關鍵性質。
惡劣環境
強固型工業電腦通常部署在極端溫度、濕度、灰塵和震動的環境中。從酷熱的沙漠到冰凍的苔原，這些系統需要儘管周圍環境惡劣仍能可靠運行。
可靠性要求
在國防、航空航太和工業自動化等關鍵應用中，可靠性不容妥協。強固型工業電腦必須提供一致且可靠的性能，最大限度地減少在關鍵任務場景中可能導致嚴重後果的故障風險。
性能要求
從邊緣的即時資料處理到監控應用中的複雜計算，這些系統必須在嚴苛的工作負載下提供強大的性能。
整合挑戰
強固型工業電腦通常需要與各種感測器和周邊設備介接。確保與各種組件的無縫整合和相容性可能具有挑戰性。
熱管理
有效管理高效能運算期間產生的熱量至關重要。強固型邊緣電腦需要有效的散熱解決方案以防止過熱，尤其是在緊湊型尺寸和嚴苛氣候下。
電源效率
在偏遠或離網地點運行時，強固型電腦系統通常面臨電源限制。在強大的運算能力和低功耗之間取得平衡對於持續運行至關重要。
當我們探索強固型工業電腦的世界以及它們面臨的挑戰時，我們將闡明使這些系統在關鍵產業中不可或缺的創新解決方案。
NVIDIA GPU 如何讓您的產品脫穎而出？
NVIDIA GPU 是這些創新解決方案之一。NVIDIA GPU 配備 Tensor 核心和 CUDA 核心等高階技術，可以大規模加速人工智慧運算，同時透過其熱管理和電源效率功能增強工業電腦的堅固性。
NVIDIA GPU：完美契合
什麼是 NVIDIA GPU？
NVIDIA GPU (圖形處理器) 是專為渲染圖形和執行平行運算而設計的專用處理器。儘管傳統上以其在遊戲和多媒體圖形處理中的作用而聞名，但 NVIDIA GPU 已發展成為用於各種任務的強大加速器，包括科學模擬、人工智慧 (AI)、機器學習 (ML) 和複雜資料處理。
NVIDIA 的 GPU 架構 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 使開發人員能夠利用 GPU 巨大的平行處理能力來執行通用運算任務，從而將其用途擴展到圖形渲染之外。
GPU 和 CPU 有什麼區別？
CPU 和 GPU 的主要區別來自於核心數量。在現代 CPU 中，您會發現多個複雜的高性能 CPU 核心。對於主流電腦來說，四核、六核和八核是典型的。通常，CPU 有幾個功能強大的核心，針對循序處理進行了優化。而在 GPU 中，有大量更小、專門的核心，針對平行處理進行了優化，這使得能夠同時處理重複性任務。
NVIDIA 的 GPU 系列
在深入探討 NVIDIA 的 GPU 系列之前，我們需要關注兩種基本類型的 GPU：獨立 GPU 和整合 GPU。獨立 GPU 是一種獨立於中央處理器的外部圖形處理器。GPU 擁有自己的獨立記憶體，與 CPU 分開。獨立 GPU 通常連接到主機板上的 PCIe x16 插槽。相比之下，整合 GPU 與 CPU 一起嵌入在 SoC 積體電路中。
在眾多的 NVIDIA GPU 中，我們可簡單地將其分為遊戲和消費型 GPU，以及專業和嵌入式系統 GPU。NVIDIA GeForce 和 NVIDIA Ampere 架構 GPU 各有不同的側重點。GeForce GPU 主要用於一般用途、遊戲或機器學習，而 NVIDIA Ampere 架構 GPU 則專為企業工作站、3D 圖形設計和嵌入式系統量身定制。
企業和嵌入式系統GPU
NVIDIA Ampere RTX GPU
NVIDIA Ampere 架構建立在 RTX 的強大基礎之上，可顯著提升渲染、圖形、AI 和運算工作負載的效能。 這些 RTX GPU 專為需要大量圖形處理的專業使用者而設計，例如工作站、嵌入式系統和工程模擬。執行電腦輔助設計 (CAD)、電腦輔助工程 (CAE)、電腦生成影像 (CGO)、數位內容創作 (DCC)、科學計算和機器學習應用程式的企業，可受益於 NVIDIA RTX GPU，其記憶體頻寬、記憶體大小、TDP、時脈速度和穩定性均高於 GeForce RTX GPU。
遊戲和消費型 GPU | NVIDIA GeForce
GeForce-GTX
NVIDIA GeForce GTX 是於 2008 年首次推出的 GeForce 16 系列。GTX 代表 Giga Texel Shader eXtreme。 GTX 系列的微晶片設計基於 Turing 架構，並採用 Cuda 核心，可高速平行執行多個矩陣計算。最初，GTX 系列因處理圖形密集型應用程式 (如遊戲和圖形引擎) 而廣受歡迎。然而，隨著技術的進步，機器學習模型現在正利用數千個 Cuda 核心來執行其 CNN (卷積神經網路) 演算法。
GeForce-RTX
RTX 代表 Ray Tracing Texel eXtreme，是 GTX 的更高階版本，增加了更多功能。RTX 也採用 Turing 微架構，擁有數千個 CUDA 核心。此外，它們還配備了 Tensor 核心，用於機器學習應用程式，比 CUDA 核心更快、更有效率。簡而言之，Tensor 核心可以同時執行多個多處理計算，而不是執行單個多處理計算。RTX GPU 可以為複雜的圖形執行即時光線追蹤。光線追蹤基本上會計算遊戲中所有光線角度，這將即時顯示周圍環境更逼真的反射、折射、紋理和材質。
NVIDIA GPU 如何造福工業和嵌入式電腦？
圖形和視覺化增強
NVIDIA GPU 以其圖形處理能力而聞名，這得益於光線追蹤、Tensor 核心等技術。在工業電腦中，尤其是那些涉及 CAD (電腦輔助設計)、模擬和 3D 視覺化的電腦中，強大的圖形功能對於複雜資料的精確呈現和分析至關重要。
以下是一些有助於圖形和視覺化增強的關鍵技術：
光線追蹤
光線追蹤是一種渲染技術，可模擬光線與物體互動的方式，產生高度逼真的光線、陰影和反射。
它可以透過提供更精確的照明效果、反射和陰影來增強視覺保真度，從而產生更逼真和身臨其境的視覺體驗。
Tensor 核心
Tensor 核心是專門用於加速矩陣運算的處理單元，主要用於機器學習和 AI 工作負載。
在圖形方面，Tensor 核心可用於 AI 驅動的功能，例如超取樣和降噪，從而提高影像品質和更流暢的視覺效果。
DLSS (深度學習超取樣)
DLSS 是一種 AI 驅動的技術，它利用機器學習來即時放大較低解析度的影像，提供更高品質的視覺效果，而不會對效能造成顯著影響。
DLSS 透過以較低解析度渲染，然後使用 AI 進行放大來提高圖形效能，這有助於在降低運算負載的同時提供視覺上引人入勝的影像。
透過平行處理提升效能
平行處理是一種運算典範，其中多個處理或任務同時執行，將複雜問題分解為更小、更易於管理的獨立部分，然後同時解決。
工業應用通常涉及大量的運算工作負載。NVIDIA GPU 憑藉其平行處理能力，擅長同時處理複雜任務，顯著提升整體效能。
電源效率和熱管理
GPU 的電源效率和熱管理是一個關鍵方面，尤其是在考慮現代顯示卡的高功耗情況下。電源效率對於最佳化效能、管理熱量產生以及遵守功耗限制至關重要，特別是在電源供應有限的場景中。
以下是 GPU 電源管理的主要方面：
動態電壓和頻率調整 (DVFS)
- 動態調整：GPU 可以根據工作負載動態調整電壓和頻率。當需要高效能時，GPU 以較高的頻率和電壓運作，而在需求較低時則相反。這種稱為 DVFS 的動態調整有助於平衡效能和功耗。
電源閘控 (Power Gating)
- 選擇性電源關閉：電源閘控涉及選擇性地關閉 GPU 中未積極使用的特定部分的電源。這有助於在閒置或低需求期間降低功耗，從而提高整體電源效率。
時脈閘控 (Clock Gating)
- 時脈調整：時脈閘控涉及調整不同 GPU 元件的時脈頻率。透過在低需求期間降低時脈頻率，GPU 可以減少功耗，而不會在不需要時犧牲效能。
電源狀態
- 不同的電源狀態：GPU 可以在各種電源狀態下運作，包括活躍、閒置和睡眠狀態。根據工作負載和使用者活動在這些狀態之間轉換有助於最佳化功耗。
GPU 散熱管理的主要元件包括：
散熱解決方案
- 風扇：許多 GPU 都配備散熱風扇以散發熱量。這些風扇有助於空氣流過散熱片或熱導管，以帶走 GPU 產生的熱量。
- 散熱片：散熱片是設計用於吸收和散發熱量的金屬結構。它們通常與 GPU 直接接觸，提供熱傳導的表面。
熱導管
熱導管是密封管，內含液體，該液體在 GPU 的熱端汽化，並在較冷的端凝結。這種相變有助於有效地將熱量從 GPU 傳導出去。導熱介面材料 (TIM)
導熱膏或導熱墊：TIM 塗敷在 GPU 和散熱片之間，以提高導熱性。它確保熱量能更好地從 GPU 傳遞到散熱元件。
溫度感測器
GPU 內建溫度感測器，用於監測各元件的溫度。這些感測器向 GPU 的熱管理系統提供即時資料，使其能夠動態調整風扇轉速和時脈頻率。過熱保護
熱節流：為了防止過熱，GPU 通常內建熱保護機制。如果溫度超過預設閾值，GPU 可能會降低其時脈速度或採取其他措施來降低熱量產生並保護自身免受損壞。
風扇曲線控制
風扇速度通常根據預設的風扇曲線或設定檔控制。風扇速度會隨著 GPU 溫度的升高而增加，以優化散熱效能。
加速 AI 和機器學習
由於平行處理、CUDA 和 Tensor Core 等獨特功能，NVIDIA GPU 可以加速 AI 和機器學習。
平行處理架構
GPU 設計有大量針對平行處理優化的核心。這種架構允許 GPU 同時處理許多計算，使其特別適合 AI 和機器學習演算法的平行特性。矩陣運算與線性代數
AI 和機器學習演算法通常涉及大量的矩陣運算。GPU 在執行這些矩陣乘法任務方面效率極高，這是神經網路運算中的一個關鍵運算。Tensor Cores
NVIDIA GPU 搭載的 Tensor Core 專為深度學習任務中常見的張量運算而設計，可加速神經網路中使用的巨量張量處理。深度學習框架
主要的深度學習框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，都經過優化，以利用 GPU 的功能。這些框架將計算卸載到 GPU，利用其平行處理能力。模型訓練與推論
- 訓練神經網路：GPU 加速顯著加快了神經網路的訓練階段，讓研究人員和資料科學家能夠更快地疊代模型。
- 即時推論：對於影像辨識或自然語言處理等應用程式，GPU 可加速推論階段，實現即時預測。
CUDA (Compute Unified Device Architecture)
NVIDIA 的 CUDA 是一個平行運算平台和程式設計模型，允許開發人員使用 GPU 進行通用處理。這使得為 AI 和機器學習任務建立高度平行化的演算法成為可能。即時資料處理和回應能力
NVIDIA GPU 透過平行處理能力以及有效處理特定類型運算任務，提升即時資料處理和回應速度。
平行處理能力
GPU 的設計配備了大量針對平行處理最佳化的核心。 此架構使其能夠同時處理多個任務，非常適合涉及許多可平行操作的資料處理場景。
即時繪圖與視覺化
GPU 擅長繪製圖形和視覺元素。在即時應用（例如資料視覺化或模擬）中，GPU 快速繪製和顯示複雜圖形資料的能力有助於提供更靈敏的使用者體驗。
測試過的 GPU 設定 – 工業電腦專用 GPU
測試過的 NVIDIA GPU 介紹
NVIDIA 為各種應用提供了大量的 GPU 選擇。它們的專長是什麼，我可以在哪裡和何時使用它們，以及如何從中選擇？老實說，弄清楚哪種 GPU 適合您的過程可能很耗時。有很多事情需要考慮，從您需要整合 GPU 的電腦類型，到您電腦的機箱尺寸。特別是對於堅固的工業電腦，選擇一個可以在惡劣環境中可靠運行的 GPU很具挑戰性。
幸運的是，在 Premio，我們提供 NVIDIA GPU 清單，該清單通過了針對我們最新的 Intel 第 12代/13 代工業運算產品 – RCO-6000-RPL、VCO-6000-RP，以及 KCO-2000-RPL 和 KCO-3000-RPL 的綜合可靠性、效能和功耗測試。 這些GPU是 NVIDIA RTX A2000、RTX A4000、T1000、4070 和 RTX 4000 SFF。
這些 GPU 如何符合堅固型嵌入式系統的需求？
這些 GPU 屬於不同的 NVIDIA 架構，並配備了獨特的設計和功能。當整合到工業電腦中時，每個都有不同的重點。
以下是每個 GPU 如何符合堅固型嵌入式系統的需求：
NVIDIA RTX A2000
- 功能：
- 精巧的外型規格。
- 用於 AI 加速的 Tensor 核心。
- 70W TDP
- 與堅固型嵌入式系統的匹配：
- 精巧的設計適合空間限制。
- AI 加速對於堅固環境中的圖像識別等應用很有幫助。
NVIDIA RTX A4000
- 功能：
- 中階 GPU，在效能和功耗效率之間取得平衡。
- 用於進階圖形和 AI 的光線追蹤和 Tensor 核心。
- 140W TDP
- 與堅固型嵌入式系統的匹配：
- 為堅固型應用提供了良好的效能平衡。
- 光線追蹤和 AI 功能可增強圖形和資料處理任務。
NVIDIA T1000
- 特色：
- 入門級 GPU，注重電源效率。
- 適用於主流專業應用。
- 僅 50W TDP
- 與加固型嵌入式系統的結合：
- 節能設計對於在惡劣環境中電源資源有限的應用非常有價值。
- 主流嵌入式圖形需求已足夠。
NVIDIA RTX 4070
- 特色：
- 具備光線追蹤和 AI 功能的高效能 GPU。
- 適用於嚴苛的圖形和運算工作負載。
- 200W TDP
- 與加固型嵌入式系統的結合：
- 為對圖形或運算有嚴苛要求的加固型應用提供高效能。
- 光線追蹤和 AI 功能增強了視覺化和資料處理能力。
NVIDIA RTX 4000 SFF (小型機)
- 特色：
- 適用於空間受限環境的緊湊型設計。
- 光線追蹤和 Tensor 核心，用於進階圖形和 AI。
- 70W TDP
- 與加固型嵌入式系統的結合：
- 小型機尺寸適用於空間有限的嵌入式系統。
- 用於監控或影像分析等應用的進階圖形和 AI 功能。
產品整合
VCO-6000、KCO-2000 & KCO-3000 和 RCO-6000 如何整合這些 GPU？
我們最新的產品採用了 Intel Raptor Lake，我們將測試列表中的 GPU 整合到關鍵產品中：VCO-6000-RPL 機器視覺電腦、KCO-RPL 系列風扇式工業電腦和 RCO-6000-RPL 無風扇工業電腦。
VCO-6000-RPL
VCO-6000-RPL 透過雙 GPU 整合優化 GPU 加速，專為機器視覺、雲端資料管理和進階 AI 中嚴苛的平行處理任務量身打造。VCO-6000-RPL-4E 配備 4 槽配置，具有多達兩個 PCIe x 16 擴充槽，並提供高達 300W 的輔助電源，此系統旨在支援兩張全尺寸、高效能 GPU 卡，確保即時邊緣 AI 和機器視覺應用程式達到最佳效能。
- 經過測試和驗證的 GPU：
- NVIDIA T1000：8G RAM | 896 CUDA Core | 50W | 4 x mDP
- NVIDIA RTX A2000：12G RAM | 3328 CUDA Core | 70W | 4 x mDP
- NVIDIA RTX 4000 ADA (SFF)：20G RAM | 6144 CUDA Core | 70W | 4 x mDP
- NVIDIA4070 | 12GRAM | 5888CUDACore| 200W | 3 x DP, 1 x HDMI
KCO-2000-RPL 和 KCO-3000-RPL
KCO-RPL 系列運用最新的 PCIe Gen 5 標準，配備多達兩個支援雙 GPU 的 PCIe x 16 插槽，可相容於多款專用 GPU，以啟用及處理 AI 工作負載。
- 經測試及驗證的 GPU：
- KCO-2000-RPL：薄型 (最大長度 6.6 吋)
- NVIDIA T1000 8GB：8G RAM | 896 CUDA 核心 | 50W | 4 個 mDP
- NVIDIA RTX A2000：12G RAM | 3328 CUDA 核心 | 70W | 4 個 mDP
- NVIDIA RTX 4000 ADA (SFF)：20G RAM | 6144 CUDA 核心 | 70W | 4 個 mDP
- KCO-2000-RPL：全高 (最大長度 8.5 吋)
- NVIDIA T1000 8GB：8G RAM | 896 CUDA 核心 | 50W | 4 個 mDP
- NVIDIA RTX A2000：12G RAM | 3328 CUDA 核心 | 70W | 4 個 mDP
- NVIDIA RTX 4000 ADA (SFF)：20G RAM | 6144 CUDA 核心 | 70W | 4 個 mDP
- NVIDIA RTX A4000 Ada：20GB RAM | 6144 CUDA 核心 | 130W | 4 個 mDP
- NVIDIA T1000：8G RAM | 896 CUDA 核心 | 50W | 4 個 mDP
- NVIDIA RTX A2000：12G RAM | 3328 CUDA 核心 | 70W | 4 個 mDP
- NVIDIA RTX A4000 (SFF)：20G RAM | 6144 CUDA 核心 | 70W | 4 個 mDP
- VCO-6000-RPL
- KCO-2000-RPL 與 KCO-3000-RPL
- RCO-6000-RPL
-
VCO-6000-RPL
VCO-6000-RPL-3E，配有 3 個插槽組態： - 1x PCIe x16（16 線道，Gen4）可支援一個 GPU
- 2x PCIe x4 [開放]（共享 PCIe 1 線道，Gen3）
- 2x PCIe x16（每個 8 線道，Gen4）可支援多達兩個 GPU
- 1x PCIe x4 [開放]（1 線道，Gen3）
-
RCO-6000-RPL
RCO-6000-RPL-2E16 有 1x PCIe x16（Gen4），1x PCIe x1（Gen3）
- KCO-2000-RPL 與 KCO-3000-RPL
- 1x PCIe x16 插槽（Gen 5）
- 1x PCIe x16 插槽（Gen 4，4 線道）
- 1x PCIe x4 插槽（Gen 4，開放式終端）
- 1x PCIe x4 插槽（Gen 3，開放式終端）
- 智慧攝影機：透過即時物件偵測和分析，增強監控和監測功能。
- 智慧交通：為智慧交通管理中的物件識別和決策提供人工智慧演算法。
- 物聯網設備：為各種物聯網應用提供邊緣人工智慧驅動的洞察力。
- 製造業：透過人工智慧驅動的品質控制和預測性維護來最佳化生產流程。
- 機器人技術：為工業機器人提供先進的視覺系統，以實現精確度和適應性。
- SCADA系統：透過強大的視覺化和分析功能，增強監控與資料擷取系統。
- 公共安全：提高公共場所的反應時間和態勢感知能力。
- 智慧城市：透過智慧視訊監控和分析，增強城市安全。
- 邊境管制：透過先進的監控功能，加強邊境安全。
- 診斷造影：提高 X 光、CT 和 MRI 影像判讀的精確度。
- 病理學：加速數位病理學工作流程，以加快疾病診斷。
- 醫學研究：支援醫學研究中的運算任務，以進行藥物開發和基因組學研究。
RCO-6000-RPL
RCO-6000-RPL 搭載 EDGEBoost Nodes 技術，透過無縫整合 PCIe Gen 4 擴充功能，提升即時 AI 處理能力。此外，它還提供額外的 280W 電源供應，以支援透過 PCIe x16 擴充功能的高效能 GPU。
此系統與多款專為密集即時邊緣 AI 工作負載設計的強固型 GPU 卡相容。
以下是幾個值得注意的選項：
這些產品與 NVIDIA GPU 相輔相成的主要功能
VCO-6000-RPL：增強型電源供應
VCO-6000-RPL 配備了可提供高達 300W 功率的輔助電源，可為 GPU 卡和 NVMe 磁碟機供電，並支援 12~48VDC 的多功能電壓範圍。憑藉其 300W 的功率預算，VCO-6000-RPL 機器視覺電腦可以容納各種高效能 GPU 卡，使其成為優化即時邊緣 AI 運算的理想選擇。此外，透過將此輔助電源專用於 GPU 和 NVMe 效能加速器，電腦的主要電源系統可以自由地支援其先進的 CPU。
VCO-6000-RPL：堅固的工業級鎖定支架
VCO-6000-RPL 在其 PCIe 擴充插槽內設有耐用的工業級鎖定支架。這些支架專為容納長度達 310 公釐、寬度達 112 公釐的 PCIex16 GPU 卡而設計，易於調整，為 GPU 卡和其他擴充元件提供強化安全性，確保它們能穩固抵禦外部衝擊和振動。
主動式散熱與被動式散熱
VCO-6000-RPL 透過主動式散熱提供熱管理。配備可熱插拔的智慧型風扇和可選的第二個風扇，增強了效能和硬體壽命，實現了工業級的可靠性。
KCO-RPL 系列配備工業進氣風扇，以調節內部熱量並為發熱元件提供必要的通風。
作為一款堅固的無風扇工業電腦，RCO-6000-RPL 採用被動冷卻技術進行熱量調節。透過結合導熱膏、散熱片和銅，可以散發記憶體、CPU 和GPU產生的熱量，確保在極端環境中提供業界級可靠性的邊緣 AI 就緒效能。
閃電般快速的 PCIe Gen 4 和 Gen 5
我們的 Raptor Lake 系列產品利用尖端PCIe技術提供卓越的效能加速。具體來說，GPU 透過 PCIe 附加擴充卡整合到嵌入式電腦中，並支援 PCIe Gen 4 和 Gen 5 擴充。這確保了我們的產品處於 PCIe 技術的最前沿，並能提供頂級效能。
閃電般快速的 PCIe Gen 4 和 Gen 5提供更高的資料傳輸速率、更低的功耗和更大的頻寬，這使得 GPU 能夠以最高效率和效能運作。
經過測試的 GPU 如何提升效能？
經過測試的 NVIDIA GPU 提升了 Raptor Lake 產品的效能，因為它們為 Raptor Lake 工業電腦帶來了大量的 CUDA 核心和單精度效能。
至於單精度效能，我們使用 teraflop (TFLOP) 評級來衡量 GPU 的效能，具體來說，teraflop 指的是處理器每秒計算一萬億次浮點運算的能力。例如，說某物有「6 TFLOPS」，意味著其處理器設定平均每秒可以處理 6 萬億次浮點計算。
浮點計算是衡量電腦計算能力的常用方法。因此，即使是低功耗的 NVIDIA T1000 GPU，平均每秒也能提供高達 2.5 萬億次的計算能力，更不用說 NVIDIA 4070，這是此清單中最省電的 GPU。憑藉 GPU 帶來的巨大計算能力，Premio 的 RPL 系列工業電腦可以改變工業計算的未來。
| 記憶體 | CUDA 核心 | 風扇 | 瓦特 |
單精度 |
|
| NVIDIA T1000 | 8G | 896 | 是 | 50 | 高達 2.5 TFLOPS |
| NVIDIA RTX A2000 | 12G | 3328 | 是 | 70 | 8.0 TFLOPS |
| NVIDIA RTX A4000 | 16G | 6144 | 是 | 140 | 19.2 TFLOPS |
| NVIDIA 4070 | 12G | 5888 | 是 | 200 | 29 TFLOPS |
| NVIDIA RTX 4000 SFF | 20G | 6144 | 是 | 70 | 19.2 TFLOPS |
這些解決方案適用於哪些產業和應用？
GPU 與嵌入式工業電腦的整合，開啟了各主要垂直市場效能和功能提升的新時代。透過利用 GPU 的平行處理能力和專門功能，各行各業在關鍵應用領域取得了顯著進展。
邊緣人工智慧
邊緣人工智慧利用 GPU 和 感測器融合等關鍵技術在設備上進行處理，實現網路邊緣的即時決策。這在低延遲和隱私至關重要的情況下尤其有利。
主要應用：
工業自動化
在工業環境中，GPU 透過處理複雜的計算和視覺化，促進即時控制和監測，從而提高自動化和效率。
主要 應用：
安全監控
GPU 解決方案是先進安全監控系統不可或缺的一部分，為視訊分析、臉部辨識和威脅偵測提供強大的處理能力。
主要 應用：
醫療影像
醫療保健產業受益於 醫學影像中的 GPU 解決方案，透過影像處理和分析實現更快、更準確的診斷。
主要 應用：
這些主要市場展示了GPU 解決方案的多元應用，從為智慧邊緣設備提供動力，到徹底改變工業流程，並為安全和醫療保健領域的進步做出貢獻。GPU 的適應性和效能使其在推動這些垂直領域的創新方面不可或缺。
總結
Premio 的工業電腦以堅固、模組化的設計，在充滿挑戰的惡劣邊緣環境中提供高效能運算。透過無縫整合 PCIe x 16 擴充插槽，支援功能強大的 GPU，確保即時邊緣 AI 和機器視覺應用程式的最佳效能。隨著 AI 在各行各業的蓬勃發展，堅固耐用的工業電腦和 GPU 的整合，有助於在挑戰性環境中，推動 AI 驅動應用程式的發展。