Embedded-Modul

Die eingebetteten MXM-Grafikmodule ermöglichen Edge Computing und KI-Anwendungen und beschleunigen Berechnungsvorgänge mit SWaP-beschränkten Anforderungen. (Quelle: Adlink)

| von Andrea Neumayer

GPU werden zunehmend für KI-Inferencing im Edge-Bereich eingesetzt. Dabei spielen Größe, Gewicht und Leistung (SWaP) eine wichtige Rolle. Die MXM-Grafikmodule liefern die hohe Rechenleistung, die für die Transformation der Daten an der Edge in verwertbare Intelligenz erforderlich ist. Sie präsentieren sich in einem Standardformat für Systemintegratoren, ISV und OEM und erhöhen die Auswahl in Bezug auf Energie und Leistung.

Mit den eingebetteten MXM-Grafikmodulen von Adlink können das Edge Computing und die Edge-KI in einer Vielzahl von rechenintensiven Anwendungen, insbesondere, wenn rauen oder anspruchsvolle Umgebungsbedingungen vorherrschen für Beschleunigung sorgen. Beispiele hierfür sind die Bildgebung im medizinischen Bereich, die industrielle Automatisierung, biometrische Zugangskontrollen, autonome mobile Roboter, das Transportwesen sowie Luft- und Raumfahrt. Die Nachfrage nach hochleistungsfähigen, stromsparenden GPU-Modulen wird durch die zunehmende Verbreitung von KI im Edge-Bereich verstärkt ansteigen.

Die Embedded MXM-Grafikmodule:

  • sorgen für Beschleunigung mit NVIDIA CUDA, Tensor und RT Cores.
  • präsentieren sich mit einer Größe, die lediglich einem Fünftel der Größe von PCI-Express-Grafikkarten mit voller Bauhöhe und voller Länge entspricht.
  • gewährleisten eine mehr als dreifache Lebensdauer gegenüber nicht eingebetteten Grafikkarten.
  • verbrauchen lediglich 50 W.

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