Wir stehen am Rande der Niedrigenergie-KI
GUSTAV QUADRO™
Gebaut für private oder öffentliche Rechenzentren
GUSTAV QUADRO wurde als logische Konsequenz der Industrie entwickelt. Die Nachfrage nach KI-Rechenleistung steigt täglich massiv an.
Unternehmen auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie ihre generierten KI-Modelle energieeffizient betreiben können. In den meisten Fällen ist der Betrieb auf 1-2 optimierte und trainierte Modelle für die jeweilige Anwendung beschränkt.
Genau dieses Marktsegment schließen wir mit GUSTAV QUADRO.
Leistungsmerkmale
Konzentriert auf niedrige Energie
Jede Komponente in GUSTAV QUADRO ist für einen niedrigen Stromverbrauch optimiert.
Bis zu 4 NVIDIA Jetson Orin NX Module können zusammen betrieben werden und 2 Boards können in einem Rack installiert werden.
Die 4 Slaves können vom Master gesteuert werden. Ein interner 1000 Mbit Switch stellt die Kommunikation mit nur einer Netzwerkschnittstelle her.
Dies reduziert das Kabelmanagement und spart wiederum eine Menge Platz im Rack. Es wird nur 1 Switch-Ethernet-Port benötigt. Jedes Modul kann dynamisch zwischen 10 oder 25 Watt geregelt werden. Sogar ein komplettes Herunterfahren und Neustarten der 4 Slaves ist möglich.
Hardware braucht High-End-Software
Eigenschaften
Von der Industrie zur Lösung
Mit GUSTAV QUADRO veröffentlichen wir auch die neue RB-Inferenzmaschine. Diese Software-Engine bietet leistungsstarke visuelle Objekterkennung, Segmentierung, Tracking und Metadaten-Ereignisübertragung.
RB-Inference ist eine Engine, die ohne Frameworks wie Pytorch auskommt.
GUSTAV QUADRO™
- Bis zu 2 x GUSTAV QUADRO BOARDS
- Jedes Board hostet 4 x NVIDIA® JETSON ORIN NX 8 oder 16 GB
- 1 x USB 2.0 zur Steuerung des Gerätes (Tastatur + Maus)
- 1 x HDMI 2.0 für KVM-Überwachung
- 4 x M.2 SSD-Steckplätze (Ein Board hostet maximal 4 x 4 Terabyte SSD
RB-Inference Software (wird mit GUSTAV QUADRO geliefert)
- Unterstützt FP-32, FP-16, Int(8)
- Lädt direkt trt-Modelle
- Unterstützt REBOTNIX *.rvt & *.rvts Modelle
- CSPNet-Strategie zur Partitionierung der Feature Map
- Ultraschnelle einstufige Objekterkennung
- Nachrüstbar für IP-Kamera anylsing
- Unterstützt NVIDIA Jetpack 6.1 oder höher
- Optimiertes openCV mit cuda
- Unterstützt ARM64 Bit Architektur
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