We brink low energy AI to the cloud
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.
Es ist genau dieses Marktsegment, das wir mit GUSTAV QUADRO bedienen wollen.™.
Performance features
Focused on Low Energy
Jede Komponente in GUSTAV QUADRO™ is optimized for low power consumption.
Bis zu 4 NVIDIA Jetson NX Module können zusammen betrieben werden.
German Automatic Die 3 Slaves können vom Master gesteuert werden. Ein interner 1000 Mbit Switch stellt die Kommunikation mit nur einer Netzwerkschnittstelle her. 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.
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 20 Watt geregelt werden. Sogar ein komplettes Herunterfahren und Neustarten der 3 Slaves ist möglich.
Hardware need high end software
Eigenschaften
Von der Industrie zur Lösung
Mit GUSTAV QUADROveröffentlichen wir auch die neue RB-Inferenzmaschine. Diese Software-Engine bietet eine hochleistungsfähige visuelle Objekterkennung, Segmentierung, Verfolgung und Übertragung von Metadaten.
RB-Inference ist eine Engine, die ohne Frameworks wie Pytorch oder Tensorflow auskommt. Es wurde nativ in C++ geschrieben und hat Python3 Bindungen unter 6 Megabyte Gesamtdateigröße.
GUSTAV QUADRO™
- Up to 2 x GUSTAV QUADRO BOARDS
- Each board host 4 x NVIDIA® JETSON XAVIER NX SoM
- 1 x USB 2.0 for Control the device (keyboard + mouse)
- 1 x HDMI 2.0 for KVM monitoring
- 4 x M.2 SSD Slots (One board host 4 x 2 Terabytes SSD maximum
RB-Inference software (ships with GUSTAV QUADRO)
- Supports FP-32,FP-16, Int(8)
- Loads directly trt models
- Supports REBOTNIX *.rvt & *.rvts models
- CSPNet strategy to partition the feature map
- Ultrafast single Stage Object detection
- No requirement for Yolo3,4
- No requirement for PyTorch or Tensorflow
- Static binary, no installation is required
- No Docker required
- Supports NVIDIA Jetpack 4.5 or higher out of the box
- Python3 Bindings with high level integration
- Supports REBOTNIX Industrial Camera Package
- Supports ARM64 Bit Architecture
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