VISIONTOOLS HPC

We make AI based supercomputing easy. Plan, train, deploy your business.

Build for high performance computing

VISIONTOOLS VISIONTOOLS HPC was developed for the use of supercomputers. Several hundred GPU’s can use Visiontools individually or in a group. Our goal was to use the supercomputers that are still needed today to train high performance AI models only until the training is done. Then we optimize the models so that they can be run on the most energy-efficient machines in the world.

So funktioniert es

Planen, entwickeln und erstellen Sie Ihre AI-Modelle

Example

  • Manage project
  • Hochladen, Durchsuchen, Verwalten Ihrer Medien
  • Beschriften Sie Ihre Daten manuell oder automatisch
  • Beginnen Sie die Ausbildung mit unseren internen Ausbildungsmodulen
  • Exportieren und verschlüsseln Sie Ihre Modelle für Edge-Geräte

One Integrated Platform for hundreds of servers

Zeit sparen

Beschleunigt Ihren Beschriftungsprozess
by as much as 10x.

Skalierbarkeit

Manages a few to thousands of models
with minimal resources in hundreds of GPU servers worldwide. Deploy your models directly to the edge, to the cloud or onPremise.

Erhöht die Genauigkeit

VISIONTOOLS users often see substantial improvements in system accuracy in all modules.

Verbessert die Sichtbarkeit

Verfolgung und Verwaltung der Effizienz von
AI projects, current data assets, and deployed solutions across all company
site locations.

Lernt fortlaufend

Identifies issues caused by the
environment and raises alerts
when the model drifts.

Sie haben die Kontrolle

Sie können Ihre Lösungen problemlos aktualisieren und anpassen, ohne an ein externes drittes Entwicklerteam gebunden zu sein.

The tools for success

Login interface

VISIONTOOLS works decentralized through its own VPN tunnels. Via targeted entries in a nameserver, the application behaves like any other internet web page. The difference is that only the users who are in the virtual private network zone with their clients have access to this domain.

Cluster Project Management

Dies ist die Haupt-Login-Seite, die Sie sehen, wenn Sie die Hauptseite öffnen. Die Anwendung funktioniert in jedem modernen Browser, weltweit. Jede Anmeldung ist über https gesichert.

Multi AI Model Training
AI Model Inferencing
Image Labeling & Annotations
HPC Cluster manager & deployment to the edge
CO2 measurement, Cost & Energy modules

Computer Vision verändert jede Branche, wir machen AI einfach

Fertigung

Fertigung

Landwirtschaft

Landwirtschaft

Energie

Energie

Want to build your own HPC Starter package?

You need 1 x REBOTNIX Training Server
You need 1 x REBOTNIX Low energy edge devices

Planen, entwickeln und erstellen Sie Ihre AI-Modelle

VISIONTOOLS HPC

Eigenschaften

  • High performance modules for HPC
  • Hypervisior over clusters
  • Native HTML(5) Application, no installation is required
  • Umfasst ein Projektmanagement
  • Umfasst eine Benutzerverwaltung
  • Internes Beschriftungswerkzeug für Begrenzungsrahmen und Segmentierung
  • Highend-Inferencing-Modellprüfwerkzeuge
  • Unbegrenztes Training von AI-Modellen
  • Databases included
  • Exportieren von Modellen für Edge Computing auf NVIDIA Jetson
    • Optionale Inferenzmaschine für NVIDIA Jetson NANO, XAVIER NX oder XAVIER AGX
  • OnPremise oder in der Cloud ausgeführt
  • VPN-Unterstützung (virtuelles privates Netzwerk) für dezentralisiertes Remote Co-Working)
  • Läuft auf jedem modernen Browser wie Google Chrome oder Firefox für Windows, Mac oder Linux

Autolabeling

Sobald ein Modell trainiert ist, können Sie es für Auto-Labeling verwenden. Das Video zeigt, wie wir Tausende von neuen Etiketten mit einem trainierten Modell automatisch beschriften.

Hardware requirements for Intel for the cluster manager

  • Ubuntu 18.04 LTS or sever
  • NVIDIA GPU at least 11 GB of GPU RAM (FOR TRAINING)
  • Intel CPU x86 / 64 Bit CPU at least 2.6 GHz or higher
  • NVIDIA Jetson AGX for training
  • Installed CUDA 10.x or higher, CUDNN 8 or higher
  • 100 GB of free disk space

Hardwareanforderungen für Intel x86/64 bit cluster manager & Edge module

  • Ubuntu 18.04 or higher LTS server
  • NVIDIA Jetson Xavier NX, or AGX
  • 10 Gigabyte freier Festplattenspeicher (installierte SSD / Solid-State-Disk) empfohlen

Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie mehr

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