Estamos al borde de una IA de baja energía
GUSTAV QUADRO™
Construir para centros de datos privados o públicos
GUSTAV QUADRO se desarrolló como consecuencia lógica de la industria. La demanda de potencia de cálculo de IA crece masivamente cada día.
Empresas de todo el mundo se preocupan por cómo hacer funcionar sus modelos de IA generados de forma eficiente desde el punto de vista energético. En la mayoría de los casos, el funcionamiento se limita a 1-2 modelos optimizados y entrenados para la aplicación respectiva.
Es precisamente este segmento del mercado el que estamos cerrando con GUSTAV QUADRO.
Prestaciones
Centrados en la baja energía
Todos los componentes de GUSTAV QUADRO está optimizado para un bajo consumo de energía.
Hasta 4 módulos NVIDIA Jetson Orin NX pueden funcionar juntos y 2 placas pueden ser instaladas en un rack.
Los 4 esclavos pueden ser controlados por el maestro. Un conmutador interno de 1000 Mbit establece la comunicación con una sola interfaz de red.
Esto reduce la gestión de cables y, de nuevo, ahorra mucho espacio en el rack. Sólo se necesita 1 puerto Ethernet de conmutación. Cada módulo puede regularse dinámicamente entre 10 o 25 vatios. Incluso es posible el apagado completo y reinicio de los 4 esclavos.
El hardware necesita software de gama alta
Características
De lo industrial a la solución
Con GUSTAV QUADRO, también lanzamos el nuevo motor de inferencia RB. Este motor de software proporciona reconocimiento visual de objetos, segmentación, seguimiento y transferencia de eventos de metadatos de alto rendimiento.
RB-Inference es un motor que viene sin frameworks como Pytorch.
GUSTAV QUADRO™
- Hasta 2 TABLEROS GUSTAV QUADRO
- Cada placa aloja 4 x NVIDIA® JETSON ORIN NX 8 o 16 GB
- 1 x USB 2.0 para controlar el dispositivo (teclado + ratón)
- 1 x HDMI 2.0 para monitorización KVM
- 4 ranuras SSD M.2 (una tarjeta aloja 4 SSD de 4 terabytes como máximo)
Software RB-Inference (suministrado con GUSTAV QUADRO)
- Admite FP-32,FP-16, Int(8)
- Carga directamente los modelos trt
- Compatible con los modelos REBOTNIX *.rvt y *.rvts
- Estrategia CSPNet para particionar el mapa de características
- Detección ultrarrápida de objetos en una sola etapa
- Adaptable a cualquier cámara IP
- Compatible con NVIDIA Jetpack 6.1 o superior
- OpenCV optimizado con Cuda
- Compatible con arquitectura ARM64 bits
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