Siamo sull'orlo dell'IA a basso consumo energetico
GUSTAV QUADRO
Costruire per centri dati privati o pubblici
GUSTAV QUADRO è stato sviluppato come logica conseguenza del settore. La domanda di potenza di calcolo per l'intelligenza artificiale cresce ogni giorno in modo massiccio.
Le aziende di tutto il mondo si preoccupano di come far funzionare i modelli di intelligenza artificiale generati in modo efficiente dal punto di vista energetico. Nella maggior parte dei casi, il funzionamento è limitato a 1-2 modelli ottimizzati e addestrati per la rispettiva applicazione.
È proprio questo segmento di mercato che stiamo chiudendo con GUSTAV QUADRO.
Caratteristiche delle prestazioni
Concentrati sulla bassa energia
Ogni componente in GUSTAV QUADRO è ottimizzato per un basso consumo energetico.
È possibile far funzionare insieme fino a 4 moduli NVIDIA Jetson Orin NX e installare 2 schede in un unico rack.
I 4 slave possono essere controllati dal master. Uno switch interno da 1000 Mbit stabilisce la comunicazione con una sola interfaccia di rete.
In questo modo si riduce la gestione dei cavi e si risparmia molto spazio nel rack. È necessaria solo una porta Ethernet dello switch. Ogni modulo può essere regolato dinamicamente tra 10 o 25 watt. È possibile anche lo spegnimento e il riavvio completo dei 4 slave.
L'hardware necessita di un software di fascia alta
Caratteristiche
Dall'industria alla soluzione
Con GUSTAV QUADRO, abbiamo anche rilasciato il nuovo motore di inferenza RB. Questo motore software offre prestazioni elevate per il riconoscimento visivo degli oggetti, la segmentazione, il tracciamento e il trasferimento di meta-dati.
RB-Inference è un motore che viene fornito senza framework come Pytorch.
GUSTAV QUADRO
- Fino a 2 pannelli GUSTAV QUADRO
- Ogni scheda ospita 4 x NVIDIA® JETSON ORIN NX da 8 o 16 GB
- 1 x USB 2.0 per il controllo del dispositivo (tastiera + mouse)
- 1 x HDMI 2.0 per il monitoraggio KVM
- 4 slot SSD M.2 (una scheda ospita 4 SSD da 4 terabyte al massimo)
Software RB-Inference (fornito con GUSTAV QUADRO)
- Supporta FP-32, FP-16, Int(8)
- Carica direttamente i modelli trt
- Supporta i modelli REBOTNIX *.rvt e *.rvts
- Strategia CSPNet per partizionare la mappa delle caratteristiche
- Rilevamento ultraveloce di oggetti in fase singola
- Montaggio a posteriori per qualsiasi telecamera IP
- Supporta NVIDIA Jetpack 6.1 o superiore
- OpenCV ottimizzato con cuda
- Supporta l'architettura ARM64 Bit
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