MANNHEIM – 11. Februar 2020 – ADLINK Technology, einer der weltweit führenden Anbieter von Edge Computing, präsentiert die weltweit ersten MXM-GPU-Module mit NVIDIA® Quadro® RTX™ Embedded-GPUs mit der NVIDIA Turing™ Architektur, die Embedded-Anwendungen eine lange Lebensdauer gewährleisten. Die ADLINK MXM-GPU-Module verbessern dank der leistungsfähigen Turing Architektur High-Performance-Computing, Computergrafik sowie künstliche Intelligenz (KI). Darüber hinaus adressiert die Architektur bisherige Herausforderungen hinsichtlich Größe, Gewicht und Leistung (SWaP), denen sich eingebettete Anwendungen gegenübersehen. Damit eignen sich die Module ideal für unternehmenskritische Edge Computing- und KI-Anwendungen.
GPU-beschleunigtes Computing wird immer beliebter. Edge-Systeme mit integrierten GPUs können deutlich schneller reagieren und funktionieren in Anwendungen unter realen Bedingungen besser. Dazu gehören beispielsweise die medizinische Bildgebung, die Inspektion von Fertigungsfehlern, die Verkehrsflussanalyse in Smart Cities und eine Reihe anderer eingebetteter Segmente. Die Turing Architektur verwendet Tensor-Kerne, einen integeren Datenpfad sowie eine einheitliche Architektur für einen gemeinsamen Speicher, wodurch sich die gelieferte Leistung pro CUDA-Kern im Vergleich zur NVIDIA-Pascal-Architektur um 50 Prozent steigern lässt. Die NVIDIA CUDA-Plattform ermöglicht ein kontinuierliches Upgrade des Grafikprozessors für zusätzliche Leistungssteigerungen bei minimalen Software-Updates.
„Bei der medizinischen Bildgebung werden zum Beispiel enorme Datenmengen parallel verarbeitet. Die erforderlichen Rechenkapazitäten zu integrieren und die strengen SWaP-Anforderungen mobiler medizinischer Bildgebungsinstrumente zu erfüllen, kann eine Herausforderung sein. Deshalb benötigen diese Anwendungen MXM-GPU-Module auf Basis der NVIDIA Turing-Architektur. ADLINK sieht die gesteigerte Nachfrage nach GPU-beschleunigtem Computing in der Gesundheitsbranche – vor allem auch in China und Europa“, erklärt Zane Tsai, Director, Platform Product Center at the Embedded Platform & Module Business Unit, ADLINK. „Big Data und KI werden für das Screening, das Erkennen sowie die Läsionsdiagnose in der Präventiv- und Präzisionsmedizin eingesetzt. Die auf der Turing-Architektur basierenden MXM-GPU-Module mit Tensor Cores bieten eine hohe Leistungseffizienz für diese unternehmenskritischen Aufgaben.“
Eine weitere wachsende Anwendung, die eine hohe GPU-Leistung erfordert, sind autonome Maschinen, darunter Fahrzeuge, Roboter und Drohnen. Sie erfordern, dass große Volumina hochdimensionaler Daten verarbeitet werden. „Die auf der Turing-Architektur basierenden MXM GPU-Module bieten die notwendige Leistung, um hohe Datenmengen parallel zu verarbeiten und hochpräzise Ergebnisse in der durch SWaP eingeschränkten mobilen Umgebung zu erzielen“, so Tsai weiter.
„Eine hohe Leistung und Zuverlässigkeit auf Enterprise-Niveau sind von großer Bedeutung für ein schnell wachsendes Ökosystem an Grafik-intensiven Anwendungen. Sie benötigen die Funktionen der NVIDIA Quadro GPUs, arbeiten aber in Systemen, die die Standard-PCI-Express-Grafikkarten nicht unterstützen“, erläutert Scott Fitzpatrick, Vice President, Quadro Product Marketing, NVIDIA. „Die Embedded-Module mit ADLINK MXM GPUs bieten Performance und Features in einem maßgeschneiderten, aufrüstbaren Formfaktor mit einer langfristen Verfügbarkeit. Sie ermöglichen einer breiteren Palette an Systemen, von KI und Big Data zu profitieren – und zwar in einer Reihe von Anwendungsszenarien im Gesundheitswesen, in der Robotik und der Fertigung ebenso wie in intelligenten Städten.“
Edge Computing- und KI-Anwendungen benötigen in der Regel einen längeren Entwicklungszyklus und erfordern hohe Investitionen hinsichtlich Entwicklung, Testing und Zertifizierungen. Darüber hinaus erfordern sie einen langfristigen Support für erfolgreiche Projekt-Implementierungen. Als einer der führenden Anbieter von Edge Computing und NVIDIA Quadro Embedded Preferred Partner, bietet ADLINK GPU-fähige Produkte in einer Vielzahl unterschiedlicher Formfaktoren. ADLINK unterstützt den gesamten Lebenszyklus und maßgeschneiderter Firmware ebenso wie optimierte heterogene Computing-Plattformen. Diese ermöglichen es Entwicklern, die Anforderungen von Edge-Anwendungen zu erfüllen.
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