Tuoying Edge Computing Box Atlas 200AI Ascend 310 Procesor 21T Moc obliczeniowa odpowiednia dla dronów
Tuoying Edge Computing Box Atlas 200AI Ascend 310, procesor 21T, moc obliczeniowa odpowiednia dla dronów, przeznaczony do przetwarzania ładunku drona, analizy AI przydrożnej, wnioskowania wizyjnego w przemyśle, inteligentnych bramek inspekcyjnych.
- Informacja
- wideo
- pobierania.
Tuoying Edge Computing Box Atlas 200AI Ascend 310 Procesor 21T Moc obliczeniowa odpowiednia dla dronów
Edge computing box Tuoying z procesorem Atlas 200AI i Ascend 310 został zaprojektowany do wnioskowania AI blisko źródła danych. Dzięki mocy obliczeniowej 21 Tb nadaje się do dronów, inteligentnej inspekcji, wizji przemysłowej, analiz drogowych oraz projektów, w których dane wideo lub z czujników powinny być przetwarzane lokalnie.
Edge computing redukuje konieczność przesyłania każdego strumienia wideo do serwera w chmurze. Pozwala to zmniejszyć zużycie pasma, skrócić czas reakcji oraz obsługiwać wdrożenia offline lub częściowo offline. W przypadku dronów i urządzeń mobilnych lokalne wnioskowanie może być szczególnie cenne, ponieważ warunki sieciowe mogą się zmieniać w trakcie pracy.
Typowe zastosowania obejmują detekcję obiektów, analizę wideo, rozpoznawanie usterek przemysłowych, monitoring inteligentnych miast, urządzenia bezzałogowe oraz projekty bramek AI. Urządzenie może uruchamiać wytrenowane modele i dostarczać wyniki do systemu hosta, platformy lub jednostki sterującej, w zależności od integracji oprogramowania.
Przed wyborem klienci powinni potwierdzić ramy modelu, obciążenie obliczeniowe, typ kamery wejściowej, wymagania dotyczące wejścia/wyjścia, zasilanie, odprowadzanie ciepła, obudowę, system operacyjny oraz metodę wdrażania oprogramowania. Skrzynki AI wymagają planowania zarówno sprzętu, jak i algorytmów, dlatego projektu nie należy oceniać wyłącznie na podstawie mocy obliczeniowej.
PanPanTech może pomóc kupującym porównać urządzenia do przetwarzania brzegowego, komputery przemysłowe i serwery rackowe w zależności od skali projektu. Jeśli system wymaga lokalnej inferencji w pobliżu kamery lub drona, urządzenie oparte na platformie Atlas jest odpowiednie. Jeśli system wymaga scentralizowanego szkolenia, lepszym rozwiązaniem może być serwer.
Ten produkt jest polecany deweloperom i integratorom potrzebującym kompaktowych rozwiązań AI na brzegu sieci. Obsługuje analizę lokalną, szybką reakcję i inteligentniejsze wdrażanie projektów wizyjnych i sensorowych.
