Neousys宸曜科技強固型邊緣計算人工智能推理平臺現已支持NVIDIA L4 Tensor Core GPU和NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation。
支持NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation圖形卡的機型包括:緊湊的強固型邊緣計算人工智能推理平臺Nuvo-9160GC、Nuvo-7168GC、Nuvo-7160G,緊湊的強固型無風扇嵌入式計算平臺Nuvo-8003,及工業級GPU嵌入式邊緣計算人工智能平臺Nuvo-10208GC、Nuvo-8208GC、Nuvo-8108GC(全系列)。
為什么選擇NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation?
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation兼具緊湊小巧的外型和出色的性能和功能。
基于NVIDIA Ada Lovelace架構,RTX 4000 SFF結合使用了48個第三代RT Core、192個第四代Tensor Core(張量核心)和6144個CUDA核心,及20GB ECC圖形內存,而其功耗僅有70W,且不需要外接供電。[1]
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation在渲染、AI、圖形處理和計算性能方面提供出色的表現,將小型工作站的性能和效率提升到了新的水平,開發專業解決方案(例如醫療、大型顯示器等領域)的系統集成商可以受益于該顯卡的性能與小型化。[2]。
為什么選擇Neousys宸曜科技?
Neousys宸曜科技的強固型邊緣計算人工智能推理平臺提供更好的機構和散熱設計,以達到更大的性能優化,防止CPU/ GPU產生熱節流,適用于各種嚴苛環境應用。
同時,Neousys宸曜科技的Nuvo-9160GC、Nuvo-7168GC、Nuvo-7160GC和Nuvo-8003都兼備緊湊機構設計和外型尺寸,可以在空間受限且環境惡劣的邊緣端穩定運行。
體積雖小,但是他們都具備豐富的I/O接口設計,Nuvo-9160GC、Nuvo-7168GC和Nuvo-7160GC還擁有宸曜獨特的MezIO擴展模塊,提供多種I/O接口,以便用戶進行功能擴展。Nuvo-8003不僅可以提供滿足一般工業應用需求的通用I/O接口,在其緊湊的尺寸中還可以額外提供一個PCIe擴展插槽用于功能擴展。
不僅如此,Nuvo-9160GC和Nuvo-10208GC還支持英特爾第13代酷睿,最高可支持24核/ 32線程,與英特爾第10代或第11代平臺相比,整個系統能夠為用戶帶來高達2倍的CPU性能提升。
支持NVIDIA L4 Tensor Core GPU圖形卡的機型包括:強固型邊緣計算人工智能推理平臺Nuvo-9166GC、Nuvo-8240GC、Nuvo-7166GC和Nuvo-7164GC。
為什么選擇NVIDIA L4 Tensor Core GPU?
NVIDIA L4 Tensor Core GPU 加速了視頻、AI和圖形工作負載。基于 NVIDIA Ada Lovelace 架構構建,采用低外形尺寸封裝的 L4 GPU 是一款經濟高效的解決方案,可在從邊緣、數據中心到云端的每臺服務器中實現高吞吐量和低延遲。同時,L4 針對主流部署進行了優化,提供了在 72W 低功耗封裝中運行的小尺寸外形,使其成為適用于 NVIDIA 合作伙伴生態系統中任何服務器或云實例的高效、經濟的解決方案。[3]
為什么選擇Neousys宸曜科技?
Neousys宸曜科技的強固型邊緣計算人工智能推理平臺Nuvo-9166GC、Nuvo-7166GC和Nuvo-7164GC采用了宸曜獨特的卡式擴展盒和散熱設計。這一設計使得GPU能夠在55℃的高溫環境下穩定運行不會出現熱節流,也不會影響系統運行,同時系統能夠在60℃的高溫環境下穩定運行而不會降低性能。
另外,Nuvo-8240GC可以支持兩片NVIDIA L4 Tensor Core GPU,能夠實現混合精度訓練。而其尺寸僅為170mm(寬)x 360mm(深)x 186mm(高),可以滿足在狹窄空間中對高性能和高算力的需求。
除了工業級寬溫和高效能散熱設計,Nuvo-9166GC、Nuvo-7166GC、Nuvo-7164GC和Nuvo-8240GC都具備緊湊尺寸和強固的機構設計、工業級電源設計及豐富的I/O接口和擴展功能。
不僅如此,Nuvo-9166GC還支持英特爾第13代酷睿,最高可支持24核/ 32線程,與英特爾第10代或第11代平臺相比,整個系統能夠為用戶帶來高達2倍的CPU性能提升。
注:文中品牌名稱和注冊商標是其各自所有者的財產。
[1]來源:NVIDIA官網RTX 4000 SFF Ada Generation Datasheet。
[2]來源:《NVIDIA 重新定義工作站,推動 AI、設計和工業元宇宙新時代的到來》。
[3]來源:NVIDIA官網-云與數據中心-NVIDIA L4 Tensor Core GPU頁面。