Ermöglichung von Deep Learning mit Winmate AI Edge Computer

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Der Siegeszug von Winmate AI Edge Computer bei Deep-Learning-Anwendungen zeigt sich in seiner bemerkenswerten Leistung, Zuverlässigkeit und innovativen Integration der neuesten Hardwaretechnologien. Dazu gehören die Intel® Alder Lake-S/Raptor Lake S-Prozessoren der 12./13. Generation und NVIDIA RTX™-GPUs. Diese Lösung, die für die Unterstützung von Hochgeschwindigkeits-DDR5-Speicher, mehreren Netzwerkverbindungen und robustem Betrieb in extremen Umgebungen konzipiert ist, bietet außergewöhnliche Leistung und Skalierbarkeit, insbesondere im Bereich Deep Learning. Ein bahnbrechendes Technologieforschungsunternehmen, das sich auf die Entwicklung von Deep-Learning-basierten visuellen Erkennungssystemen spezialisiert hat. Sie suchten nach einem leistungsstarken KI-Edge-Computer, der die neuesten Prozessoren und GPUs nahtlos integriert, um komplexe visuelle Aufgaben durch Deep Learning zu bewältigen.

Kernprodukte

• WNAI- E800 – Intel® Core™-Prozessor der 12./13. Generation mit NVIDIA® RTX™ GPU Industrial Edge AI-Computer

Hauptherausforderungen

Die Anwendung erforderte leistungsstarke Prozessoren und GPUs für die visuelle Echtzeiterkennung sowie ein System, das in extremen Umgebungen stabil arbeiten kann. Der Kunde wünschte außerdem vielfältige Netzwerkverbindungen und skalierbare Speicherkonfigurationen.

Warum Winmate

Winmate stellte einen AI Edge-Computer vor, der mit fortschrittlichen Bildverarbeitungsfunktionen ausgestattet ist, die speziell auf den Agrarsektor zugeschnitten sind. Das System nutzt hochauflösende Kameras und KI-Algorithmen, die verschiedene landwirtschaftliche Produkte anhand von Größe, Form, Farbe und Qualität erkennen und klassifizieren können. Die Edge-Computing-Architektur gewährleistete die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, reduzierte die Latenz und ermöglichte eine schnelle Entscheidungsfindung.

• Effiziente Deep-Learning-Verarbeitung: Intel® Alder Lake-S/Raptor Lake S-Prozessoren bieten eine hervorragende Rechenleistung, die für die effiziente Ausführung von Deep-Learning-Aufgaben in Echtzeit-visueller Erkennung entscheidend ist.
• Leistungsstarke GPU-Unterstützung für Deep Learning: Die NVIDIA RTX™ GPU bietet robuste Rechenfunktionen und trägt erheblich zu Deep-Learning-Aufgaben wie Modelltraining und Inferenz bei.
• Vielseitige Netzwerkverbindungen: 2 x Intel 2,5-Gigabit-LAN und optional zusätzliches 4-Gigabit-LAN bieten vielfältige Netzwerkverbindungsoptionen, um den unterschiedlichen Anforderungen verschiedener Anwendungen gerecht zu werden.
• Betrieb in extremen Umgebungen: Das optionale robuste Design stellt sicher, dass der AI Edge Computer auch unter extremen Temperaturbedingungen von -40 °C bis 60 °C zuverlässig funktioniert.

Der Erfolg von Winmate AI Edge Computer bei der Integration von Deep-Learning-Funktionen mit Intel® Alder Lake-S/Raptor Lake S-Prozessoren und NVIDIA RTX™-GPUs ist ein Beispiel für sein Engagement für die Bereitstellung leistungsstarker, vielseitiger und robuster AI Edge Computing-Lösungen. Dieser Fall unterstreicht die Exzellenz von Winmate bei der Nutzung modernster Hardwaretechnologien, um den sich entwickelnden Anforderungen von Deep-Learning-Anwendungen gerecht zu werden.