Optionale Hochentwickelte Grafikkarten
Was ist eine GPU?
Graphics Processing Unit oder GPU ist eine spezielle Hardwarekomponente, die für parallele Verarbeitungsaufgaben, insbesondere bei der Grafikwiedergabe, entwickelt wurde. GPUs wurden ursprünglich zur Beschleunigung der 3D-Grafikwiedergabe entwickelt und haben sich zu vielseitigen Computergeräten entwickelt, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, darunter Spiele, Multimedia, kreative Produktion und wissenschaftliche Forschung.
Zusätzlich zu ihren herkömmlichen Anwendungen werden GPUs zunehmend in der KI und beim maschinellen Lernen eingesetzt, wo ihre parallele Verarbeitungsleistung die Rechenlast erheblich beschleunigt und so die Trainings- und Inferenzgeschwindigkeit verbessert.
Integrierte und separate GPU (Grafikverarbeitungseinheit)
Integrierte Grafikverarbeitungseinheit | Diskrete Grafikverarbeitungseinheit |
---|---|
Nahtlos in die Hauptplatine eines Computersystems eingebettet | Eigenständige Chips, die auf speziellen Leiterplatten montiert sind und oft in die Erweiterungssteckplätze eines Computers eingesetzt werden. |
Kann nicht unabhängig aktualisiert oder ersetzt werden. | Bieten Sie austauschbare Komponenten an, die Upgrades ermöglichen, sobald neuere und leistungsstärkere Grafikkarten verfügbar werden. |
Häufig in normalen Laptops oder Desktop-PCs zu finden. | Bevorzugt für ressourcenintensive Anwendungen, die eine hohe grafische Leistung erfordern. |
Bieten Sie eine kostengünstige Lösung für alltägliche Computeraufgaben. | Wird in Spielen, Videobearbeitung, 3D-Rendering und maschinellem Lernen verwendet. |
Bieten eine bescheidene grafische Leistung | Unverzichtbar für die Erzielung optimaler Leistung bei anspruchsvollen grafischen Aufgaben |
Anwendungen von GPUs (Graphics Processing Unit)
Grafikprozessoren (GPUs) haben sich über ihre traditionelle Rolle beim Rendern von Grafiken für Spiele und Multimediaanwendungen hinaus weiterentwickelt. Heutzutage finden GPUs vielfältige Anwendungen in verschiedenen Branchen und nutzen ihre parallele Verarbeitungsleistung, um komplexe Rechenaufgaben zu beschleunigen.
-
KI, Maschine und Deep Learning
GPUs bieten außergewöhnliche Rechenleistung und parallele Verarbeitung und eignen sich daher ideal für die Beschleunigung von Arbeitslasten in KI- und maschinellen Lernanwendungen wie der Bilderkennung, bei denen große Datenmengen effizient verarbeitet werden müssen.
-
Gaming
GPUs sind entscheidend für die Darstellung hyperrealistischer Grafiken, unterstützen höhere Auflösungen und schnellere Bildraten und ermöglichen immersive Erlebnisse wie Virtual-Reality-Spiele.
-
Videobearbeitung und Inhaltserstellung
Die parallelen Verarbeitungsfunktionen von GPUs in Kombination mit Fortschritten in der KI beschleunigen die Renderzeiten für die Videobearbeitung und Grafikproduktion erheblich, was zu schnelleren Arbeitsabläufen und qualitativ hochwertigeren Ausgaben führt.
Winmate stärkt die KI-Branche mit NVIDIA GPU-Lösungen
Da die Nachfrage nach High-Computing-Lösungen als Reaktion auf die Anforderungen von KI, maschinellem Lernen und Automatisierung steigt, präsentiert Winmate eine Vielzahl von Optionen, die von Edge AI Mobility bis hin zu Edge AI Computing reichen. Winmate bietet eine vielfältige Auswahl an Hochleistungs-GPUs, darunter Optionen von NVIDIA, Intel und AMD.
Angetrieben durch Hailo-8 KI-Prozessor
Winmate bietet nicht nur GPUs, sondern auch KI-Prozessoren. Die Edge AI Computing-Lösungen von Winmate, ausgestattet mit dem Hailo-8 AI-Prozessor, bieten außergewöhnliche Leistung und Effizienz. Diese Lösungen ermöglichen die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit am Rande des Netzwerks, was eine schnelle Entscheidungsfindung erleichtert und die Gesamtbetriebseffizienz steigert.
Der Edge AI Box-PC von Winmate mit integriertem Hailo-8 AI-Prozessor stellt die modernsten Edge AI Computing-Lösungen dar. Durch die Kombination des kompakten Formfaktors eines Box-PCs mit den leistungsstarken Funktionen des Hailo-8 AI-Prozessors bieten diese Box-PCs beispiellose Effizienz und Leistung für Edge-Computing-Anwendungen in verschiedenen Branchen.
Die Integration von Box-PCs mit KI-Prozessor in der AIoT-Branche und der industriellen Automatisierung stellt einen bedeutenden technologischen Fortschritt dar. Diese Lösungen ermöglichen die Echtzeit-Datenverarbeitung am Rande des Netzwerks und transformieren die Datenverarbeitung in verschiedenen Anwendungen. Mit KI-Funktionen direkt im Box-PC können Aufgaben, die früher manuelle Eingriffe oder eine zentrale Verarbeitung erforderten, jetzt lokal automatisiert werden, was zu höherer Effizienz, geringerer Latenz und verbesserter Entscheidungsfindung führt.
Accelerator Card |
Hailo-8 |
||||
Peak Performance(INT8) |
26 TOPS | ||||
Interface |
PCIe Gen3, 2-lanes (x2) | ||||
Form Factor |
M.2 Key A+E | ||||
Thermal design power |
6.93W | ||||
Storage Temperature |
-40°C~85°C | ||||
Operating Temperature |
-40°C~85°C | ||||
Support |
TensorFlow TensorFlow Lite Keras PyTorch ONNX |
||||
Winmate stärkt die KI-Branche mit NVIDIA GPU-Lösungen
Die Edge AI Computing-Lösungen von Winmate mit einer Reihe von NVIDIA-GPUs stellen einen bedeutenden Fortschritt bei der KI-gestützten Fehlerprüfung und verschiedenen Deep-Learning-Aufgaben dar. Durch die nahtlose Kompatibilität mit diesen Hochleistungs-GPUs bieten die Computersysteme von Winmate beispiellose Möglichkeiten zur Verbesserung visueller Erlebnisse bei der Bildprojektion und optimieren gleichzeitig die Leistung für KI-Maschinen- und Deep-Learning-Anwendungen.
Durch die Nutzung der Leistung von NVIDIA-GPUs steigern Winmate Edge AI Computing-Lösungen nicht nur die Effizienz und Genauigkeit von Fehlerprüfprozessen, sondern ebnen auch den Weg für innovative Fortschritte in der Edge AI Computing-Branche und erfüllen die sich entwickelnden Anforderungen der modernen Fertigung und Industriesektoren.
GPU |
Hailo-8 |
Nvidia A2000 |
Nvidia A4000 |
Nvidia A5000 |
Nvidia A6000 |
RTX 4000 SFF Ada |
G3D Passmark |
- | 13764 | 19395 | 23064 | 22883 | 20529 |
Architecture |
- | Ampere | Ampere | Ampere | Ampere | Ada Lovelace |
Core |
- | Cuda: 3,328 Tensor: 104 RT: 26 |
Cuda: 6,144 Tensor: 192 RT: 48 |
Cuda: 8,192 Tensor: 256 RT: 64 |
Cuda:10,752 Tensor: 336 RT: 84 |
Cuda:6,144 Tensor: 192 RT: 48 |
FLOP Performance |
26 TOPS(INT8) | 8.0 TFLOPS | 19.2 TFLOPS | 27.8 TFLOPS | 38.7 TFLOPS | 19.2 TFLOPS |
VRAM |
- | 6GB/12GB GDDR6 | 16GB GDDR6 | 24GB GDDR6 | 48GB GDDR6 | 20GB GDDR6 |
Support |
TensorFlow TensorFlow Lite Keras PyTorch ONNX |
CUDA DirectCompute OpenCL™ DirectX 12.07 Shader Model 5.17 OpenGL 4.68 Vulkan 1.2 |
CUDA 11.6 DirectCompute OpenCL 3.0 DirectX 12 Ultimate Shader Model 6.6 OpenGL 4.6 Vulkan 1.3 |
CUDA DirectCompute OpenCL™ DirectX 12.07 Shader Model 5.17 OpenGL 4.68 Vulkan 1.2 |
CUDA DirectCompute OpenCL™ DirectX 12.07 ShaderModel 5.17 OpenGL 4.68 Vulkan 1.18 |
CUDA 11.6 OpenCL 3.0 DirectCompute DirectX 12 Shader Model 6.6 OpenGL 4.6 Vulkan 1.3 |