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IMAGO Technologies erweitert sein Deep Learning Produktangebot um die Vision Box AI, einem extrem leistungsstarken GPGPU Vision Computer für KI und andere Anwendungen, die GPU-Rechenleistung erfordern. 

Der lüfterlose, kompakte Vision Rechner wird von der Nvidia AGX Orin GPGPU angetrieben. Ihm stehen bis zu 12 ARM-CPU-Kerne mit Zugriff auf bis zu 64 GB RAM für Standardanwendungen zur Verfügung. Aufgaben können verteilt werden, und es steht ausreichend Speicher für Bilddaten zur Verfügung, auch wenn diese von sehr hochauflösenden Kameras aufgenommen werden. Die unglaublich leistungsfähige und stromsparende Einheit erreicht eine AI-relevante Rechenleistung von 275 TOPS (Tera Operations per Second, 8 Bit Integer) bei einem bemerkenswerten Maß an Energieeffizienz.

DER IN DER VISION BOX AI VERWENDETE, SEHR RECHENSTARKE GPU-BESCHLEUNIGER ERLAUBT EIN BREITES ANWENDUNGSFELD: 

Er unterstützt AI-Applikationen mit hohem Prozesstakt oder komplexeren Netzwerken. Dabei kann die Vision Box AI sowohl das Lernprogramm als auch das Inferenzprogramm einer KI-Lösung ausführen.
Auch für andere Anwendungen, die einen CUDA-basierten Beschleuniger erfordern, wie beispielsweise hyperspektrale Bildgebung oder Lichtfeldkameras bietet der GPGPU-Rechner die notwendige Rechenleistung.

LANGZEITVERFÜGBARKEIT  

Carsten Strampe, Geschäftsführer von IMAGO Technologies GmbH, erklärt: “Bei Maschinen unserer Kunden ist die Langzeitverfügbarkeit eine Voraussetzung für den Erfolg. Über viele Jahre robuste, reproduzierbare Rechnerhardware, heutzutage mehr denn je auch stromsparend sind die entscheidenden Vorteile bei der industriellen Nutzung. Die Möglichkeit, GPGPU-basierte Systeme in komplexen industriellen Umgebungen einzusetzen, gibt Anwendern die Möglichkeit, neue Wege mit Embedded Computing zu beschreiten.“

VISION RELEVANTE SCHNITTSTELLEN  

Die Vision Box AI kombiniert die GPGPU Architektur mit den für die industrielle Bildverarbeitung erforderlichen Schnittstellen. Standard-E/A-Anschlüsse wie echtzeitfähige digitale IO, eine RS422 zum Anschluss von inkrementellen Encodern, Ethernet, USB und optional ein Monitorausgang dienen dem Service des Systems. Der erste Typ der Vision Box AI bietet bis zu vier GigE-Schnittstellen für den Anschluss von Standard-GigE-Kameras. Darüber hinaus hat sich die Camera Link-Schnittstelle seit vielen Jahren als robuste Bildverarbeitungsschnittstelle etabliert. Sie erfüllt höchste Ansprüche an die schnelle Bildübertragung. Camera Link liefert die Daten in Echtzeit – ein Vorteil für zeitkritische Anwendungen.