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IDS-310AI Mini PC con SoC Apollo Lake y dos VPU Myriad X

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Con el nuevo mini PC con SoC Apollo Lake y dos VPU Myriad X IDS-310AI es posible controlar hasta tres pantallas 4K en cartelería digital.

IEI Technology anuncia el Mini PC IDS-310AI para aplicaciones de cartelería digital con función de inteligencia artificial (IA), SoC Apollo Lake (Intel Celeron J3455 quad-core de hasta 1,5/2,3 GHz (Turbo) y soporte de SATADOM de 128 GB y un slot MicroSD para almacenamiento.

Para esto, se presenta con una tarjeta aceleradora IA Mustang-MPCIE-MX2 que incluye dos unidades de procesamiento de visión (VPU) Intel Myriad X para proporcionar una solución de inferencia IA dinámica. También funciona para controlar tres pantallas (de hasta 3840×2160 – 30 Hz) mediante sus tres HDMI 1,4b.

Las VPU respalda cálculos de aprendizaje profundo que ayudan a reducir el tiempo de modelado y el consumo de energía en aplicaciones de vigilancia, retail y transporte. Su eficiencia y rendimiento son compatibles con topologías de redes neuronales profundas (DNN) que forman la base de la IA.

Conectividad y otros detalles importantes

En principio, el IDS-310AI aporta conectividad a través de dos puertos Gigabit Ethernet RJ-45 mediante un controlador PCIe GbE. También dispone de un módulo M.2 opcional y una antena externa. Para tareas de expansión, posee un slot M.2 2230 A-key y un slot mini PCIe con una tarjeta aceleradora IA.

Este chasis de aleación de aluminio extruido de 137 x 102,8 x 49,2 mm aloja un SO-DIMM DDR3L de 204 pines, una entrada de micrófono y una salida de línea para funcionalidades de audio, un RS-232/422/485 DB-9 con AFC y criptoprocesador seguro TPM 2.0.

IDS-310AI Mini PC con SoC Apollo Lake y dos VPU Myriad X

Además, el IDS-310AI con un diseño sin ventilador es compatible con los sistemas operativos Linux o Windows 10 y soporta la Intel Open source toolkit Open Visual Inference Neural Network Optimization (OpenVINO), que permite una aceleración IA en un gran número de redes neuronales. El kit de herramientas OpenVINO respalda CNN (Convolutional Neural Network) y modelos AlexNet, GoogleNet, Tiny Yolo, Squeezenet y resNet para aplicaciones on-device.

Por otro lado, su rango de temperatura operativa se sitúa entre -20 y +45 °C con flujo de aire y la tensión de alimentación alcanza los 12 VDC, con un consumo de 2,6 A a 12 V para un Intel Celeron J3455 con memoria de 8 GB. Esta eficiencia resulta esencial al implementar soluciones AI edge computing.

Más información, hoja técnica y descarga de software aquí.

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