El IPC industrial RKP-C220 para IA en rack combina un chasis 2U sin ventilador, soporte para GPU de longitud completa y amplias opciones de expansión para llevar la inteligencia artificial al borde de la red con una plataforma robusta, escalable y preparada para entornos industriales exigentes.
El nuevo RKP-C220 de Moxa se presenta como un IPC industrial x86 para montaje en rack 2U específicamente diseñado para ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial en el borde con alto rendimiento y elevada fiabilidad.
En consecuencia, la serie RKP-C220 integra una ranura PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) x16 compatible con tarjetas GPU (unidad de procesamiento gráfico) discretas de longitud completa para acelerar cargas de trabajo de IA en tiempo real.
Por otra parte, el equipo añade dos ranuras PCIe adicionales, una x8 con cuatro carriles y otra x1, que aportan flexibilidad a la hora de incorporar tarjetas de expansión orientadas a comunicaciones, adquisición de datos o funciones específicas de cada proyecto.
La arquitectura sin ventilador del RKP-C220 recurre a una tecnología de disipación térmica patentada por Moxa que conduce el calor del procesador hacia un sistema de aletas externas, lo que permite un funcionamiento continuo sin mantenimiento incluso con modelos de lenguaje de IA exigentes.
Plataforma x86 de alto rendimiento para IA en el borde
En el núcleo del RKP-C220 se encuentra un procesador Intel Core Raptor Lake-S de 13.ª generación combinado con el chipset Intel Q670E, configuración que proporciona hasta 24 núcleos y 32 hilos para gestionar simultáneamente inferencias de IA y múltiples tareas de automatización.
De este modo, el IPC industrial ofrece la capacidad de ejecutar limpieza de datos, análisis de datos complejos y respuestas precisas a las solicitudes de los usuarios directamente en el borde, reduciendo la latencia frente a arquitecturas basadas exclusivamente en la nube.
Asimismo, la certificación Intel Edge System Qualification (Intel ESQ) obtenida por el RKP-C220 mediante el ensayo Metro Device Qualification Test con un modelo de lenguaje de IA confirma su idoneidad para ejecutar algoritmos complejos con un rendimiento sostenido.
Mientras, dos zócalos SODIMM permiten instalar hasta 64 GB de memoria, lo que favorece el tratamiento local de grandes volúmenes de datos y la ejecución simultánea de varias aplicaciones industriales de análisis avanzado.
Capacidades de expansión del RKP-C220 y diseño industrial robusto
La serie RKP-C220 admite hasta dos unidades SSD (unidad de estado sólido) SATA de 2,5 pulgadas con sistema de bloqueo, además de tres ranuras de expansión SSD M.2 M key que soportan dos conjuntos RAID (Redundant Array of Independent Disks) 0/1 para combinar rendimiento y redundancia.
En el apartado de conectividad, el IPC ofrece un conjunto de interfaces muy amplio con hasta 8 puertos LAN Ethernet (Local Area Network), hasta 10 puertos serie y 2 puertos CAN (Controller Area Network), lo que simplifica la integración con dispositivos de campo y redes industriales complejas.
Gracias a esta variedad de interfaces, el RKP-C220 puede actuar como pasarela de borde capaz de concentrar datos procedentes de sensores, controladores y sistemas distribuidos antes de procesarlos localmente mediante los motores de IA acelerados por GPU.
Además, la compatibilidad con tarjetas GPU NVIDIA RTX Series FLFH con un TDP de hasta 200 W permite dimensionar la potencia de cálculo gráfico según las necesidades de cada aplicación, desde visión artificial hasta análisis predictivo.
El diseño para montaje en rack 2U sin ventilador se completa con un amplio rango de temperatura de funcionamiento desde -30 °C hasta +60 °C, lo que facilita la instalación del RKP-C220 en salas técnicas industriales y entornos de automatización donde las condiciones ambientales son exigentes.
En conjunto, la combinación de procesador Intel Core de 13.ª generación, soporte de GPU discreta de longitud completa, múltiples ranuras PCIe y diseño térmico robusto sitúa al RKP-C220 como una plataforma de referencia para proyectos de IA en el borde en sectores como la automatización de fábricas, las infraestructuras críticas o el transporte inteligente.
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