El ordenador edge AI PE8000G con diseño robusto aporta mejoras en rendimiento, fiabilidad y versatilidad a tareas de misión crítica.
ASUS IoT, proveedor global de soluciones AIoT, anuncia su modelo PE8000G, un ordenador edge AI que soporta múltiples tarjetas GPU para proporcionar alto rendimiento en entornos con temperaturas extremas, vibraciones y variaciones de tensión. Esta novedad incorpora procesadores Intel Core (de duodécima y decimotercera generación) y el chipset Intel R680E para garantizar la combinación necesaria de potencia de procesamiento y eficiencia.
Con una arquitectura avanzada, el PE8000G puede trabajar con diferentes módulos de red neuronal en tiempo real, cumpliendo los requisitos de proyectos edge AI actuales y futuros.
Con diseño robusto, prestaciones excepcionales y numerosas funciones, permite “revolucionar” las aplicaciones con inteligencia artificial (IA) en muchos sectores, ayudando a las organizaciones a abordar tareas de misión crítica y alcanzar niveles de productividad e innovación sin precedentes.
Soporte de dos GPU
El PE8000G puede soportar dos tarjetas gráficas, cada una de las cuales de hasta 450 W, dotando así de redundancia, rendimiento informático eficiente, inferencia de IA en tiempo real e informática acelerada en el borde.
Además, este ordenador es capaz de trabajar con una entrada de 8 a 48 VDC y ofrece control y monitorización de ignición para aumentar las opciones en diferentes escenarios de despliegue.
El PE8000G está diseñado para superar lo establecido en las especificaciones militares MIL-STD-810H (resistencia a la vibración). El mecanismo a prueba de fallos de las dos GPU ayuda a proporcionar resultados de inferencia precisos, incluso en condiciones ambientales adversas, con el objetivo de asegurar fiabilidad y confianza en las toma de decisiones basada en inteligencia artificial.
Aplicaciones a bordo de vehículos
El nuevo ordenador está optimizado para emplearse en aplicaciones a bordo de vehículos, gracias a las funciones de control de ignición y monitorización de energía. También se puede usar en sistemas de automatización de factorías con IA, análisis de vídeo inteligente (IVA) y despliegues en entornos hostiles, como unidades RSU en carreteras y conducción autónoma. Sus capacidades de preprocesamiento y percepción resultan útiles en tareas de preparación de datos y aumentan la precisión de la inferencia.
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