Winmate AI producten - Duranmatic Industrial

AI Ready products

Panel PC & Edge Box PC

Uitdagingen in de AI industrie

In het snel evoluerende technologische landschap van vandaag de dag is de vraag naar AI-ready computing-oplossingen ongekend hoog. Bedrijven in verschillende sectoren maken steeds meer gebruik van kunstmatige intelligentie om innovatie te stimuleren, activiteiten te stroomlijnen en concurrentievoordelen te behalen. Het effectief implementeren van AI brengt echter zijn eigen uitdagingen met zich mee.

Een van de belangrijkste uitdagingen waarmee sectoren die AI-ready computing omarmen, worden geconfronteerd, is de complexiteit van het integreren van AI-algoritmen in bestaande systemen. Hiervoor zijn vaak aanzienlijke middelen nodig in termen van expertise, tijd en infrastructuur. Bovendien kan het ontmoedigend zijn om de compatibiliteit en schaalbaarheid van AI-oplossingen op verschillende platforms en apparaten te waarborgen.

Bovendien vormen zorgen over gegevensprivacy en -beveiliging aanzienlijke obstakels bij de implementatie van AI-ready computing-oplossingen. Met de overvloed aan gevoelige gegevens die betrokken zijn bij AI-toepassingen, moeten bedrijven prioriteit geven aan robuuste beveiligingsmaatregelen om te beschermen tegen mogelijke inbreuken en ongeautoriseerde toegang.

Bovendien betekent het snelle tempo van technologische vooruitgang dat bedrijven hun AI-systemen voortdurend moeten aanpassen en updaten om concurrerend te blijven. Dit vereist voortdurende investeringen in onderzoek en ontwikkeling, evenals continue training en bijscholing van personeel.

Ondanks deze uitdagingen zijn de potentiële voordelen van AI-ready computing-oplossingen onmiskenbaar. Van het verbeteren van besluitvormingsprocessen tot het optimaliseren van de toewijzing van middelen en het verbeteren van klantervaringen, AI heeft de kracht om industrieën over de hele linie te revolutioneren.

Om deze uitdagingen effectief aan te pakken, moeten bedrijven samenwerken met vertrouwde technologieleveranciers zoals Winmate, die gespecialiseerd zijn in het leveren van geavanceerde AI-ready computing-oplossingen. Door innovatieve technologieën en branchekennis te benutten, stelt Winmate bedrijven in staat om obstakels te overwinnen en het volledige potentieel van kunstmatige intelligentie te ontsluiten. Hoewel het implementeren van AI-ready computing-oplossingen uitdagingen met zich mee kan brengen, wegen de beloningen ruimschoots op tegen de risico's. Met de juiste strategieën en partnerschappen kunnen bedrijven de transformerende kracht van AI benutten om groei, innovatie en succes te stimuleren in de dynamische markt van vandaag.

Betrouwbare technologieleveranciers:

Intel® Alder Lake-processor

Verbeterde grafische prestaties voor meeslepende, boeiende video's
Snelle AI met hardware versnelling
Realtime mogelijkheden
Hoge prestaties en laag stroomverbruik

NVIDIA-processor

GPU's worden steeds vaker gebruikt in AI en machine learning, waarbij hun parallelle verwerkingskracht de rekenwerklast aanzienlijk versnelt en de trainings- en inferentiesnelheden verbetert.
Vertegenwoordigen een aanzienlijke vooruitgang in AI-ondersteunde defectinspectie en verschillende deep-learning taken.
Verbeteren visuele ervaringen in beeldprojectie en optimaliseren tegelijkertijd de prestaties voor AI-machine- en deep-learning toepassingen.

Uitgerust met Hailo-8 AI-processor

De Edge AI Box PC van Winmate, geïntegreerd met de Hailo-8 AI-processor, is een van de nieuwste Edge AI Computing oplossingen.
Hij biedt realtime gegevensverwerking en transformeert gegevens in verschillende toepassingen.
Verhoogde efficiëntie, verminderde latentie en verbeterde besluitvorming.

GPU versneld computergebruik

Moderne centrale verwerkingseenheden (CPU's) hebben doorgaans 4, 8 of 16 kernen (cores), terwijl grafische verwerkingseenheden (GPU's) honderden of zelfs duizenden kleinere kernen kunnen hebben. Deze speciale computer kernen blinken uit in taak parallellisme en zijn voornamelijk ontworpen voor grafische verwerking, waardoor ze ideaal zijn voor parallelle computertaken. Door een GPU te gebruiken om algemene computertaken uit te voeren, algemeen computergebruik op een grafische verwerkingseenheid (GPGPU) genoemd, kunnen rekenintensieve applicaties worden versneld door de computer werklast over meerdere kernen te verdelen.

Toepassingen voor beeldverwerking en -analyse

Beeldverwerking en -analyse kunnen op verschillende gebieden worden toegepast, waaronder:

Luchtverkeersleiding: wordt gebruikt om luchtverkeer te monitoren en beheren om de veiligheid en efficiëntie van het luchtruim te garanderen.
Electronic Chart Display and Information System (ECDIS): wordt gebruikt voor maritieme navigatie en wordt gebruikt om elektronische navigatiekaarten en belangrijke scheepsinformatie weer te geven.
Video Wall: wordt gebruikt om grootschalige visuele content op meerdere schermen weer te geven, meestal in controle kamers, entertainment locaties of advertentie ruimtes.
Digital Signage: dynamische interactieve reclame- en informatiedisplays voor openbare ruimtes, winkel omgevingen en transport knooppunten.
Gaming: Wordt gebruikt om realistische graphics te renderen, game ervaringen te verbeteren en de prestaties van videogame ontwikkeling en game platforms te optimaliseren.
Gezondheidszorg: Wordt gebruikt bij medische beeldvorming, diagnose en behandel planning om medische beelden zoals röntgenfoto's, MRI's en CT-scans te helpen interpreteren.

Computationele versnelling in high performance toepassingen

Computationele versnelling speelt een cruciale rol in een verscheidenheid aan high performance toepassingen, waaronder:

Radar-/sonarsystemen: verbeter de verwerkingsmogelijkheden van radar- en sonarsystemen om directe analyse van gegevens mogelijk te maken om objecten in de lucht of onder water te detecteren, volgen en identificeren.
Ultrasound Imaging: optimaliseer de rekenkracht van ultrasound imaging systemen om snelle verwerking van ultrasound signalen mogelijk te maken om hoogwaardige beelden te produceren voor medische diagnose en onderzoeksdoeleinden.

In beide gevallen kan "computing acceleration" de efficiëntie en snelheid van dataverwerking verhogen, wat snellere en nauwkeurigere analyses mogelijk maakt in kritieke toepassingen zoals militaire verdediging, maritieme navigatie en medische beeldvorming.

Kunstmatige intelligentie AI engines voor systeemtraining en -inferentie

AI engines helpen systeemtraining en -inferentie te vergemakkelijken op verschillende gebieden, waaronder:

Slimme productie: kunstmatige intelligentie engines worden gebruikt om voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole, producti -optimalisatie en supply chain management-systemen te trainen in slimme productie omgevingen. Deze engines analyseren grote datasets om patronen, anomalieën en proces verbeteringsmogelijkheden te identificeren.
Luchtvaart en defensie: kunstmatige intelligentie-engines voeren taken uit zoals autonome navigatie, doel identificatie, dreigingsdetectie en missieplanning via trainingssystemen, en spelen een cruciale rol in luchtvaart- en defensietoepassingen. Bovendien maken ze on-the-fly rendering mogelijk op vliegtuigen, onbemande luchtvaartuigen (UAV's) en andere defensieplatforms om beslissingen te nemen in dynamische en missiekritieke omgevingen.

Door kunstmatige intelligentie (AI) in te zetten voor systeemtraining en -inferentie kunnen sectoren als slimme productie, lucht- en ruimtevaart en defensie de operationele efficiëntie, veiligheid en concurrentiekracht verbeteren via geavanceerde data-gestuurde mogelijkheden.

Toepassingen

GPU versnelling in verticale toepassingen

Graphics processing units (GPU's) spelen een belangrijke rol bij het verbeteren van de prestaties van verschillende workloads, waaronder beeldverwerking en -analyse, computer versnelling en kunstmatige intelligentie (AI). Door GPU's te integreren in edge-systemen, kunnen verbeterde responsiviteit en superieure prestaties worden bereikt in real-world scenario's. Toepassingen die profiteren van GPU-enabled edge-systemen zijn onder andere medische beeldvorming, defecten inspectie in de productie, verkeersstroomanalyse in slimme steden en vele andere ingebedde gebieden. Bovendien verbetert GPU-versnelling de game ervaring aanzienlijk, vooral met 4K monitoren.

Belangrijkste kenmerken & voordelen

Optionele GPU-videokaart

De robuuste notebook L156-serie van Rongcheng biedt optionele videokaarten van marktleiders NVIDIA en Intel, zoals NVIDIA T1000, A2000 en Intel A370M. Deze kaarten blinken uit in het aandrijven van geavanceerde notebook werkstations. Ze zorgen voor optimale connectiviteit en superieure prestaties om te voldoen aan uiteenlopende professionele behoeften.

Gebruik MXM interface grafische kaart

De robuuste notebook L156-serie van Rongcheng maakt gebruik van geavanceerde GPU's van NVIDIA en Intel, zoals NVIDIA T1000, A2000 en Intel A370M. Deze GPU's bieden ongeëvenaarde rekenkracht en zijn afgestemd op AI gestuurde applicaties, waarbij gebruik wordt gemaakt van de nieuwste technologieën om uitstekende prestaties en efficiëntie te leveren.

Rongcheng GPU-oplossing

Rongcheng is 's werelds toonaangevende leverancier van edge computing oplossingen en een NVIDIA® Quadro® embedded partner. Om edge systemen in staat te stellen te profiteren van de mogelijkheden die GPU computing biedt, biedt Rongcheng een uitgebreid portfolio van geoptimaliseerde heterogene computing oplossingen, waaronder embedded MXM GPU-modules en NVIDIA Quadro GPU-gebaseerde PCI Express-videokaarten, GPU computing platforms en andere embedded form factors kunnen edge computing en kunstmatige intelligentie werklastfactoren versnellen om te voldoen aan een breed scala aan embedded-vereisten op basis van prestaties, lange levenscyclus, stroomverbruik en form factor.

Veel gestelde vragen over GPU's

Wat is een GPU?
Een GPU, of grafische verwerkingseenheid, is een gespecialiseerd elektronisch circuit dat is ontworpen om snel geheugen te manipuleren en te wijzigen om de creatie van afbeeldingen in een framebuffer voor uitvoer naar een weergaveapparaat te versnellen.
Wat is het verschil tussen GPU en CPU?
De CPU (Central Processing Unit) is een algemene processor die verantwoordelijk is voor het uitvoeren van instructies en het uitvoeren van taken in een computersysteem. GPU's zijn daarentegen specifiek geoptimaliseerd voor het renderen van graphics en parallelle verwerkingstaken, met meerdere cores die zijn ontworpen om meerdere taken tegelijkertijd uit te voeren.
Wat is het hoofddoel van een GPU?
In de moderne wereld brengt de revolutie in kunstmatige intelligentie kansen voor ingebedde graphics in verschillende toepassingen. Hieronder enkele gebieden waar ingebedde graphics een sleutelrol spelen:

Industriële automatisering: Embedded graphics verbeteren de mens-machine-interfaces (HMI) in fabrieken en productiefaciliteiten. Ze bieden operators directe visuele feedback, bedieningspanelen en datavisualisatie. Graphics processing units (GPU's) kunnen complexe visuele effecten sneller weergeven, wat de efficiëntie en beveiliging verbetert.
Zelfrijdende auto's: Graphics zijn essentieel voor zelfrijdende auto's, waaronder dashboards, infotainmentsystemen en navigatiedisplays. Realtime rendering van kaarten, sensorgegevens en augmented reality-overlays is afhankelijk van krachtige GPU's.
Videoanalyse: Monitoren, smart cities en retail analyse profiteren van embedded graphics. GPU versnelt videoverwerking, objectdetectie en -tracking. Directe analyses identificeren afwijkingen, monitoren verkeer en verbeteren de beveiliging.
Gezondheidszorg: medische apparaten, patiëntmonitoren en diagnostische apparatuur gebruiken ingebedde graphics. Hoge-resolutie displays, 3D beeldvorming en virtuele simulaties helpen medische professionals met diagnose, chirurgische planning en training.
Gaming & Entertainment: GPU's vormen het hart van spelconsoles, arcades en digitale bewegwijzering. Realistische graphics, vloeiende animaties en meeslepende ervaringen vertrouwen op krachtige ingebedde grafische oplossingen.
AI at the edge: grafische verwerkingseenheden versnellen AI uitdagingen. Edge-apparaten zoals camera's, drones en robots profiteren van ingebedde GPU's voor beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en voorspellend onderhoud.
Digitale signage: dynamische displays in de detailhandel, transport en openbare ruimtes gebruiken ingebedde graphics. GPU's voeden high definition content, interactieve touchscreens en gepersonaliseerde advertenties.
Smart Home-apparaten: Graphics verbeteren de gebruikersinterface van smart home-apparaten zoals thermostaten, deurbellen en apparaten. Touchscreens, spraakassistenten en visuele feedback vertrouwen op ingebedde graphics.
Onderwijs en training: Interactieve e-learning platforms, simulatoren en virtuele labs gebruiken ingebedde graphics. GPU's maken realistische simulaties, 3D-modellen en boeiende educatieve content mogelijk.
Luchtvaart: Cockpit displays, vlucht simulatoren en satelliet communicatie systemen profiteren van ingebedde graphics. GPU's zorgen voor nauwkeurige visualisatie, navigatie en situationeel bewustzijn

Kan een GPU worden gebruikt voor andere taken dan grafische verwerking?
Ja, moderne GPU's zijn zeer veelzijdig en kunnen worden gebruikt voor een verscheidenheid aan parallelle verwerkingstaken naast grafische rendering. Deze taken omvatten wetenschappelijk computergebruik, gegevensanalyse, machine learning, deep learning, cryptografie.
Wat is het verschil tussen een geïntegreerde GPU en een speciale GPU?
Geïntegreerde GPU's zijn ingebouwd in dezelfde chip als de CPU en delen het systeemgeheugen, terwijl speciale GPU's onafhankelijke verwerkingseenheden zijn met hun eigen speciale geheugen. Speciale GPU's leveren over het algemeen hogere prestaties en zijn de eerste keuze voor veeleisende grafische en rekenintensieve taken.
Hoe kies ik de juiste GPU voor mijn behoeften?
Houd bij het kiezen van een GPU rekening met het volgende: uw budget, de specifieke taken die u van plan bent uit te voeren (bijv. gamen, content creatie, machine learning), compatibiliteit met het systeem (inclusief voeding en moederbord) en eventuele specifieke functies of mogelijkheden die u softwarevereisten hebt.