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凌华MXM GPU模板

2019-12-16 15:53      点击:

现代的中央处理器有4个、8个乃至16个核,而图形处理器GPU)能够有成百上千个核算单元。这些高度并行的、专用的核算中心用于图形处理,具有十分合适并行核算应用程序的体系结构。运用GPU履行传统上由CPU处理的核算能够经过在多个核上分配核算作业负载来加快核算密集型应用程序。

gpu能够进步各种作业负载的功能,包含图画处理和剖析、核算加快和人工智能。跟着对边际体系的呼应才能和准确性的要求越来越高,cpu和gpu的结合变得越来越干流,以完成单位功耗功能的最佳功率。

向边际式体系增加GPU或许十分复杂,由于要满意要害的边际式体系需求,比方较低的体系推迟、较长的产品可用性和电源功率,并不是一件简单的作业。而边际体系中运转的应用程序示例中的一个常见主题是需求快速将外部数据从传感器和其他来历移动到GPU进行处理。凌华科技经过完成长途直接内存拜访来完成这一点,RDMA是NVIDIA?Quadro?gpu中NVIDIA GPUDirect?技能的一个特性,能够将数据吞吐量进步约80%,并将体系推迟下降60%。* RDMA答应外部数据源直接拜访GPU的外部内存。

寻求从深度学习和人工智能中取得最大创新和生产率收益的公司,应该考虑运用针对这些应用程序中运用的算法类型进行优化的核算渠道。深度学习和人工智能算法操作的输入规模很广,包含视频、文本、语音、图画和传感器数据,这些数据是按次序或并行处理的。为了处理这些不同的需求,一个优化的核算渠道通常会运用两种或更多不同类型的核算中心来加快边际核算和AI作业负载。这便是凌华的异构核算渠道发挥作用的当地。

凌华科技是全球抢先的边际化核算解决方案供给商,是NVIDIA?Quadro?嵌入式合作伙伴和Jetson?首选合作伙伴。为使边际化核算能够得益于GPU的强壮核算才能,凌华异构核算解决方案供给了一个全面的优化组合,包含嵌入式MXM GPU模块和PCI Express根据NVIDIA?Quadro?GPU显卡,边际AI渠道根据NVIDIA?Jetson?模块,GPU核算渠道和其他嵌入式方式要素,能够加快边际核算和人工智能作业负载,以满意广泛的嵌入式需求根据功能,生命周期长,功耗大,外形漂亮。

ADLINK的嵌入式MXM GPU模块和PCIe图形卡供给了改善的体系呼应才能、功率功率和体系强固性,明显进步了边际应用程序所需的人工智能核算的速度和功率。

嵌入式MXM GPU模块具有宽温选项,十分合适在严苛的环境中切换受限的应用程序。PCIe图形卡最大极限地进步了核算才能和即插即用的便利性,以明显进步核算密集型和功能要害型应用程序的功能。支撑定制固件和较长的产品生命周期,以满意边际应用程序的需求。