For at imødekomme de stadigt voksende behov inden for avancerede industrielle applikationer, udvikler indlejrede systemer sig kontinuerligt, især med hensyn til brugen af heterogene platforme, der kombinerer forskellige typer af processeringsenheder som CPU'er og GPU'er. CPU'er udfører multi-opgave operationer gennem seriel processering, og det er nu almindeligt med flere processeringskerner med høj klokfrekvens i højtydende computere....
For at imødekomme de stadigt voksende behov inden for avancerede industrielle applikationer, udvikler indlejrede systemer sig kontinuerligt, især med hensyn til brugen af heterogene platforme, der kombinerer forskellige typer af processeringsenheder som CPU'er og GPU'er. CPU'er udfører multi-opgave operationer gennem seriel processering, og det er nu almindeligt med flere processeringskerner med høj klokfrekvens i højtydende computere. GPU'er, derimod, har hundredvis eller tusinder af mindre kerner, der fokuserer på specifikke opgaver i massiv parallel processering, såsom billedbehandling og dataanalyse.
Nutidens GPU-computere, som integrerer både CPU og GPU, er skræddersyet til at opfylde behovene i særlige industrielle applikationer såsom ansigtsgenkendelse, videoovervågning, autonom kørsel, automatiseret optisk inspektion, maskinlæring og andre edge AI-computeropgaver. En GPU-computer på stedet bidrager til at forbedre effektiviteten i den intelligente fabrik, reducerer uventet nedetid og sænker produktionsomkostningerne.
DANBIT A/S's GPU-computere tilbyder avanceret computerkraft og understøtter en række forskellige formfaktorer for GPU-udvidelseskort, såsom Mobile PCI Express Module (MXM), PCIe og fuldlængde PCIe. Disse GPU-computere er konstrueret til pålideligt at håndtere 100% belastning af både CPU og GPU, takket være et højt strømbudget og et optimeret termisk design. Deres robuste konstruktion og overholdelse af industristandarder gør dem også velegnede til brug i barske miljøer. Den seneste udvikling inden for GPU-computere inkluderer forbedringer i energieffektivitet, større understøttelse af kunstig intelligens og machine learning-algoritmer samt forbedret integration med cloud-baserede systemer og IoT-enheder, hvilket åbner op for endnu bredere anvendelsesmuligheder inden for industrien.
