Der Nuvo-10109GC von Neousys nutzt eine neue Energiearchitektur, die es ermöglicht, selbst bei einer niedrigen Eingangsspannung von 9 V nachhaltig die gesamte benötigte Leistung für eine 600 W-GPU zu liefern, was einen stabilen Betrieb in Fahrzeugen und Feldinstallationen sicherstellt, wo die Stromzufuhr häufig schwankend ist. Der weite Eingangsspannungsbereich von 9 V bis 32 V DC ermöglicht eine nahtlose Kompatibilität mit 12 V- und mit 24 V-Stromsystemen in Fahrzeugen, was das System besonders einfach in Fahrzeugen bereitstellbar macht. Das für raue Umgebungen entwickelte System beinhaltet ein verstärktes Gehäuse, einen verbesserten Mechanismus zur GPU-Befestigung und vibrationsabsorbierende Hardwarekomponenten, um die Integrität des Aufbaus auch bei Stößen, Vibration und dauerhaftem Betrieb auf der Straße sicherzustellen. Die GPU-Haltespangen wurden speziell für die Befestigung moderner GPUs entwickelt, die häufig 2 kg oder mehr wiegen, und genügt trotzdem den Anforderungen der MIL-STD-810H-Standards.
Mit seinen vielfältigen E/A-Erweiterungsschnittstellen mit hoher Bandbreite ist das System in der Lage, auch die massiven Datenströme zu bewältigen, die für moderne KI-Modelle und bei der Fusion mehrerer Sensoren benötigt werden. Es umfasst 10GbE- und 1GbE-Ethernetports für den Datenaustausch, einen von der Vorderseite zugänglichen 2,5-Zoll-SATA-Laufwerksschacht und einen optionalen M.2 2280 Gen4-NVMe-Steckplatz (x4) zur Datenaufzeichnung in Echtzeit. Darüber hinaus enthält das System neben dem GPU-Steckplatz drei zusätzliche Gen3-PCIe-Steckplätze (x4), über die Systemintegratoren Karten zur Bilderfassung mit GMSL2-Kameras, Ethernetschnittstellen für Fahrzeuge, hochauflösende Bilddigitalisierer-Karten oder andere domänenspezifische Module einbauen können.
Mit seiner Kombination aus elektrischer Robustheit, mechanischer Langlebigkeit und Raum für extensive Erweiterungen stellt der Nuvo-10109GC einen wichtigen Meilenstein für das Edge-KI-Computing dar, weil er die Leistung, Stabilität und Skalierbarkeit bietet, die für KI-Bereitstellungen der nächsten Generation benötigt wird, sowohl bei stationären Edge-Knoten als auch in mobilen Umgebungen mit hohen Anforderungen.
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