Lösungen

Deep-Learning-Computer von OnLogic

Die Deep-Learning-Computer von OnLogic bieten Verlässlichkeit, Erweiterbarkeit und Anpassungsoptionen, um komplexe rechenintensive Edge-Anwendungen zu bewältigen.
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Deep-Learning-Computer von OnLogic

Die Deep-Learning-Computer von OnLogic bieten Verlässlichkeit, Erweiterbarkeit und Anpassungsoptionen, um komplexe rechenintensive Edge-Anwendungen zu bewältigen.

Ergänzen Sie Ihre erweiterte Vision-Anwendung

Ein Deep-Learning-Computer von OnLogic bietet eine hohe Rechen- und Grafikleistung für die heutigen komplexen Anwendungen des Machine Learning, der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Computer-Vision. Diese Systeme bieten die Verlässlichkeit, für die OnLogic bekannt ist – selbst in extremen Umgebungen. Zu unseren innovativen Lösungen gehören lüfterlose Hybridsysteme. Sie sind ideal zur Kühlung von Beschleunigern für künstliche Intelligenz (KI). Diese Systeme behalten die Solid-State-Verlässlichkeit des Hauptsystems bei. Gleichzeitig bieten sie jedoch einen Erweiterungsschacht für die Lüfterkühlung von leistungsstarken Erweiterungskarten und GPUs.
HARDWARE-LÖSUNGEN

Unsere beliebtesten Deep-Learning-Computer

Karbon 700 Erweiterter High-Performance-ComputerKarbon 700 Erweiterter High-Performance-Computer
Karbon 700 Erweiterter High-Performance-Computer
Der erweiterte Karbon 700 bietet leistungsstarke CPU-Optionen auf Server-Niveau. Geeignet für GPU- und I/O-Erweiterungen, darunter bis zu 6 PoE-LAN-Ports.
MK400-60 4U Rackmount AMD EPYC Edge-ServerMK400-60 4U Rackmount AMD EPYC Edge-Server
MK400-60 4U Rackmount AMD EPYC Edge-Server
Ein stark erweiterbarer Edge-Server mit AMD Epyc ROME 7002-Serie für die 4U-Rackmontage und PCIe-Erweiterungsanschlüssen für mehrere GPU-Funktionen.
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Partner Solutions

Pre-imaged IoT Gateways

View all Pre-imaged IoT Gateways
When paired with leading software providers, IoT Gateways provide a bridge between your IoT devices and the cloud. On-site data processing allowed you to capture insights in real-time while sharing lean data with the cloud.
On-site data filtering and storage allows you to reduce data transfer costs. IoT Gateways let you determine how and when you share your data with the cloud for further analysis.
Funktionen & Fähigkeiten

Nutzen Sie die GPU- und VPU-Fähigkeiten mit einem Deep-Learning-Computer von OnLogic

Ein Deep-Learning-Computer von OnLogic kann mit einer Reihe von leistungsstarken Prozessoren, Grafikkarten der neuesten Generation und spezialisierten Erweiterungsmodulen konfiguriert werden. So können Sie Ihre Edge-, IoT- und Fog-Computing-Innovationen vorantreiben. Unsere Vision-, Grafik- und KI-Beschleuniger wie etwa GPUs und VPUs werden durch unsere Hardshell™ Fanless-Technologie vor Umwelteinflüssen geschützt.
Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) werden oft als das Rückgrat des Deep-Learning angesehen. Sie ermöglichen eine viel schnellere Verarbeitung großer Datensätze. GPUs werden häufig für Machine Vision-, Learning- und KI-Anwendungen benötigt, die über die CPU hinaus noch zusätzliche Leistung erfordern. Diese KI-Beschleuniger können viel Strom verbrauchen und viel Wärme erzeugen. Daher verfolgt unser Team aus Ingenieur:innen einen durchdachten und innovativen Ansatz bei der Entwicklung unserer Computer für Deep-Learning.
Vision Processing Units (VPUs) sind Co-Prozessoren, die einem Grafikprozessor zwar ähneln, sich aber doch von ihm unterscheiden. Sie entlasten die CPU, indem sie die Aufgaben einem anwendungsspezifischen Co-Prozessor für die Objekterkennung und Machine Learning-Funktionen zuweisen. VPUs verbrauchen weniger Wärme und Strom als eine GPU und lassen sich leicht in kleinere und energieeffizientere Systeme integrieren.

Deep-Learning für die Fabrikautomation

Anwendungen für die Fertigungsautomatisierung nutzen häufig unsere Systeme mit VPUs oder GPUs, um Machine Vision- oder Learning-Frameworks näher am Edge auszuführen. So könnte beispielsweise ein robuster Computer für die Machine Vision zur Qualitätssicherung (QS) in der Nähe einer Montagelinie installiert werden. Dieser Standort und seine Nähe zu Vibrationen, hohen Temperaturen, Schwebstoffen oder anderen Gefahren wäre für einen Menschen oder sogar einen kommerziellen Standard-Computer unvorstellbar. Unsere Rugged Computer sind dafür ausgelegt, in solchen Umgebungen zu bestehen. Sie können automatisierte, wiederholbare Qualitätskontrollprozesse durchführen. Diese Lösungen sind nicht nur unglaublich genau. Darüber hinaus können sie auch Zeit sparen, Kosten senken, den Durchsatz erhöhen und die Qualität automatisch dokumentieren. Lesen Sie unseren Kundenbericht über Artemis Vision. Darin erfahren Sie, wie das Unternehmen den Karbon 700-x2 für seine QS-Lösung einsetzt.

"Die Qualität und Verlässlichkeit, die wir unseren Kund:innen bieten, muss durch solide Systemkomponenten gestützt werden. Deshalb haben wir uns an OnLogic gewandt, um uns mit der erstklassigen Hardware zu versorgen, für die sie bekannt sind. In unseren Lösungen erfüllt der Karbon 700 einfach alles!"
- Reed Schneider, Machine Vision Engineer bel Artemis Vision

Integrieren Sie Ihre Hardware nahezu überall – von einem Serverraum-Rack bis zum Rugged Edge

Da kein Projekt dem anderen gleicht, bieten wir mehrere Formfaktoren an, die den Betrieb an nahezu jedem Ort ermöglichen. Ob im Rack in einem Serverraum oder in einer Produktionsanlage, wir haben ein System, das Ihre Anforderungen erfüllt.
Unsere Rackmount-Computer für Deep-Learning bieten einen standardisierten Formfaktor für die Integration in Serverräume. Es sind Optionen von 1U bis 4U erhältlich, die sich leicht in Standard-Racks einbauen lassen. Darüber hinaus bieten sie viel Raum für mehrere GPUs.
Die robusten Computer von OnLogic können Deep-Learning-Algorithmen sogar in anspruchsvollen Umgebungen verarbeiten. Der Computer soll bei extremen Temperaturen arbeiten? Wir bieten breite Betriebstemperaturbereiche. Staubige Umgebung? Wir bieten sowohl aktiv gekühlte als auch lüfterlose Systeme an, um den Eintritt von Staub und Fremdkörpern zu vermeiden. Sie müssen Deep-Learning in einem sich bewegenden Fahrzeug einsetzen? Wir verfügen über robuste Systeme, die wir nach den Industrienormen für Schock- und Vibrationstoleranz testen.
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Case Study: Velentium

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Learn About Fanless Computing

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Blog: what you will learn

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