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可選的高級顯示卡

融程提供可選的 Intel、AMD 和 NVIDIA 高運算 GPU 以及 Hailo AI 處理器。

什麼是 GPU?


圖形處理單元(GPU)是一種專門為平行處理任務(特別是圖形渲染)而設計的硬體元件。GPU最初是為了加速3D圖形渲染而開發的,現在已發展成為應用於各個領域的多功能運算設備,包括遊戲、多媒體、創意製作和科學研究。

除了傳統應用之外,GPU也越來越多地用於人工智慧和機器學習,其平行處理能力可顯著加速運算工作負載,提高訓練和推理速度。

整合與離散GPU(圖形處理單元)

整合式圖形處理單元 獨立圖形處理單元
無縫嵌入電腦系統的主機板 安裝在專用電路板上的獨立晶片,通常插入計算機的擴展槽中
無法獨立昇級或更換 提供可更換組件,允許在出現更新、更強大的顯示卡時進行升級
常見於普通筆記型電腦或桌上型電腦 首選需要高圖形效能的資源密集型應用程式
為日常計算任務提供經濟高效的解決方案 用於遊戲、影片編輯、3D 渲染和機器學習
提供適度的圖形性能 對於在要求較高的圖形任務中實現最佳性能至關重要

GPU(圖形處理單元)的應用

圖形處理單元 (GPU) 的發展已經超越了其在遊戲和多媒體應用程式渲染圖形方面的傳統作用。如今,GPU在各行業都有多種應用,利用其平行處理能力來加速複雜的運算任務。

  1. 人工智慧、機器和深度學習

    GPU 提供卓越的運算能力和平行處理能力,非常適合加速人工智慧和機器學習應用中的工作負載,例如需要高效處理大量資料的影像識別。

  2. 遊戲

    GPU對於渲染超現實圖形、支援更高解析度和更快的幀速率以及實現虛擬實境遊戲等沉浸式體驗至關重要。

  3. 影片編輯與內容創作

    GPU的平行處理能力與人工智慧的進步相結合,顯著加快了視訊編輯和圖形製作的渲染時間,從而實現更快的工作流程和更高品質的輸出。


融程提供選購的高運算GPU與AI處理器


隨著人工智慧、機器學習和自動化的要求,對高運算解決方案的需求不斷增加,融程提供了從邊緣人工智慧移動到邊緣人工智慧運算的各種選項。融程提供多種高運算GPU選擇,包括NVIDIA、Intel和AMD的選項。

搭載 Hailo-8 人工智慧處理器

融程不僅提供GPU,還提供AI處理器。融程的邊緣人工智慧運算解決方案配備了Hailo-8人工智慧處理器,可提供卓越的效能和效率。這些解決方案可在網路邊緣進行即時數據處理和分析,促進快速決策並提高整體營運效率。

融程的邊緣運算人工智慧嵌入式電腦整合了Hailo-8 AI處理器,代表了邊緣運算人工智慧解決方案的前沿。這款嵌入式電腦將嵌入式電腦的緊湊外形與 Hailo-8 AI處理器的強大功能相結合,為各行業的邊緣運算應用帶來了前所未有的效率和效能。

在AIoT產業和工業自動化中,嵌入式電腦與AI處理器的整合代表了重大的技術進步。這些解決方案支援在網路邊緣進行即時資料處理,從而改變各種應用程式的資料處理方式。借助嵌入式電腦中直接的人工智慧功能,曾經需要手動幹預或集中處理的任務現在可以在本地實現自動化,從而提高效率、減少延遲並改進決策。

Accelerator Card

Hailo-8

Peak Performance(INT8)

26 TOPS

Interface

PCIe Gen3, 2-lanes (x2)

Form Factor

M.2 Key A+E

Thermal design power

6.93W

Storage Temperature

-40°C~85°C

Operating Temperature

-40°C~85°C

Support

TensorFlow
TensorFlow Lite
Keras
PyTorch
ONNX

融程透過NVIDIA GPU解決方案賦能AI產業


融程的人工智慧邊緣運算解決方案採用一系列NVIDIA GPU,代表了人工智慧輔助缺陷偵測和各種深度學習任務的重大進步。透過與這些高效能GPU的無縫相容,融程的運算系統提供了無與倫比的功能,可增強影像投影的視覺體驗,同時優化AI機器和深度學習應用的效能。

透過利用NVIDIA GPU的強大功能,融程人工智慧邊緣運算解決方案不僅提高了缺陷偵測流程的效率和準確性,也為人工智慧邊緣運算產業的創新進步鋪平了道路,滿足現代製造業和工業部門不斷變化的需求。


GPU

Hailo-8

Nvidia A2000

Nvidia A4000

Nvidia A5000

Nvidia A6000

RTX 4000 SFF Ada

G3D Passmark

- 13764 19395 23064 22883 20529

Architecture

- Ampere Ampere Ampere Ampere Ada Lovelace

Core

- Cuda: 3,328
Tensor: 104
RT:  26
Cuda: 6,144
Tensor: 192
RT:  48
Cuda: 8,192
Tensor: 256
RT:  64
Cuda:10,752
Tensor: 336
RT:  84
Cuda:6,144
Tensor: 192
RT:  48

FLOP Performance

26 TOPS(INT8) 8.0 TFLOPS 19.2 TFLOPS 27.8 TFLOPS 38.7 TFLOPS 19.2 TFLOPS

VRAM

- 6GB/12GB GDDR6 16GB GDDR6 24GB GDDR6 48GB GDDR6 20GB GDDR6

Support

TensorFlow
TensorFlow Lite
Keras
PyTorch
ONNX
CUDA
DirectCompute
OpenCL™
DirectX 12.07
Shader Model 5.17
OpenGL 4.68
Vulkan 1.2
CUDA 11.6
DirectCompute
OpenCL 3.0
DirectX 12 Ultimate
Shader Model 6.6
OpenGL 4.6
Vulkan 1.3
CUDA
DirectCompute
OpenCL™
DirectX 12.07
Shader Model 5.17
OpenGL 4.68
Vulkan 1.2
CUDA
DirectCompute
OpenCL™
DirectX 12.07
ShaderModel 5.17
OpenGL 4.68
Vulkan 1.18
CUDA 11.6
OpenCL 3.0
DirectCompute
DirectX 12
Shader Model 6.6
OpenGL 4.6
Vulkan 1.3