Der Anbieter von Embedded und Edge Computing Technologie, Congatec – stellt innovative Computer-on-Module der 11. Generation Intel Core Prozessoren mit gelötetem RAM für hohe Schock- und Vibrationsfestigkeit vor. Die COM Express Type 6 Computer-on-Modules halten extremen Temperaturbereichen von ‑40 bis +85 Grad Celsius stand und bieten Konformität für schock-und vibrationsresistenten Betrieb in anspruchsvollen Transport- und Mobilitätsanwendungen.
Die Anwendungen für dieses System können nun von LPDDR4X-RAM mit bis zu 4266 MT/s und In-Band-Fehlerkorrekturcode (IBECC) für Einzelfehlertoleranz und hohe Datenübertragungsqualität in EMI-kritischen Umgebungen profitieren. Das Value-Paket beinhaltet robuste Montageoptionen für das COM- und Carrier-Bundle, aktive und passive Kühloptionen, ein optionales Conformal Coating zum Schutz vor Korrosion durch Feuchtigkeit oder Kondensation und eine Liste empfohlener Carrierboard-Auslegungen. Dieses technische Feature-Set wird durch ein Service-Angebot ergänzt, das Schock- und Vibrationstests für kundenspezifische Systemdesigns, Temperatur-Screening- und HighSpeed Signal-Compliance-Tests sowie Design-in-Services und alle erforderlichen Schulungen umfasst, die den Einsatz der Embedded Computer-Technologien von Congatec vereinfachen.
Basierend auf den stromsparenden High-Density Intel Core SoCs der 11. Generation, bieten die Module, im Vergleich zu den Vorgängermodellen, eine höhere CPU-Performance und eine fast 3‑fach höhere GPU-Leistung sowie State-of-the-Art PCIe Gen4 Unterstützung. Anspruchsvolle Grafik- und Datenverarbeitungs-Workloads profitieren von bis zu 4 Kernen, 8 Threads und bis zu 96 Grafik Execution Units für parallelen Verarbeitungsdurchsatz in robuster Auslegung. Die integrierte Grafik unterstützt nicht nur 8k-Displays oder 4x 4k, sie kann auch als parallele Verarbeitungseinheit für Convolutional Neural Networks (CNN) oder als KI- und Deep-Learning-Beschleuniger eingesetzt werden. Die in der CPU integrierte Intel AVX-512-Befehlseinheit, mit Unterstützung für Vector Neural Network Instructions (VNNI), ist ein weiteres Funktionselement der Plattformen zur Beschleunigung von KI-Anwendungen. Mit dem Intel OpenVINO Software-Toolkit, das optimierte Aufrufe für OpenCV, OpenCL-Kernel und andere Industrie-Tools und ‑Bibliotheken enthält, können Workloads über CPU‑, GPU- und FPGA-Recheneinheiten erweitert werden, um KI-Workloads zu beschleunigen – einschließlich Computer-Vision, Audio und Spracherkennungssystemen.
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