DLAP-301 Nano: Industrielle KI-Applikationen mit Jetson-Engine

Die intelligente Steuerung und Überwachung von Prozessen, Maschinen und Anlagen setzt immer mehr auf große Datenmengen und komplexe Algorithmen.

Deren Berechnung erfordert spezialisierte Hardware und eine hohe Bandbreite für die Datenkommunikation. Insbesondere die Bereitstellung und Verarbeitung von Bilddaten aus angeschlossenen Kameras stellt die im industriellen Umfeld eingesetzten Controller vor Herausforderungen. Sie müssen platzsparend, robust und leistungsstark sein, dabei gleichzeitig wartungsarm und mit den essentiellen Schnittstellen ausgestattet. Acceed kündigt jetzt mit dem DLAP-301-Nano eine auf diese Anforderungen zugeschnittene neue KI-Plattform mit integrierter Jetson-Nano-Engine an.

Ausgestattet mit dem Jetson-Nano-Modul von Nvidia ist der jetzt von Acceed vorgestellte neue lüfterlose DLAP-301-Nano die ideale Plattform, wenn es um den Einstieg in KI-Anwendungen auf Basis von Bilddaten geht. Das Modul besitzt eine 64-Bit-Quad-Core-CPU ARM Cortex-A57 und einen integrierten 128-CUDA-Core-Grafikprozessor (GPU) mit Maxwell-Architektur. In Kombination mit 4 GB 64-Bit-LPDDR4-Speicher erreicht das Modul 472 GFLOPS Rechenleistung. Als Speicherdurchsatz gibt Nvidia 25,6 GBit/s an. Dabei liegt die Leistungsaufnahme abhängig vom aktiviertem Modus bei lediglich 5 bis 10 W.

Acht RJ45-Ethernet-Schnittstellen mit PoE dienen auf der Rückseite des nur 21 cm breiten Industriegehäuses zum Anschluss von Kameras. Für die Datenkommunikation stehen außerdem zwei serielle DB-9-Buchsen, drei USB-Anschlüsse und eine weitere GbE-Schnittstelle zur Verfügung. Die Grafikausgabe vor Ort ist in hoher Auflösung über den HDMI-2.0-Port auf der Frontseite möglich. Der ebenfalls auf der Frontseite zugängliche Schacht nimmt eine 2,5“-SATA-SSD für die lokale Datenspeicherung auf. Damit ist der DLAP-301-Nano gleichzeitig als autonomer NVR (Netzwerkvideorekorder) einsetzbar, der Bilddaten bei Bedarf aber auch ins Netz streamen kann.

Mit dem Jetson-Nano-Modul ermöglicht der DLAP-301-Nano ausgereifte Computer-Vision in Echtzeit und Inferencing für viele komplexe DNN-Modelle (Deep Neural Network). Damit ließe sich zum Beispiel die Steuerung multisensorischer autonomer Roboter realisieren oder die Integration von IoT-Geräten mit intelligentem Edge-Processing. Mithilfe von ML-Frameworks soll ist zudem möglich, neuronale Netze direkt weiter zu trainieren.

Der DLAP-301-Nano ist für den industriellen Einsatz unter anspruchsvollen Bedingungen entwickelt und erlaubt den Betrieb im erweiterten Temperaturbereich von -20 bis +70 °C. Die Spannungsversorgung erfolgt mit 12 V DC. Das robuste Vollmetall-Chassis ist mit 210 x 170 x 55 mm sehr kompakt.

www.acceed.com

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