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嵌入式GPU 解决方案

凌华科技的 GPU 解决方案专为支持工业应用的大量技术需求而设计，采用最新的英伟达 GPU 技术，将图形处理提升到一个全新水平。凌华科技的 GPU 支持加速渲染、人工智能推理、图形和计算性能，同时减少 I/O 延迟并提高系统响应能力。凌华科技还考虑了常见的工业问题，利用嵌入式 MXM GPU模块克服尺寸、重量和功耗限制，通过专业 PCI Express 显卡提高图形质量并支持高性能计算应用。重要的是，凌华科技的 GPU 解决方案经久耐用，能够长期满足医疗保健、制造、物流、运输、航空航天、电信和国防行业的苛刻需求。

嵌入式 MXM GPU 模块

英伟达 Ampere 架构
英伟达 Turing™ 架构
英伟达 Pascal™ 架构
PCIe转MXM转接卡

英伟达专业图形解决方案

英伟达 Ampere 架构
英伟达 Turing™ 架构
英伟达 Pascal™ 架构

垂直解决方案

交通解决方案
网络通信解决方案
医疗保健解决方案
仓储物流解决方案
国防军工解决方案

功能亮点

加速渲染、AI、图形和计算性能

英伟达 CUDA® 内核具有 GPU 加速功能，可支持通用计算。凌华科技的 GPU 解决方案与 Tensor Cores 相结合以加速 AI 推理和训练，此外还与 RT Cores 组合，采用实时光线追踪来提升渲染性能和速度，提供电影般影像，从而以更快的速度提供更好的结果。

紧凑、耐用且节能的 MXM GPU 模块

凌华科技的 MXM GPU 模块尺寸仅为 PCIe 显卡的五分之一，可最大限度地减少主机系统的占用空间。这些模块经过专门的设计，能够承受工业环境的恶劣实际挑战，包括振动、冲击和极端温度。凌华科技的 MXM GPU 模块也很省电，最低功耗仅 20 瓦。

高带宽和减少的 I/O 延迟

PCIe 4.0 支持为数据密集型应用提供高带宽连接。借助 GPUDirect® RDMA，外围设备可以直接访问 GPU 内存，从而减少 I/O 延迟并提高整体性能速度。

支持长期使用

凌华科技的 GPU 解决方案支持五年产品可用性，以满足长期开发需求和嵌入式应用生命周期需求。

文件、资源

产品手册
影片
信息图形
解决方案简报

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Smart Touch Computer – Industrial Panel PCs

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Manufacturing Solutions
Healthcare Solutions
Retail Solutions
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Hospitality Solutions

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4 Reasons to Choose MXM Graphics Card for AI at the Edge

There is a growing need for GPUs at the edge. Compared with traditional graphics cards, ADLINK embedded MXM graphics cards offer similar performance, but is more power-efficient and only one-fifth the size. Also, they can survive severe temperature extremes, shock and vibration. ADLINK embedded MXM graphics cards can deliver AI inference and compute acceleration to size, weight and power constrained edge applications.

7 Ways GPUs Speed Up Edge Deployment

The need for computing is growing exponentially at the edge. The market size is expected to reach USD 155.9 billion by 2030, expanding at a CAGR of 38.9%*. Leveraging the power of GPUs enables industries to better position for edge computing. Download the infographic to learn seven ways to facilitate the edge transition with embedded MXM GPU modules.

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Heterogeneous Computing for Artificial Intelligence at the Edge

Bringing AI to the edge provides many benefits, including faster response time, enhanced security, improved mobility, and lower communication costs. As combinations of neural networks and frameworks, running on specialized computing cores, are ideal for specific tasks, heterogeneous computing is the best strategy for deploying AI. Download the solution brief to learn how to optimize an AI platform with CPU, GPU, FPGA, and ASIC.

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