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    车用解决方案

    车用解决方案

    凌华科技的自动驾驶运算平台採用尖端技术,致力提供更安全、更高效的驾驶运行。以强大的运算能力,满足自动驾驶和先进驾驶辅助系统(ADAS)技术,并提供适用于汽车的坚固设计。

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    国防与军工

    Defence & Aviation

    在国防航空领域中,准确观察环境做出快速可靠的决策并及时采取行动至关重要。 凌华科技坚固的系统和Data Distribution Service(DDS)是大型数据基础架构的关键部分,该基础架构可收集、存储、分析信息并将信息从现场传递给决策者。

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    智能医疗

    Healthcare

    凌华科技专注于医疗可视化设备和经过医疗认证的解决方案,从而满足智能医疗数字化的需求。 通过利用PENTA在医疗领域的设计和制造能力,凌华科技的智能医疗解决方案可加速各种医疗环境中的智能转型。

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    工业自动化

    Industrial Automation

    工业自动化是全球制造业的重要方面。 凌华科技在系统、平台和产品的解决方案上提供了灵活的选择,从而克服了制造部署所面临的极端严苛环境问题,并在工厂车间提供了互联且无碍的性能。

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    网络和通信

    概述
    5G & MEC 网络安全

    智能物流

    Retail Logistics

    在每天实时处理大量包裹时,要保持出色的客户服务和准时交付,同时减少零售库存和提高员工生产率可能非常困难。 凌华科技的解决方案使客户的包裹和托盘变得智能化,有效地连接整个供应链并改善仓库物流。

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    半导体解决方案

    半导体解决方案

    你所能想象的一切,都因芯片而有所改变。为了满足不同场景应用的需求,完美的晶圆制造对于工艺要求以及效率和生产力的过程都无比讲究。

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    智慧城市

    Smart City

    智慧城市泛指通过物联网收集各种数据,并利用从数据中获取的信息,对城市的资产、资源和服务等进行有效的管理与运用。 凌华科技的数据决策解决方案整合了图像分析,可靠的设计,提供稳定性和可靠性,是实现高效智慧城市的理想选择。

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    测试测量

    Test & Measurement

    测试测量应用通过专用设备,用于分析、确认以及验证电子设备测量和最终产品。 凌华科技将继续通过创新产品扩展其测试测量产品,以满足高速和高带宽应用的特殊需求。

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    铁路

    rugged railway systems

    我们的强固型CompactPCI,模块化电脑(COM),工业级系统和平板电脑等产品组合专为板载ATO / DMI和路旁CTC / RBC / TSR铁路解决方案应用设计。凌华科技在设计和制造方面的卓越的灵活性已被全球顶级铁路信号提供商所采用。

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    机器人技术

    机器人技术

    自主移动机器人(AMR)无需或仅需极少的人工操作监督其执行任务。诸如学校、医院、大型购物中心和工厂之类的地方可以大量部署AMR以提高运营效率和生活品质。

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嵌入式图形解决方案加速计算和人工智能

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NVIDIA RTX GPU 随时随地释放AI的潜能
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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。

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嵌入式 MXM GPU 模块

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英伟达专业图形解决方案

  • 英伟达 Ampere 架构
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  • Pocket AI (EGX-TBT-A500)

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    PCI Express Graphic Card with NVIDIA® Quadro®T1000 Learn more
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    Quadro-E PEG P620

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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

Industrial Display Systems and Panel PCs

ADLINK Offerings:

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  • Industrial Touch Screen Monitors
  • Edge AI Embedded Computers and Media Players
  • Smart Panels – Open-Frame Panel PCs
  • Smart Touch Computer – Industrial Panel PCs

Vertical Solutions:
  • Manufacturing Solutions
  • Healthcare Solutions
  • Retail Solutions
  • Transportation Solutions
  • 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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