GPUコンピューティング
今日の中央処理装置（CPU）には4、8、または16コアもありますが、グラフィック処理装置（GPU）には数百または数千の小さなコアがあります。これらの高度にタスク並列化された特殊なコンピューティングコアはグラフィックス処理に使用され、並列コンピューティングアプリケーションに適したアーキテクチャを備えています。GPUを使用して、従来はCPUで処理されていた計算（グラフィックスプロセッシングユニットまたはGPGPUでの汎用コンピューティングとして知られている）を実行すると、コンピューティングワークロードを複数のコアに分散させることで、計算負荷の高いアプリケーションを高速化できます。
エッジGPUコンピューティング
GPUは、画像の処理と分析、計算の高速化、人工知能（AI）など、幅広いワークロードのパフォーマンスを向上させることができます。 エッジシステムに対する応答性と精度の要件がますます厳しくなるにつれて、ワットとドルあたりのパフォーマンスで最適な効率を実現するために、CPUとGPUの組み合わせが主流になりつつあります。
画像処理と分析
航空管制、電子海図表示および情報システム（ECDIS）、ビデオウォール、
デジタルサイネージ、ゲーム、
およびヘルスケア
加速度計算
レーダー/ソナーシステムや超音波
イメージングなどの
高性能アプリケーション処理
AIエンジン
スマート製造、航空宇宙、防衛におけるシステムトレーニングと推論
エッジコンピューティング
GPUをエッジシステムに追加するのは複雑な場合があります。これは、低システムレイテンシ、長い製品の可用性、電力効率などの主要なエッジシステム要件を満たすことは簡単な作業ではないためです。エッジアプリケーションの例でよくあるテーマは、外部データをセンサーやその他のソースから処理のためにGPUにすばやく移動する必要があることです。 ADLINKは、NVIDIA®Quadro®GPUのNVIDIA GPUDirect®テクノロジの機能であるリモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）を実装することでこれを実現します。これにより、データスループットを約80％（3.6〜6.5 GB / s）向上し、システムレイテンシを60%削減できます。
* RDMAは、外部データソースがGPUの外部メモリに直接アクセスできるようにします。
エッジAI
ディープラーニングとAIによる革新と生産性の向上を最大化しようとする企業は、これらのアプリケーションで使用されるアルゴリズムの種類に最適化されたコンピューティングプラットフォームの使用を検討する必要があります。ディープラーニングとAIアルゴリズムは、ビデオ、テキスト、音声、画像、センサーデータなどの幅広い入力で動作し、データは順次または並列で処理されます。これらの多様な要件を処理するために、最適化されたコンピューティングプラットフォームは通常、2つ以上の異なるタイプのコンピューティングコアを使用して、エッジコンピューティングとAIワークロードを加速します。これが、ADLINKの異種コンピューティングプラットフォームの出番です。
ADLINKのGPUソリューション
エッジシステムがGPUコンピューティングで提供できる能力を活用できるように、ADLINKは、組み込みMXM GPUモジュールとPCI Expressグラフィックスカード、エッジAIプラットフォーム、GPUコンピューティングプラットフォーム、その他の組み込みフォームファクターなど、最適化された異種コンピューティングソリューションの包括的なポートフォリオを提供します 、パフォーマンス、長いライフサイクル、消費電力、フォームファクターに基づいた幅広い組み込み要件を満たします。これらのプラットフォームにより、システム開発者、OEM、およびシステムインテグレーターは、エッジコンピューティングおよびAIアプリケーション向けのシステムアーキテクチャを構築および最適化できます。詳細はこちら
