搭載 NVIDIA GPU 架構

以 AI 提高 AOI 的效率,大幅節省目檢人力

麗臺AI推論裝置是一種簡潔小巧的推論終端裝置,嵌入了最新的NVIDIA Ampere / Turing / Pascal GPU架構。當應用於AOI(自動光學檢測)領域時,AI推論裝置做為第二次篩選機制,可以準確判別真正瑕疵品與偽陽性(False-positive)瑕疵品, 從而大幅提升篩選檢測的準確性,有效降低極度浪費時間和金錢的人力目檢與判斷作業。

GPU整合
GPU整合
小巧
小巧
節能
節能
高CP值
高CP值
管理
管理
麗臺AI推論裝置提供以下特點:
  • 具備完整的GPU效能和經過優化的NVIDIA CUDA核心,能夠快速運用AI訓練過的模型進行推論工作,用於物件檢測、AOI篩選、內容識別、多重目標追蹤和其他AI推論應用
  • 精簡小巧的產品尺寸,甚至可以安裝在設備內部的狹小空間內
  • 具備兩個乙太網路插座,專用於AI推論裝置和圖像來源 / 視源之間、以及AI推論裝置和AIDMS管理軟體控制臺之間的通訊溝通
  • 低耗電優化設計,讓AI推論裝置能夠以最低能耗運作,同時維持GPU的全速效能
  • 具備雙RS-232 / 422 / 485插座、支援四個USB外接設備(USB3.2/USB2.0),音訊插座和額外的microSD儲存擴展插槽,可進一步連接各種反應 / 控制設備
  • 可由AIDMS軟體管理,能夠更新最新的AI訓練模型至AI推論裝置,並收集AI推論裝置檢測結果與報告

AI推論效能加速

提供7-10倍更快速AI模型推論效能 Model (Tiny-) YOLO

— 更多AI推論應用 —

生產自動化

生產自動化

環境監測

環境監測

安全監控

安全監控

麗臺協助您實現成功地深度學習專案

— 產品規格表 —

CPU AMD RX-216TD 處理器(1.6-3.0 GHz 雙核)
GPU
  • 選項1:NVIDIA GeForce GTX 1650,896 個CUDA 核心數
  • 選項2:NVIDIA T1000,896 個CUDA 核心數
  • 選項3:NVIDIA RTX A2000,3,328 個CUDA 核心數
  • 選項4:NVIDIA Quadro P2200,1,280 個CUDA 核心數
系統記憶體類型 預設2 個4GByte DDR4 SO-DIMM SDRAM 記憶體(最高1,600 MT/s 傳輸率)
儲存 預設32GByte SSD儲存裝置,供作業系統、軟體、AI模型、資料儲存使用
實體尺寸 195.4 mm(寬)x 212.6 mm(深)x 110.0 mm(高)
平均消耗電力 35 瓦特(連接供基本操作的週邊設備與螢幕時)
消耗電力因AI 應用工作負載量而異
插頭/插座

(內部)顯示卡介面:PCI Express 3.0 x8
顯示插座:依據搭載之顯示卡

  • microSD 插槽*1
  • Type-A USB 3.2 Gen 1 插座*2、Type-A USB 2.0 插座*2
  • RS-232 / RS-422 / RS-485 插座*2
  • 3.5mm Line-out 插座*1、3.5mm 麥克風插座*1
  • 10/100/1000Base-T RJ45 網路線插座*2,具備Link 與Activity 指示燈
  • 19V 1x2 針Terminal Block 接線端子連接器電源插座*1
LED指示燈 電源指示燈、系統狀態指示燈
按鍵 電源鍵、重置鍵
散熱系統 CPU主動式風扇散熱片、系統主動式風扇、GPU顯示卡主動式風扇
操作/儲存環境
  • 溼度
    相對(無凝露):10%至90%
    儲存:5%至95%
  • 溫度
    操作:0 至45°C
    儲存:-20 至70°C
CPU

Intel第8代和第9代處理器:

  • 選項1:Intel Core i5-9500E處理器(3.0-4.2 GHz,6核心)
  • 選項2:Intel Core i7-8700處理器(3.2-4.6 GHz,6核心)
PCH Intel晶片組Q370
GPU

NVIDIA最新Ampere架構GPU加速方案:

  • 選項1:單張或兩張GeForce RTX 3060 CLASSIC(單張CUDA核心數3,584)
  • 選項2:單張或兩張GeForce RTX 3060 Ti CLASSIC(單張CUDA核心數4,864)
  • 選項3:單張GeForce RTX 3070 AI BLOWER(CUDA核心數5,888)或其他高階Ampere顯示卡
  • 選項4:單張或兩張NVIDIA RTX A4000(單張CUDA核心數6,144)
  • 選項5:單張NVIDIA RTX A5000(CUDA核心數8,192)
  • 選項6:單張NVIDIA RTX A6000(CUDA核心數10,752)
系統記憶體類型 預設2個4GByte DDR4 SO-DIMM SDRAM記憶體(最高2,666 MT/s傳輸率)
儲存裝置 預設32GByte SSD儲存裝置,供作業系統、軟體、AI模型、資料儲存使用
實體尺寸 220.5(寬)x 311.0(深)x 181.0(高)mm(不含腳墊)
平均消耗電力 功耗依據AI應用的工作負載和處理器/GPU配置規格而定
插頭/插座

(內部)兩個PCI Express x8介面,供顯示卡使用
顯示插座依據您選用的顯示卡顯示規格而定

  • 單個內部PCIe x4 SSD插座
  • 四個Type-A USB 3.2 Gen 2插座
  • 兩個RS-232、RS-422或RS-485插座
  • 單個3.5mm Line-out插座
  • 單個3.5mm麥克風插座
  • 兩個10/100/1000Base-T RJ45網路線插座,具備Link與Activity指示燈
  • 單個microSD插槽,供額外資料儲存使用
  • 單個電源線插座
LED指示燈 電源指示燈、系統狀態指示燈
按鍵 電源鍵、重置鍵
散熱系統 兩個主動式風扇系統,供AI推論裝置整體散熱與CPU處理器散熱
一個主動式風扇散熱片系統,供GPU顯示卡散熱
操作/儲存環境
  • 溼度
    相對(無凝露):10%至90%
    儲存:5%至95%
  • 溫度
    操作:0 至45°C
    儲存:-20 至70°C