可选的高级显示卡

什么是 GPU?
图形处理单元(GPU)是一种专门为平行处理任务(特别是图形渲染)而设计的硬体元件。GPU最初是为了加速3D图形渲染而开发的,现在已发展成为应用于各个领域的多功能运算设备,包括游戏、多媒体、创意制作和科学研究。
除了传统应用之外,GPU也越来越多地用于人工智慧和机器学习,其平行处理能力可显著加速运算工作负载,提高训练和推理速度。
整合与离散GPU(图形处理单元)
| 整合式图形处理单元 | 独立图形处理单元 |
|---|---|
| 无缝嵌入计算机系统的主机板 | 安装在专用电路板上的独立晶片,通常插入计算机的扩展槽中 |
| 无法独立升级或更换 | 提供可更换组件,允许在出现更新、更强大的显示卡时进行升级 |
| 常见于普通笔记本电脑或桌上型计算机 | 首选需要高图形效能的资源密集型应用程式 |
| 为日常计算任务提供经济高效的解决方案 | 用于游戏、影片编辑、3D渲染和机器学习 |
| 提供适度的图形性能 | 对于在要求较高的图形任务中实现最佳性能至关重要 |
GPU(图形处理单元)的应用
图形处理单元 (GPU) 的发展已经超越了其在游戏和多媒体应用程式渲染图形方面的传统作用。 如今,GPU在各行业都有多种应用,利用其平行处理能力来加速复杂的运算任务。
- 人工智慧、机器和深度学习
GPU 提供卓越的运算能力和平行处理能力,非常适合加速人工智慧和机器学习应用中的工作负载,例如需要高效处理大量资料的影像识别。
- 游戏
GPU对于渲染超现实图形、支援更高分辨率和更快的帧速率以及实现虚拟实境游戏等沉浸式体验至关重要。
- 影片编辑与内容创作
GPU的平行处理能力与人工智慧的进步相结合,显著加快了视讯编辑和图形制作的渲染时间,从而实现更快的工作流程和更高品质的输出。
融程提供选购的高运算GPU与AI处理器
随着人工智慧、机器学习和自动化的要求,对高运算解决方案的需求不断增加,融程提供了从边缘人工智慧移动到边缘人工智慧运算的各种选项。融程提供多种高运算GPU选择,包括NVIDIA、Intel和AMD的选项。
搭载Hailo-8人工智慧处理器
融程不仅提供GPU,还提供AI处理器。融程的边缘人工智慧运算解决方案配备了Hailo-8人工智慧处理器,可提供卓越的效能和效率。 这些解决方案可在网路边缘进行即时数据处理和分析,促进快速决策并提高整体营运效率。
融程的边缘运算人工智慧嵌入式计算机整合了Hailo-8 AI处理器,代表了边缘运算人工智慧解决方案的前沿。 这款嵌入式计算机将嵌入式计算机的紧凑外形与Hailo-8 AI处理器的强大功能相结合,为各行业的边缘运算应用带来了前所未有的效率和效能。
在AIoT产业和工业自动化中,嵌入式计算机与AI处理器的整合代表了重大的技术进步。 这些解决方案支援在网路边缘进行即时资料处理,从而改变各种应用程式的资料处理方式。 借助嵌入式计算机中直接的人工智慧功能,曾经需要手动干预或集中处理的任务现在可以在本地实现自动化,从而提高效率、减少延迟并改进决策。
Accelerator Card | Hailo-8 | ||||
Peak Performance(INT8) | 26 TOPS | ||||
Interface | PCIe Gen3, 2-lanes (x2) | ||||
Form Factor | M.2 Key A+E | ||||
Thermal design power | 6.93W | ||||
Storage Temperature | -40°C~85°C | ||||
Operating Temperature | -40°C~85°C | ||||
Support | TensorFlow TensorFlow Lite Keras PyTorch ONNX | ||||
融程透过NVIDIA GPU解决方案赋能AI产业
融程的人工智慧边缘运算解决方案采用一系列NVIDIA GPU,代表了人工智慧辅助缺陷侦测和各种深度学习任务的重大进步。透过与这些高效能GPU的无缝相容,融程的运算系统提供了无与伦比的功能,可增强影像投影的视觉体验,同时优化AI机器和深度学习应用的效能。
透过利用NVIDIA GPU的强大功能,融程人工智慧边缘运算解决方案不仅提高了缺陷侦测流程的效率和准确性,也为人工智慧边缘运算产业的创新进步铺平了道路,满足现代制造 业和工业部门不断变化的需求。
GPU | Hailo-8 | Nvidia A2000 | Nvidia A4000 | Nvidia A5000 | Nvidia A6000 | RTX 4000 SFF Ada |
G3D Passmark | - | 13764 | 19395 | 23064 | 22883 | 20529 |
Architecture | - | Ampere | Ampere | Ampere | Ampere | Ada Lovelace |
Core | - | Cuda: 3,328 Tensor: 104 RT: 26 | Cuda: 6,144 Tensor: 192 RT: 48 | Cuda: 8,192 Tensor: 256 RT: 64 | Cuda:10,752 Tensor: 336 RT: 84 | Cuda:6,144 Tensor: 192 RT: 48 |
FLOP Performance | 26 TOPS(INT8) | 8.0 TFLOPS | 19.2 TFLOPS | 27.8 TFLOPS | 38.7 TFLOPS | 19.2 TFLOPS |
VRAM | - | 6GB/12GB GDDR6 | 16GB GDDR6 | 24GB GDDR6 | 48GB GDDR6 | 20GB GDDR6 |
Support | TensorFlow TensorFlow Lite Keras PyTorch ONNX | CUDA DirectCompute OpenCL™ DirectX 12.07 Shader Model 5.17 OpenGL 4.68 Vulkan 1.2 | CUDA 11.6 DirectCompute OpenCL 3.0 DirectX 12 Ultimate Shader Model 6.6 OpenGL 4.6 Vulkan 1.3 | CUDA DirectCompute OpenCL™ DirectX 12.07 Shader Model 5.17 OpenGL 4.68 Vulkan 1.2 | CUDA DirectCompute OpenCL™ DirectX 12.07 ShaderModel 5.17 OpenGL 4.68 Vulkan 1.18 | CUDA 11.6 OpenCL 3.0 DirectCompute DirectX 12 Shader Model 6.6 OpenGL 4.6 Vulkan 1.3 |

