Lange Verfügbarkeit
Carrierboard für COM-HPC-Client-Module
Congatec bringt ein erstes Micro-ATX-kompatibles Carrierboard mit COM-HPC-Steckplatz auf den Markt. Es eignet sich für industrielle High-End-Workstations und Desktop-Clients. Das Board ist für eine Embedded-Langzeitverfügbarkeit von mindestens sieben Jahren ausgelegt.
Das Board von Congatec ist prozessorsockel- und herstellerunabhängig und kann mit jedem Computer-on-Module (CoM) in den Größen COM-HPC Client Size A, B oder C bestückt werden. Es ist mit Intels Core-Prozessoren der 12. Generation skalierbar, die das Unternehmen in 14 verschiedenen Varianten anbietet. Die Leistungsoptionen für das »conga-HPC/uATX« Carrier Board reichen von den »conga-HPC/cALS« Client-Size-C-Modulen bis hin zu »conga-HPC/cALP« Client-Size-A-Modulen mit Intel Celeron-7305E-Prozessor.
Die freie Kombinierbarkeit von CoM und Carrier ermöglicht zukünftige Upgrade- und Update-Optionen von Micro-ATX-basierten Plattformen. In Zeiten von unsicheren Lieferketten ist die Möglichkeit, jedes verfügbare COM-HPC-Modul zu wählen, ein besonderer Vorteil. OEM sind damit nicht an einen dedizierten BGA- oder LGA-Prozessor eines einzelnen Chip- oder CoM-Anbieters gebunden, was das Risiko von Lieferengpässen reduziert. Gleichzeitig können die Mechanik und die anwendungsspezifischen Peripheriegeräte ohne Hardwareänderungen so bleiben, wie sie sind. Anwendungsbereiche für Micro-ATX basierte Systemdesigns sind Systemlösungen, die mehrere Displays unterstützen und die in unterschiedlichen Branchen zu finden sind. Typische Anwendungen reichen von industriellen und medizinischen HMIs, Echtzeit-Edge-Controllern, Industrie-PCs und Kontrollraumsystemen über Infotainment- und Digital Signage-Anwendungen bis hin zu professionellen Casino-Gaming-Systemen.
Implementiert sind zudem dedizierte KI-Engines, die Windows ML, die Intel Distribution des OpenVINO Toolkits und Chrome Cross ML unterstützen. Die verschiedenen KI-Workloads können nahtlos an die P-Cores, E-Cores sowie die GPU-Ausführungseinheiten delegiert werden, um selbst intensive Edge-KI-Workloads zu verarbeiten. Die integrierte Deep-Learning-Boost-Technologie von Intel nutzt die verschiedenen Cores über Vector Neural Network Instructions (VNNI). Die integrierte Grafik unterstützt zudem KI-beschleunigte DP4a-GPU-Anweisungen, die sogar auf dedizierte GPUs skalierbar sind.
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