28.11.2019

GPU-Industrie-Rechner mit Nvidia Jetson AGX Xavier

Ergänzend zum bereits erhältlichen KI-Computer auf Basis der Nvidia Jetson-TX2-GPU bringt Syslogic aktuell den Industrie-Rechner RPC A3 mit Jetson-AGX-Xavier-System on Module.


Bild: Syslogic

Das Xavier SoM verfügt über eine Acht-Kern-CPU in Verbindung mit einer 512-Core-Volta-GPU. Damit bietet der Computer laut Syslogic KI-Rechenleistung für komplexe Funktionen wie die Teilschritte zum autonomen Fahren (Self Driving Loops). Diese reichen von der Sensor-Datenfusion (Perception) – das Zusammenführen der unterschiedlichen Sensordaten zu einem Gesamtumfeld – über diverse Zwischenschritte bis zur Festlegung des Fahrverhaltens.

 

Vortrainierte Neuronale Netze kombiniert mit der GPU-beschleunigten Datenverarbeitung am Netzwerkrand ermöglichen laut Syslogic autonome Entscheidungen ohne menschliches Zutun und ohne Verbindung zur Cloud. Dieses Edge Computing ist für autonomes Fahren interessant, aber auch für Roboteranwendungen oder autonome Maschinen.

 

Durch den Verzicht auf bewegliche Teile, durch verschraubbare Steckverbinder und durch ein robustes Gehäuse will Syslogic eine hohe Funktionssicherheit garantieren. Das Gehäuse erfüllt die Schutzklasse IP67. Ein Gore-Tex-Belüftungselement stellt den Druckausgleich im Gehäuse sicher. Weiter eignet sich der Computer für den Temperaturbereich von –25 bis +80 Grad Celsius auf Bauteilebene. Für den Fahrzeugeinsatz verfügt der Rechner über einen integrierten Ignition Controller und ein rückwirkungsfreies CAN-Interface. Zudem ist er mit den CAN-Protokollen CAN-J1939 und CANopen kompatibel. Weiter ist eine E-Mark-Zertifizierung in Vorbereitung.

 

Der Computer ist für eine Eingangsspannung von 9 bis 30VDC ausgelegt. Zudem stehen bis zu vier Gbit-LAN-Schnittstellen bereit. Diese lassen sich als PoE-Schnittstellen (Power over Ethernet) konfigurieren.

 

Alle KI-Embedded-Systeme werden mit vorinstalliertem Ubuntu-Board-Support-Package (L4T – Linux for Tegra) ausgeliefert. Weiter ist eine Entwicklerumgebung (JetPack) inklusive CUDA-Bibliotheken installiert. Für den Einstieg in die KI-Welt dient das Nvidia Development Kit und ein Deep Learning Framework.


 


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