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英碼國產(chǎn)高配邊緣計算盒子上市!搭載TPU處理器BM1684X,適配麒麟系統(tǒng),支持OTA升級!

2023/08/10
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閱讀需 6 分鐘
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隨著人工智能技術不斷深入實際應用場景,加速各行各業(yè)場景應用落地,邊緣計算的重要性越發(fā)凸顯。相較于傳統(tǒng)的集中式云計算,邊緣計算在距離數(shù)據(jù)源或用戶更近的地方提供計算能力,不僅滿足了對實時性要求較高的場景應用需求,還節(jié)省了帶寬、開發(fā)和運維成本。

多年來,英碼科技一直專注于深入挖掘邊緣計算領域的潛力和需求,致力于國產(chǎn)邊緣計算的產(chǎn)品創(chuàng)新和技術實踐,面向不同行業(yè)推出了不同層次算力、多平臺、易部署、高可靠性的國產(chǎn)化邊緣算力產(chǎn)品。

為應對算力需求的爆發(fā)式增長,有效承載智能視頻分析所需的高密度計算負載,賦予邊緣AI視頻分析更卓越的性能,英碼重磅推出基于算能第四代AI處理器BM1684X的邊緣計算盒子—IVP03X智能工作站,具有高算力、編解碼能力強、超低功耗等特點,同時可提供英碼自研的0代碼算法移植工具鏈服務,滿足多行業(yè)的智算和智控應用需求。

英碼科技IVP03X 性能翻番,更穩(wěn)定可靠

01搭載新一代AI處理器BM1684X

英碼IVP03X智能工作站搭載算能全新一代AI處理器BM1684X,八核ARM Cortex-A53,主頻2.3GHz;INT8算力高達32Tops,F(xiàn)P16算力達16 TFLOPS,F(xiàn)P32算力 2 TFLOPS,邊緣端少有的大算力;支持32路H.264 & H.265 的實時解碼和12路H.264 & H.265編碼,可同時處理分析16路高清視頻。相較上一代BM1684系列的邊緣計算盒子,英碼IVP03X整機性能有很大的提升,針對邊緣端不同應用場景的模型訓練和推理有更流暢、高效的應用體驗。

02 國產(chǎn)替代,更易維護

在市場和政策的雙向推動下,國產(chǎn)邊緣計算產(chǎn)品需求越來越大;IVP03X作為同類產(chǎn)品中首款支持FP16浮點運算的國產(chǎn)智能工作站,也是首款支持OTA升級功能的國產(chǎn)邊緣計算盒子,滿足大多數(shù)邊緣推理應用的同時,能有效降低運營和維護成本。

03 接口豐富,超寬溫設計

IVP03X設計了USB3.0/ USB2.0/ HDMI/ 以太網(wǎng)等十多種音視頻、物聯(lián)網(wǎng)應用外設接口,同時支持M.2(4G/5G)/ WIFI/ mSATA(SSD)/SIM擴展,不僅為邊緣端應用的實現(xiàn)提供更便捷的鏈接支撐,而且滿足更大量數(shù)據(jù)存儲的需求;另外,IVP03X采用亞工業(yè)級寬溫設計,支持-40℃~70℃(典型-20℃~60℃)嚴苛環(huán)境下穩(wěn)定運行,其穩(wěn)定性、可靠性更優(yōu)異。

04 精工設計,充分利舊

相比市面上的同類產(chǎn)品,IVP03X智能工作站整機所有的接口均采用全內(nèi)嵌設計,機身四周平整無凸起配件,對不同部署環(huán)境的安裝和使用都更友好,更利于設備的運維和穩(wěn)定運行。此外,IVP03X智能工作站支持利舊原有設備,即插即用,部署更快速、便捷。

05 成熟、易用的技術服務

英碼IVP03X智能工作站適配:Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ONNX/Paddle飛槳等主流深度學習框架,是行業(yè)內(nèi)少數(shù)能同時兼容國內(nèi)外深度學習框架的邊緣計算設備之一;支持 Docker 容器化部署和 Python 開發(fā)環(huán)境。提供深度學習開發(fā)工具包,包括底層庫(ffmpeg、opencv等)、推理部署工具等一系列軟件工具,涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡推理階段所需的模型優(yōu)化、高效運行時支持等能力;提供開源的pipeline 開發(fā)工具案例,集成拉流、解碼、推理分析、推流等全數(shù)據(jù)流程模塊。

除此之外,英碼還特別提供一鍵式0代碼移植工具鏈,在不觸碰客戶模型文件的前提下,實現(xiàn)算法從GPU到XPU的一鍵移植,最快3天實現(xiàn)算法適配,可以大大縮短企業(yè)的開發(fā)周期和節(jié)省溝通成本,也降低了客戶的試錯成本,快、易、省賦能AI應用落地。

6 大突出優(yōu)勢,領跑同類產(chǎn)品

英碼IVP03X智能工作站可廣泛應用于智慧城市、智慧安防、智慧社區(qū)以及智慧交通等領域的AI智能視頻分析和輕量級的模型訓練,除產(chǎn)品的硬實力外,英碼具備穩(wěn)定的供貨能力,為客戶項目快速落地提供重要的保障。

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