От периферии до облака: промышленные компьютеры ARM в решениях по управлению энергопотреблением

Сервер периферийной вычислительной системы должен стабильно работать в различных жестких условиях и в то же время иметь эффективные возможности обработки данных и хорошую масштабируемость. В этой статье рекомендуется периферийный интеллектуальный промышленный компьютер, подходящий для различных сценариев применения - Advantech EIS-S230.

В сегодняшнюю эпоху потоков данных и интеллектуальных технологий периферийные вычисления стремительно меняют наш мир. Серия высокопроизводительных периферийных серверов искусственного интеллекта AIR-500D от Advantech стала лидером в этой области благодаря своей превосходной производительности и инновационному дизайну. Это не только ускоритель обработки данных, но и ключ к защите интеллектуального периферийного сервера.

Периферийные вычисления — это модель распределенных вычислений, которая размещает вычислительные ресурсы и хранилища данных близко к источникам данных и конечным устройствам, что позволяет выполнять обработку и анализ данных в режиме реального времени на периферии, сокращая задержки передачи данных и требования к пропускной способности сети.

С развитием искусственного интеллекта (ИИ) и популяризацией технологии 5G производственные компании уделяют все больше внимания роли граничного интеллекта в повышении гибкости производственных линий и быстром реагировании на требования рынка. Будучи встраиваемым промышленным компьютером без вентилятора, монтируемым на рейку, Advantech ARK-1250L внес революционные изменения в область современного промышленного управления благодаря своей высокой производительности и эффективной вычислительной мощности.

С полным открытием беспилотного вождения в главном городском районе Ханчжоу, модернизация интеллектуального оборудования стала фокусом технологического развития. В этом контексте мы запустили надежную вычислительную платформу искусственного интеллекта, предназначенную для беспилотного вождения и интеллектуального транспорта, с мощной производительностью CPU и GPU.

Благодаря постоянному развитию технологий беспилотного вождения новое поколение встраиваемых промышленных компьютеров обеспечивает мощные возможности расширения и вычислительную производительность при относительно компактных размерах, становясь первым выбором для промышленных платформ периферийных вычислений с искусственным интеллектом.

[Официальное название аккаунта: Периферийные вычисления в эпоху 5G: высокоскоростное соединение основных промышленных компьютеров 11-го поколения]
На волне Индустрии 4.0 и Интернета вещей периферийные вычисления стали ключевой технологией для повышения эффективности производства, сокращения задержек и повышения безопасности данных. Они играют важную роль в промышленных приложениях, требующих чрезвычайно высокой надежности и реагирования в реальном времени. В этой статье мы представим промышленный компьютер EI-52, оснащенный процессором Intel Core i5-1145G7E, и обсудим его характеристики производительности и перспективы применения в среде 5G.

Промышленный периферийный вычислительный шлюз является ключевым компонентом, используемым для соединения промышленного оборудования и периферийных вычислительных платформ. Он действует как мост между промышленным оборудованием и облаком, обеспечивая анализ данных в реальном времени и поддержку принятия решений путем сбора, обработки и передачи данных на месте.
В этой статье рекомендуется промышленный вычислительный шлюз SINSMART TECH Core 8-го поколения, SIN-2046-8265U, давайте рассмотрим его.

Периферийный промышленный компьютер с несколькими последовательными портами (граничный компьютер) — это особый тип компьютерной системы, объединяющий концепции промышленного компьютера с несколькими последовательными портами и периферийных вычислений и предназначенный для сбора, обработки и управления данными в среде периферийных вычислений.
Многопоследовательный порт промышленного компьютера периферийный компьютер имеет широкий спектр применения в промышленной автоматизации, интеллектуальном транспорте, Интернете вещей и других областях. Его можно применять в интеллектуальных транспортных системах для мониторинга и управления транспортным потоком, светофорами и т. д. в режиме реального времени путем подключения нескольких датчиков и исполнительных механизмов.