Sie sind für den lokalen Betrieb intelligenter Systeme in verschiedensten Anwendungsbereichen konzipiert, darunter Industrieroboter und -maschinen, intelligente Kameras und Inspektionssysteme, autonome Fahrzeuge, Infrastruktur im Einzelhandel sowie medizinische Bildgebungs- und Gesundheitsgeräte.
Um den vielfältigen Anforderungen verschiedener KI-Anwendungen gerecht zu werden, bieten die MXM-Module von ADLINK mit integrierten NVIDIA RTX PRO™ Blackwell-GPUs außergewöhnliche Flexibilität bei der Konfiguration von Leistung und Stromverbrauch. Die Plattform unterstützt Leistungsbudgets von 45 W bis 150 W und ermöglicht Systementwicklern die präzise Anpassung der Leistungsprofile an die jeweiligen Anwendungsprioritäten – sei es zur Maximierung der Rechenkapazität oder zur Einhaltung strenger thermischer und Leistungsbeschränkungen.
Die ADLINK EGX-MXM-BW2000 setzt beispielsweise neue Maßstäbe für kompakte KI-Leistung am Edge, indem sie bis zu 100 W Leistung im MXM 3.1 Typ A Formfaktor (82 x 70 mm) liefert und so die Rechendichte für eingebettete Systeme mit begrenztem Platzangebot maximiert. Das High-End-Modell EGX-MXM-BW5000 verfügt über die NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG)-Technologie. Diese ermöglicht es Entwicklern, GPU-Ressourcen für parallele Workloads zu partitionieren, die Isolation zu verbessern und Ressourcen in fortschrittlichen Edge-KI-Umgebungen effizienter zu verwalten. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht die effiziente Ausführung großer Sprachmodell-Anwendungen (LLM), Deep-Learning-Pipelines und anderer datenintensiver Workloads direkt am Edge.
„Durch die langjährige enge Zusammenarbeit mit unseren Kunden an einer Vielzahl von Embedded-Anwendungen – von der medizinischen Bildgebung bis zur industriellen Automatisierung – haben wir einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise des KI-Einsatzes am Netzwerkrand miterlebt“, so Edgar Chen, General Manager der Edge Visualization Business Unit von ADLINK. „Mit der zunehmenden Verbreitung von KI fordern unsere Kunden höhere GPU-Leistung, größere Speicherkapazität und kompromisslose Zuverlässigkeit. Unsere MXM-Module auf Basis der NVIDIA Blackwell-Architektur bieten eine leistungsstarke Kombination aus Performance, Effizienz und Flexibilität und ermöglichen Systementwicklern die zuverlässige Entwicklung von KI-Lösungen der nächsten Generation für ihre individuellen Umgebungen.“
Die neuen MXM-Module basieren auf NVIDIA Blackwell und bieten revolutionäre KI-Inferenzleistung mit FP4-Präzision. Sie erreichen bis zu doppelt so hohen Durchsatz bei gleichzeitig reduziertem Speicherbedarf. NVIDIAs neueste CUDA-Kerne, RT-Kerne der 4. Generation und Tensor-Kerne der 5. Generation sorgen für leistungsstarke GPU-Beschleunigung bei KI-Inferenz, Computer Vision und Echtzeit-Datenanalyse mit einem maximalen FP32-Durchsatz von 9,2 bis 49,8 TFLOPS. Alle Modelle verfügen über GDDR7-Speicher der nächsten Generation, der hohe Übertragungsgeschwindigkeiten und geringe Latenz für die konsistente und effiziente Verarbeitung komplexer, anspruchsvoller Workloads am Netzwerkrand bietet.
Je nach Konfiguration unterstützt das GDDR7-Speichersubsystem bis zu 24 GB, Speicherschnittstellen mit bis zu 256 Bit und Bandbreiten von bis zu 896 GB/s. Dies erhöht den Durchsatz deutlich und minimiert gleichzeitig die Latenz für anspruchsvolle Anwendungen wie Deep Learning, hochauflösende Bildgebung und komplexe Simulationen.
Alle Module unterstützen bis zu vier DisplayPort 1.4a-Ausgänge und ermöglichen so die Visualisierung auf mehreren Monitoren für industrielle Anwendungen, Transportsysteme und autonome Systeme. Mit einer Verfügbarkeit von 5 Jahren und einem breiten Betriebstemperaturbereich (Standard: 0 °C bis 55 °C, erweitert: -40 °C bis 85 °C) gewährleistet die Plattform langfristige Zuverlässigkeit, Stabilität über den gesamten Lebenszyklus und einen zuverlässigen Betrieb sowohl in kommerziellen als auch in extremen industriellen Umgebungen.
