Beschleunigen Sie Ihre Edge AI-Bereitstellungen mit der BCM Intel® ESDQ-zugelassenen ECM-RPLP-Lösung.

BCM, USA, 10.06.2024 - Aufbauend auf unserer vorherigen Ankündigung möchten wir die wichtigsten Funktionen und potenziellen Anwendungen unserer Intel® ESDQ-zertifizierten 3,5" SBCs, ECM-RPLP und ECM-ADLN, hervorzuheben. Dieser Artikel konzentriert sich auf das ECM-RPLP. Hier sind die Produkt-Highlights.

Produkt-Highlights des ECM-RPLP

Prozessor – früher Intel® Raptor Lake P Mobile Plattform:

• Intel® Core™ i7-1365UE (15W)
• Intel® Core™ i5-1335UE (15W)
• Intel® Core™ i3-1315UE (15W)
• Weitere Intel® 28W Prozessoren sind auf ODM-Basis erhältlich

Speicher:

• Unterstützung für DDR 5 4800MHz bis zu 64 GB

GPU:

• Intel® Iris Xe Grafik: ausgewählte Intel® Core™ i7- und i5-Prozessoren
• Intel® UHD Graphics: ausgewählte Intel® Core™ i3-Prozessoren

Display Port – unterstützt 3 unabhängige Anzeigen:

• 2 x DisplayPort 1.4a @60Hz (4096x2160)
• 18/24 Bit Dual Channel LVDS, optional eDP

2,5 GbE-Netzwerkschnittstelle: 2 x Intel® Ethernet Controller I226-LM

1 x USB Type C Thunderbolt 4

4 x USB 3.2, 3 x USB 2.0, 4 x COM-Ports

12V-24V DC-In

M.2 E-Key CNVi, M.2 M-Key NVMe, M.2 B-Key mit Nano-SIM-Karten-Slot

Lüfterlose Betrieb 

Die Prozessoren

Das ECM-RPLP 3,5" SBC nutzt die leistungsstarken Intel® Core™ i7-1365UE oder Intel® Core™ i5-1335UE Prozessoren, die mit integrierten KI-Fähigkeiten für eine Vielzahl von Anwendungen ausgestattet sind. Wesentliche KI-Features umfassen:

• Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost): Beschleunigt KI-Inferenzaufgaben wie Bilderkennung und Sprachverarbeitung und verbessert die Leistung beim Deep Learning.
• Vektor-Neuronale Netzwerk-Instruktionen (VNNI): Als Teil von DL Boost beschleunigt VNNI Faltungs-basierte Algorithmen, essenziell für KI-gestützte Bild- und Videoanalyse.
• Gaussian & Neural Accelerator (GNA) 3.0: Spezieller Hardwarebeschleuniger für energiearme, kontinuierliche Neural-Network-Inferenzaufgaben wie Rauschunterdrückung und Spracherkennung.
• Unterstützung von KI-Software-Frameworks: Kompatibilität mit führenden KI-Frameworks und Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch erleichtert Entwicklung und Einsatz von KI-Modellen.
• Intel® Iris® Xe Graphics: Bietet GPU-Beschleunigung für KI-Arbeiten wie Computer Vision.
• Effiziente Multi-Core-Architektur: Optimiert Energieverbrauch und Rechenleistung durch parallele Verarbeitung von KI-Aufgaben.

Datenübertragung und Kommunikation

Ausgestattet mit zwei Intel® Ethernet Controllern I226-LM bietet das ECM-RPLP Merkmale, die Edge-AI-Anwendungen verbessern:

• Hochgeschwindigkeitskonnektivität: 2,5 GbE LAN-Ports für schnelle Datenübertragung, essenziell für Echtzeit-KI-Verarbeitung.
• Synchronisierte Kommunikation: IEEE 1588-Unterstützung für präzise Zeit-Synchronisation, wichtig für abgestimmte Abläufe bei Edge-AI.
• NBASE-T-Unterstützung: Ermöglicht flexible Netzwerkgeschwindigkeiten über herkömmliche Ethernet-Kabel, passend für diverse Einsatzszenarien.
• PPCIe 3.1 Schnittstelle: Gewährleistet eine schnelle, zuverlässige Systemanbindung, wesentlich für schnelle KI-Bearbeitung.

Zusätzlich bietet ECM-RPLP drei M.2-Sockel zur Unterstützung von NVMe-SSD- und CNVi-Wi-Fi 6-Modulen, was die Systemleistung und -fähigkeiten erhöht. 

Lüfterloses Design

Das lüfterlose Design des ECM-RPLP bietet mehrere Vorteile:

• Langlebigkeit: Widerstandsfähiger gegen raue Umweltbedingungen, häufig in entfernten Edge-Standorten.
• Zuverlässigkeit: Geringeres Risiko mechanischer Ausfälle durch den Wegfall beweglicher Teile, was einen kontinuierlichen Betrieb gewährleistet.
• Silent Operation: Ideal für geräuschkritische Bereiche, da es geräuschlos arbeitet.
• Energieeffizienz: Geringerer Energieverbrauch ist entscheidend für batteriebetriebene oder alternative Energiequellen genutzte Edge-Geräte.
• Kompaktes Design: Eignet sich für den Einsatz in platzbeschränkten Umgebungen, typisch für Edge-Computing-Geräte. 

Edge-AI-Computing-Anwendungen mit ECM-RPLP

Das ECM-RPLP ist eine vielseitige Plattform, die in einer Vielzahl von Edge-AI-Computing-Anwendungen überzeugt.

KI-gestützte Gesundheitsinformationsverwaltung

• Sofortige personalisierte Versorgung: Nutzung von Daten aus Wearables und Sensoren für promptes und maßgeschneidertes Healthcare.
• Wichtige Low-Latency-Anwendungen: Echtzeit-Datenanalyse bei Edge-Computing, wo jede Sekunde zählt.
• Predictive Maintenance für Healthcare-Geräte: Analyse von Geräte-Daten zur frühzeitigen Wartungsplanung, um einen optimalen Betrieb sicherzustellen und Ausfallzeiten zu minimieren.
• Kontinuierliche Patientenüberwachung: Ununterbrochene Überwachung, die das klinische Team sofort informiert.

Einzelhandelsanalyse

• Lokale Kundenverhaltensanalyse: Nutzung von KI zur Verarbeitung von Kundendaten vor Ort, um Datenschutz und Schnelligkeit zu gewährleisten.
• Echtzeit-Analyse im Geschäft: Direkte Einblicke für Händler, um schnelle Entscheidungen anhand aktueller Kundendaten zu treffen.
• Effiziente lokale Verarbeitung: Reduzierung der Cloud-Latenz, schnelle KI-gestützte Erkenntnisse für Aktionen wie Bestandsmanagement oder verbesserten Kundenservice.

Predictive Maintenance im Industrial IoT

• Umfassende Datenerfassung: Erfassung kritischer Sensordaten an Maschinen, Überwachung von Variablen wie Temperatur und Druck.
• Lokale Datenanalyse: Die Intel® Core™ Prozessoren analysieren Daten in Echtzeit und erkennen Trends, die auf bevorstehende Geräteprobleme hinweisen.
• Proaktive KI-Analyse: Maschinelles Lernen prognostiziert Wartungsbedarf, reduziert das Risiko plötzlicher Ausfälle.

Intelligentes Verkehrsmanagementsystem

• Dynamische Steuerung der Ampelphasen: Verarbeitung von Verkehrs- und Umweltdaten in Echtzeit, um den Verkehrsfluss zu optimieren.
• Minimierung von Übertragungsverzögerungen: Die hohe Geschwindigkeit des I226-LM gewährleistet schnelle Datenbearbeitung, entscheidend für dringende Verkehrsentscheidungen.
• Sicherheitsverbesserungen: Schnelle Analyse und Reaktion verbessern die Sicherheit durch Anpassung der Verkehrssignale, um Staus und Unfälle zu vermeiden.

Die Intel® Core™ i7-1365UE- und i5-1335UE-Prozessoren ermöglichen diese Anwendungen mit ihren fortschrittlichen KI-Fähigkeiten, wie Intel® DL Boost, VNNI und GNA 3.0. Darüber hinaus sorgt der Intel Ethernet Controller I226-LM für schnelle und sichere Kommunikationswege. Das lüfterlose Design des ECM-RPLP bietet eine unvergleichliche Einsatzflexibilität in verschiedenen Umgebungen und gewährleistet eine konstante Leistung und Zuverlässigkeit. Diese Kombination macht das ECM-RPLP zu einer idealen Wahl für Unternehmen und Branchen, die die Vorteile des Edge-AI-Computing nutzen möchten.

Die Intel® ESDQ-Zertifizierung des ECM-RPLP unterstreicht seine Optimierung für Energie und Leistung, unterstützt eine Vielzahl von Werkzeugkits und speziellen Edge-Computing-Anwendungen. Sie gewährleistet zudem eine nahtlose Kompatibilität mit Intel’s Edge Insights Software Packages, was eine effiziente Implementierung ermöglicht. Mit der Wahl unserer Intel® ESDQ-zertifizierten Produkte eröffnen Sie sich eine Welt voller Möglichkeiten, um die Kapazitäten des Edge-Computings vollständig zu nutzen und gleichzeitig von verbesserten Leistungen, nahtloser Kompatibilität und beschleunigter Entwicklungszeit zu profitieren.