CONGATEC STELLT 10 NEUE COM-HPC UND COM EXPRESS COMPUTER-ON-MODULE MIT INTEL CORE PROZESSOREN DER 12. GENERATION VOR

Besonders beeindruckend ist die Tatsache, dass Entwickler nun Intels innovative Performance-Hybrid-Architektur nutzen können. Mit bis zu 14 Kernen/20 Threads bei BGA-Bestückung und 16 Kernen/24 Threads bei den Desktop-Varianten (LGA-Bestückung) bieten die Intel Core Prozessoren der 12. Generation einen Quantensprung in punkto Multitasking und Skalierbarkeit. IoT- und Edge-Anwendungen der nächsten Generation profitieren von bis zu 6 oder 8 (BGA/LGA) optimierten Performance-Cores (P-Cores) plus bis zu 8 stromsparenden Efficient-Cores (E-Cores) und DDR5-Speicherunterstützung, um Multithreading-Anwendungen zu beschleunigen und Hintergrundaufgaben effizienter auszuführen.

Darüber hinaus bieten die mobilen BGA-Prozessoren mit den bis zu 96 Execution Units der integrierten Intel Iris Xe GPU im Vergleich zu den Intel Core Prozessoren der 11. Generation bei der Grafikleistung außergewöhnliche Verbesserungen von bis zu 129 %. Anwender profitieren von einem beeindruckenden Benutzererlebnis und einer schnelleren Verarbeitung parallelisierter Arbeitslasten, wie Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI).

Optimiert für höchste Embedded-Client-Performance, liefert die Grafik der LGA-Prozessor-basierten Module nun bis zu 94 % gesteigerte Performance. Ihre Inferenzleistung zur Bild-Klassifizierung hat sich zudem mit einem bis zu 181 % höheren Durchsatz fast verdreifacht. Darüber hinaus bieten die Module eine enorm gestiegene Bandbreite für den Anschluss diskreter Grafikprozessoren (GPUs) für maximale Grafik- und GPGPU-basierte KI-Leistung. Im Vergleich zu den BGA-Versionen profitieren diese und alle weiteren Peripheriegeräte von einer verdoppelten Lane-Geschwindigkeit, da sie neben PCIe 4.0 nun auch mit der ultraschnellen PCIe 5.0-Schnittstellentechnologie ausgestattet sind. Darüber hinaus bieten die Desktop-Chipsätze bis zu 8x PCIe 3.0 Lanes für zusätzliche Konnektivität. Auch die mobilen BGA-Varianten stellen bis zu 16x PCIe 4.0 Lanes über die CPU und bis zu 8 PCIe 3.0 Lanes über den Chipsatz bereit.

Industrielle Zielmärkte für die BGA- und LGA-Varianten sind überall dort zu finden, wo High-End-Embedded- und Edge-Computer-Technologie zum Einsatz kommt. Dazu gehören zum Beispiel Edge-Computer und IoT-Gateways mit mehreren virtuellen Maschinen für intelligente Fabriken und Prozessautomatisierung, KI-basierte Qualitätsprüfung und industrielle Bildverarbeitung, kollaborative Echtzeit-Robotik und autonome Logistikfahrzeuge für Lager und Versand. Zu den typischen Outdoor-Anwendungen gehören autonome Fahrzeuge und mobile Maschinen, Videosicherheits- und Gateway-Anwendungen im Transportwesen und in Smart Cities sowie 5G-Cloudlets und Edge-Geräte, die eine KI-gestützte Datenverarbeitung erfordern.

"Nutzt man Intels innovative Performance-Hybridarchitektur mit beeindruckender P-Core-Leistung in Kombination mit stromsparenden E-Cores, weist der Intel Thread Director jeder Arbeitslast die richtigen Kerne für eine optimale Leistung zu. Ausgewählte Prozessoren sind zudem auch für harte Echtzeitanwendungen mit Intel TCC und TSN geeignet. In Kombination mit der vollen Unterstützung für die Hypervisor-Technologie von Real-Time Systems sind sie die ideale Plattform, um eine Vielzahl unterschiedlicher Workloads auf einer einzigen Edge-Plattform zusammenzufassen. Da dies sowohl für Low-Power- als auch für High-Performance-Szenarien gilt, werden zudem besonders nachhaltige Designs mit kleinem ökologischem Fußabdruck möglich", erklärt Christian Eder, Director Marketing bei congatec.

Neben höchster Bandbreite und Performance überzeugen die neuen Flaggschiff-Module im COM-HPC Client und COM Express Type 6 Format durch dedizierte KI-Engines, die Windows ML, die Intel Distribution des OpenVINO Toolkits und Chrome Cross ML unterstützen. Die verschiedenen KI-Workloads können nahtlos an die P-Cores, E-Cores sowie die GPU-Ausführungseinheiten delegiert werden, um selbst die intensivsten Edge-KI-Workloads zu verarbeiten. Die integrierte Intel Deep Learning Boost-Technologie nutzt die verschiedenen Cores über Vector Neural Network Instructions (VNNI). Die integrierte Grafik unterstützt zudem KI-beschleunigte DP4a-GPU-Anweisungen, die sogar auf dedizierte GPUs skaliert werden können. Darüber hinaus ermöglicht der Intel Gaussian & Neural Accelerator 3.0 (Intel GNA 3.0) – das ist Intels integrierter KI-Beschleuniger mit besonders geringem Stromverbrauch – eine dynamische Störgeräuschunterdrückung und Spracherkennung und kann sogar im Stromsparmodus des Prozessors mittels eines Sprachbefehls aktiviert werden.

Die Kombination aus all diesen Features mit dem Support der Hypervisor-Technologie von Real-Time Systems sowie der Betriebssystemunterstützung für Real-Time Linux und Wind River VxWorks macht diese Module zu einem wirklich abgerundeten Ökosystempaket, das die Entwicklung von Edge-Computing-Anwendungen deutlich erleichtert und beschleunigt.

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