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Durch verbesserte integrierte Grafik kann das Computer-on-Module von Congatec unter anderem als parallele Verarbeitungseinheit für Convolutional Neural Networks eingesetzt werden.

Bild: Congatec

Embedded-Systeme für Extrembedingungen Computer-on-Modules für Fahrzeug- und Bahntechnik

15.07.2021

Ein Anbieter von Embedded-Technologie hat neue Computer-on-Modules der 11. Intel-Core-Generation mit gelötetem RAM vorgestellt. Mit ihrer Schock- und Vibrationsfestigkeit sind sie in herausfordernden Umgebungen einsetzbar, so etwa in verschiedenen Bereichen der Mobilitätsindustrie.

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Die neuen COM-Express-Type-6-Computer-on-Modules halten Temperaturbereichen von -40 bis 85 °C stand und bieten volle Konformität für schock- und vibrationsresistenten Betrieb in anspruchsvollen Transport- und Mobilitätsanwendungen. Für preissensitivere Anwendungen bietet Congatec auch eine kostenoptimierte Variante. Diese basiert auf einem Intel-Celeron-Prozessor und ist geeignet für den Temperaturbereich von 0 bis 60 °C.

Typische Kunden für die neue Range an Computer-on-Modules auf Basis der Tiger-Lake-Mikroarchitektur sind OEMs von Zügen, Nutzfahrzeugen, Baumaschinen, landwirtschaftlichen Fahrzeugen, selbstfahrenden Robotern und vielen anderen mobilen Anwendungen in anspruchsvollen Outdoor- und Off-Road-Umgebungen.

Einsatz unter Extrembedingungen

Schock- und vibrationsresistente stationäre Devices sind ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich, da die Digitalisierung den Schutz kritischer Infrastrukturen gegen Erdbeben und andere missionskritische Ereignisse erfordert. All diese Anwendungen können nun von LPDDR4X-RAM mit bis zu 4.266 MT/s und In-Band-Fehlerkorrekturcode für Einzelfehlertoleranz und hohe Datenübertragungsqualität in EMI-kritischen Umgebungen profitieren.

Das Value-Paket beinhaltet robuste Montageoptionen für das COM- und Carrier-Bundle, aktive und passive Kühloptionen, ein optionales Conformal Coating zum Schutz vor Korrosion durch Feuchtigkeit oder Kondensation, eine Liste empfohlener Carrierboard-Auslegungen und schock- und vibrationsresistente Komponenten für den Temperaturbereich.

Dieses technische Feature-Set wird durch ein Serviceangebot ergänzt, das Schock- und Vibrationstests für kundenspezifische Systemdesigns, Temperatur-Screening- und High-Speed-Signal-Compliance-Tests sowie Design-in-Services und alle erforderlichen Schulungen umfasst, die den Einsatz der Embedded-Computer-Technologien von Congatec vereinfachen.

Hohe Grafikunterstützung

Basierend auf den neuen stromsparenden High-Density Intel Core SoCs der 11. Generation bieten die neuen Module im Vergleich zu den Vorgängermodellen eine deutlich höhere CPU-Performance und eine fast dreimal höhere GPU-Leistung sowie State-of-the-Art PCIe Gen4-Unterstützung. Anspruchsvolle Grafik- und Datenverarbeitungs-Workloads profitieren von bis zu vier Kernen, acht Threads und bis zu 96 Grafik-Execution-Units für massiv-parallelen Verarbeitungsdurchsatz in ultra-robuster Auslegung.

Die integrierte Grafik unterstützt nicht nur 8K-Displays oder viermal 4K-Displays, sie kann auch als parallele Verarbeitungseinheit für Convolutional Neural Networks oder als KI- und Deep-Learning-Beschleuniger eingesetzt werden. Die in der CPU integrierte Intel-AVX-512-Befehlseinheit mit Unterstützung für Vector Neural Network Instructions ist ein weiteres Funktionselement der Plattformen zur Beschleunigung von KI-Anwendungen.

Mit dem Intel-OpenVINO-Software-Toolkit, das optimierte Aufrufe für OpenCV, OpenCL-Kernel und andere Industrie-Tools und -Bibliotheken enthält, können Workloads über CPU-, GPU- und FPGA-Recheneinheiten erweitert werden, um KI-Workloads zu beschleunigen, einschließlich Computer Vision, Audio und Spracherkennungssystemen.

Die TDP ist von 12 bis 28 W skalierbar und ermöglicht vollständig geschlossene Systemdesigns mit rein passiver Kühlung. Das COM-Express-Typ-6-Modul Conga-TC570r ist in einem echtzeitfähigen Design verfügbar und unterstützt Time Sensitive Networking, Time Coordinated Computing und den Hypervisor von RTS Real-Time Systems für den Einsatz von virtuellen Maschinen und die Konsolidierung von Workloads in Edge-Computing-Szenarien.

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