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コンパクトな AI 組み込みコンピューター Axiomtek eBOX560-900-FL は Ubuntu で動作します

Linux 愛好家は常に組み込みシステムとプロジェクトで作業するのが大好きです。組み込みのオープン ソース プロジェクト ライブラリを参照すると、私が話していることが理解できます。現在、AI プロジェクトはオタクや研究者にとってトレンドであり、楽しいものになっています。 Raspberry PI や Arduino などのデバイスがありますが、これらは電力の少ない小さな技術です。しかし、ビッグデータや AI を扱うには、さらに多くのことが必要です。そこで、もっと遊べるものを探していました。ここにコンパクトな組み込みポータブル デバイスがあります。Axiomtek eBOX560-900-FL は、大規模な AI プロジェクト向けのファンも音もありません。そして最高のニュースは、お気に入りの ubuntu 16.04 を使用できることです。

Axiomtek は、産業用コンピューターおよび組み込みデバイス分野のシリコン大手です。産業機械から医療機器まで、どこにでもあります。多くのオタクの心を聞いた後、彼らはコンパクトなコンピューターで作業を開始し、最新のデバイスである Axiomtek eBOX560-900-FL を手に入れました。

ファンレスの完全機能リグボディ

一目ぼれを探そう!メタリックカラーのアルミ冷間圧延機を装備したリグボディ。装備されたボディは、ファンレス電源をサポートするためのサーマル ソリューションとして機能します。 3Grms(5~500Hz、X、Y、Z)までの急激な落下振動もボディが吸収。機能特性を備えた独自の設計により、デバイスは -20°C から +50°C (-4°F から +122°F) の温度で動作します。

また、2 つの wifi ルーターと 3G/LTE のサポートも利用できます。重く見える? 141 x 106 x 55mm で、重さはわずか 0.8 kg です。信頼性を考えていますか? IP40 保護率はあなたの答えを与えます。この手のひらサイズのマシンが大好きです!

ボンネットの下とは?

光沢のある重いアルミニウム鋼の下で、私たちは純粋な心を吹き飛ばすマシンを手に入れました. Nvidia の Jetson TX2 モジュールが付属しています。デバイスは、さまざまなインテル技術で強化されています。 Intel® Celeron® 2980U または愛する Core™ i5-4300U Haswell、さらには Core™ i3-5010U Broadwell ULT SoC にアクセスできます。 TX2 はフライング パワー RAM でデバイスを照らします。

必要に応じて、8 GB の LPDDR4 RAM を最大 32 GB の eMMC 5.1、ウォッチドッグにすることができます。私はここで終わっていません!強力な HDMI 2.0 ポートで 4K および 2K ビデオをサポートできます。オンボードでは、802.11ac と Bluetooth がサポートされています。 mini-PCIe 2.0 x4 スロットと USB 2.0 ポートを搭載した eBOX560-900-FL。 4 つの異なる SMA コネクタが Wi-Fi ゾーンと LTE/3G 接続に接続します。

簡単に言えば、Axiomtek の eBOX560-900-FL は、TensorRT、cuDNN、CUDA Toolkit、VisionWorks、GStreamer、OpenCV などのさまざまなツールキットをサポートする高性能 AI デバイスです。これらのツールはすべて、LTS Linux カーネルを使用する L4T 上で動作します。

完全な仕様

-Intel® Celeron® 2980U プロセッサ
または Core™ i5-4300U Haswell、さらに Core™ i3-5010U Broadwell ULT SoC
204 ピン DDR3L-1600 SO-DIMM、最大8GB
-ファンなし、音なし
-アルミニウム合金リグボーイによる振動吸収設計
-1 RS-232/422/485 および 1 RS-232 ポート
-1 2.5 インチSATA HDD ドライブ ベイおよび SATA インターフェイス
-1 PCI Express ミニ カード スロットおよび 4 USB 3.0 ポート
-DisplayPort およびデュアル ビュー対応の HDMI

必要ですか?

7 月に利用できるようになりますが、なぜ取得する必要があるのでしょうか?簡単な答えは、携帯性を備えたパワーが必要な場合は、それが必要です。 Nvidia がサポートする 256 コアの Pascal GPU と CUDA ライブラリは、機械学習 AI プロジェクトを実行する準備ができています。


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