Neousys宸曜科技强固型边缘计算人工智能推理平台现已支持NVIDIA L4 Tensor Core GPU和NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation。
支持NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation图形卡的机型包括：紧凑的强固型边缘计算人工智能推理平台Nuvo－9160GC、Nuvo－7168GC、Nuvo－7160G，紧凑的强固型无风扇嵌入式计算平台Nuvo－8003，及工业级GPU嵌入式边缘计算人工智能平台Nuvo－10208GC、Nuvo－8208GC、Nuvo－8108GC（全系列）。
为什么选择NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation？
(资料图片)
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation兼具紧凑小巧的外型和出色的性能和功能。
基于NVIDIA Ada Lovelace架构，RTX 4000 SFF结合使用了48个第三代RT Core、192个第四代Tensor Core（张量核心）和6144个CUDA核心，及20GB ECC图形内存，而其功耗仅有70W，且不需要外接供电。[1]
NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation在渲染、AI、图形处理和计算性能方面提供出色的表现，将小型工作站的性能和效率提升到了新的水平，开发专业解决方案（例如医疗、大型显示器等领域）的系统集成商可以受益于该显卡的性能与小型化。[2]。
为什么选择Neousys宸曜科技？
Neousys宸曜科技的强固型边缘计算人工智能推理平台提供更好的机构和散热设计，以达到更大的性能优化，防止CPU／ GPU产生热节流，适用于各种严苛环境应用。
同时，Neousys宸曜科技的Nuvo－9160GC、Nuvo－7168GC、Nuvo－7160GC和Nuvo－8003都兼备紧凑机构设计和外型尺寸，可以在空间受限且环境恶劣的边缘端稳定运行。
体积虽小，但是他们都具备丰富的I／O接口设计，Nuvo－9160GC、Nuvo－7168GC和Nuvo－7160GC还拥有宸曜独特的MezIO扩展模块，提供多种I／O接口，以便用户进行功能扩展。Nuvo－8003不仅可以提供满足一般工业应用需求的通用I／O接口，在其紧凑的尺寸中还可以额外提供一个PCIe扩展插槽用于功能扩展。
不仅如此，Nuvo－9160GC和Nuvo－10208GC还支持英特尔第13代酷睿，最高可支持24核／ 32线程，与英特尔第10代或第11代平台相比，整个系统能够为用户带来高达2倍的CPU性能提升。
支持NVIDIA L4 Tensor Core GPU图形卡的机型包括：强固型边缘计算人工智能推理平台Nuvo－9166GC、Nuvo－8240GC、Nuvo－7166GC和Nuvo－7164GC。
为什么选择NVIDIA L4 Tensor Core GPU？
NVIDIA L4 Tensor Core GPU 加速了视频、AI和图形工作负载。基于 NVIDIA Ada Lovelace 架构构建，采用低外形尺寸封装的 L4 GPU 是一款经济高效的解决方案，可在从边缘、数据中心到云端的每台服务器中实现高吞吐量和低延迟。同时，L4 针对主流部署进行了优化，提供了在 72W 低功耗封装中运行的小尺寸外形，使其成为适用于 NVIDIA 合作伙伴生态系统中任何服务器或云实例的高效、经济的解决方案。[3]
为什么选择Neousys宸曜科技？
Neousys宸曜科技的强固型边缘计算人工智能推理平台Nuvo－9166GC、Nuvo－7166GC和Nuvo－7164GC采用了宸曜独特的卡式扩展盒和散热设计。这一设计使得GPU能够在55℃的高温环境下稳定运行不会出现热节流，也不会影响系统运行，同时系统能够在60℃的高温环境下稳定运行而不会降低性能。
另外，Nuvo－8240GC可以支持两片NVIDIA L4 Tensor Core GPU，能够实现混合精度训练。而其尺寸仅为170mm（宽）x 360mm（深）x 186mm（高），可以满足在狭窄空间中对高性能和高算力的需求。
除了工业级宽温和高效能散热设计，Nuvo－9166GC、Nuvo－7166GC、Nuvo－7164GC和Nuvo－8240GC都具备紧凑尺寸和强固的机构设计、工业级电源设计及丰富的I／O接口和扩展功能。
不仅如此，Nuvo－9166GC还支持英特尔第13代酷睿，最高可支持24核／ 32线程，与英特尔第10代或第11代平台相比，整个系统能够为用户带来高达2倍的CPU性能提升。
注：文中品牌名称和注册商标是其各自所有者的财产。
[1]来源：NVIDIA官网RTX 4000 SFF Ada Generation Datasheet。
[2]来源：《NVIDIA 重新定义工作站，推动 AI、设计和工业元宇宙新时代的到来》。
[3]来源：NVIDIA官网－云与数据中心－NVIDIA L4 Tensor Core GPU页面。
