Zwei Welten treffen aufeinander

Trainieren und Ausführen von neuronalen Netzen mit großen Datenmengen erfordert enorme Rechenpower, die typischerweise in einem Rechenzentrum zu Hause ist. Frameworks und Software wie Tensorflow, Caffe oder Matlab, Bibliotheken wie Pandas, Nampy oder Pytorch gepaart mit Containertechnologien wie Docker sind aufgesetzt und funktionieren im Labor. Soweithin alles klar!

Aber im Fahrzeug?

Dort kommen neue Herausforderungen anderer Art auf Sie zu. Plötzlich spielen limitierter Bauraum, extreme Umgebungstemperaturen, sowie starke Vibrationen und Stöße eine Rolle, die Server Systeme nicht erfüllen können. Gleichzeitig verringern sich die Anforderungen an Flexibilität, GPU Power und Schnittstellenvielfalt in der Anwendung aber nicht.

DATALynx Fahrzeugserver

Unsere DATALynx Reihe wurde entwickelt, um genau diesen schwierigen Spagat zwischen Leistungsfähigkeit und Robustheit während des Tests und der Validierung von Sensorsystemen zu meistern. Sie ist speziell für den anspruchsvollen Einsatz im Fahrzeug vorgesehen, und liefert dabei die außerordentliche Leistung, die man im Rechenzentrum erwartet. Leistung egal ob Megahirn für KI und Bildverarbeitung oder Datenkrake für Recording mit vielen Schnittstellen.

Wir bringen mit DATALynx die Welten zusammen und die Power auf die Straße!

 

Mehr erfahren!

 

Leistung wie im Rechenzentrum

Der Fahrzeugserver bringt die Leistung eines Rechenzentrums in dein Fahrzeug

 

Grafikkartenleistung

Optimiert für Bild-, Signalverarbeitung und Neuronale Netze (KI)

Flexibilität

Verschiedene Konfigurationsmöglichkeiten - ganz nach Ihren Bedürfnissen

Sicherer Betrieb im Fahrzeug

Speziell entwickelt mit Fokus auf Robustheit und dem Betrieb am Fahrzeugbordnetz

Plattform für Datenerfassung

 

Die Erfassung von mehreren Sensordatenströmen ist eine typische Aufgabe bei der Entwicklung von Fahrzeug-Sensoren. Dies ist ein vereinfachtes Beispiel dafür, wie DATALynx zur Aggregation und gleichzeitigen Verarbeitung mehrerer Quelldatenströme verwendet werden kann.

Plattform für Datenverarbeitung

 

In den ersten Schritten der Entwicklung eines sensorbasierten Systems werden häufig Prototyping-Algorithmen und Bildverarbeitung benötigt. Eine zusätzliche Aufgabe wäre das Live-Labeling und Filterung von Szenarien während der Testfahrt. Siehe folgenden vereinfachten Aufbau für die Online-Analyse und -Verarbeitung.

DATALynx mITX2

kompakte Plattform

Der Kompakte: Leistungsfähige Grafikkarte für aufwändige Visualisierungen in kleiner Bauform

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DATALynx ATX4

Mit Speicher Add-On

Der Allrounder: Die Kombination aus geballter Leistungsfähigkeit mit integriertem Speicher für Datenlogging

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DATALynx ATX4

Mit mobile Data Lake

Das Datenaggregat: Erfassung größter Datenmengen in Rechenzentrumsgeschwindigkeit 

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DATALynx ATX4

GPU Performance

Die Intelligenzbestie: Konfiguration für bis zu 4 dedizierten Grafikkarten für paralleles Rechnen, Bildverarbeitung und Neuronale Netze

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