Productos
Soluciones e Historias de Éxito
Inteligencia Corporativa
Apoyo
Contáctenos
Noticias y Eventos
Productos
Soluciones e Historias de Éxito
Inteligencia Corporativa
Apoyo
Contáctenos
Noticias y Eventos

Solución Listo Para IA

Laptop resistente, Panel PC y Edge Box PC

Solución Listo Para IA

Desafíos de la industria

En el panorama tecnológico actual en rápida evolución, la demanda de soluciones informáticas preparadas para la IA está en su punto más alto. Empresas de diversas industrias aprovechan cada vez más la inteligencia artificial para impulsar la innovación, optimizar las operaciones y obtener ventajas competitivas. Sin embargo, implementar la IA de manera efectiva conlleva su propio conjunto de desafíos.

Uno de los principales desafíos que enfrentan las industrias que adoptan la informática preparada para la IA es la complejidad de integrar algoritmos de IA en los sistemas existentes. Esto a menudo requiere importantes recursos en términos de experiencia, tiempo e infraestructura. Además, garantizar la compatibilidad y escalabilidad de las soluciones de IA en diferentes plataformas y dispositivos puede resultar abrumador.

Además, las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos plantean obstáculos importantes en la implementación de soluciones informáticas preparadas para la IA. Dada la abundancia de datos confidenciales involucrados en las aplicaciones de IA, las empresas deben priorizar medidas de seguridad sólidas para protegerse contra posibles infracciones y accesos no autorizados.

Además, el rápido ritmo de los avances tecnológicos significa que las empresas deben adaptar y actualizar constantemente sus sistemas de inteligencia artificial para seguir siendo competitivas. Esto requiere inversiones continuas en investigación y desarrollo, así como capacitación continua y mejora de las habilidades del personal.

A pesar de estos desafíos, los beneficios potenciales de las soluciones informáticas preparadas para la IA son innegables. Desde mejorar los procesos de toma de decisiones hasta optimizar la asignación de recursos y mejorar las experiencias de los clientes, la IA tiene el poder de revolucionar industrias en todos los ámbitos.

Para abordar estos desafíos de manera efectiva, las empresas deben asociarse con proveedores de tecnología confiables como Winmate, que se especializan en ofrecer soluciones informáticas de vanguardia listas para IA. Al aprovechar las tecnologías innovadoras y la experiencia de la industria, Winmate permite a las empresas superar obstáculos y desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial. Si bien la implementación de soluciones informáticas preparadas para la IA puede presentar desafíos, las recompensas superan con creces los riesgos. Con las estrategias y asociaciones adecuadas, las empresas pueden aprovechar el poder transformador de la IA para impulsar el crecimiento, la innovación y el éxito en el dinámico mercado actual.

CPU lista para IA
GPU preparada para IA
NVIDIA lista para IA
Socio Elite listo para IA
Integrado listo para IA

Proveedores de tecnología confiables:

Procesador Intel® Alder Lake

Procesador Intel® Alder Lake

  • Rendimiento de gráficos mejorado para vídeos envolventes y atractivos
  • IA rápida con aceleración de hardware
  • Capacidades en tiempo real
  • Proporciona alto rendimiento y bajo consumo de energía
El procesador Intel® Alder Lake tiene un potente rendimiento informático
Procesador NVIDIA

Procesador NVIDIA

  • Las GPU se utilizan cada vez más en IA y aprendizaje automático, donde su potencia de procesamiento paralelo acelera significativamente las cargas de trabajo computacionales, mejorando las velocidades de entrenamiento e inferencia.
  • Representan un avance significativo en la inspección de defectos asistida por IA y diversas tareas de aprendizaje profundo.
  • Mejorar las experiencias visuales en la proyección de imágenes y, al mismo tiempo, optimizar el rendimiento de las máquinas de IA y las aplicaciones de aprendizaje profundo.
Desarrollado con el procesador AI Hailo-8

Desarrollado con el procesador AI Hailo-8

  • La PC Edge AI Box de Winmate integrada con el procesador Hailo-8 AI representa la vanguardia de las soluciones de Edge AI Computing.
  • Habilite el procesamiento de datos en tiempo real en el borde de la red, transformando el manejo de datos en varias aplicaciones.
  • Mayor eficiencia, menor latencia y mejor toma de decisiones.

Accelerator Card

Hailo-8

Peak Performance(INT8)

26 TOPS

Interface

PCIe Gen3, 2-lanes (x2)

Form Factor

M.2 Key A+E

Thermal design power

6.93W

Storage Temperature

-40°C~85°C

Operating Temperature

-40°C~85°C

Support

TensorFlow
TensorFlow Lite
Keras
PyTorch
ONNX

Descripción general

Computación acelerada por GPU

Las unidades centrales de procesamiento (CPU) modernas suelen tener 4, 8 o 16 núcleos, mientras que las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) pueden presumir de cientos o incluso miles de núcleos más pequeños. Estos núcleos informáticos especializados destacan en el paralelismo de tareas y están diseñados principalmente para el procesamiento de gráficos, lo que los hace ideales para tareas informáticas paralelas. Aprovechar las GPU para tareas informáticas de propósito general, conocidas como informática de propósito general en unidades de procesamiento de gráficos (GPGPU), permite la aceleración de aplicaciones informáticas intensivas mediante la distribución de cargas de trabajo informáticas entre numerosos núcleos.

Computación acelerada por GPU

Aplicaciones de análisis y procesamiento de imágenes

El procesamiento y análisis de imágenes encuentran aplicaciones en varios dominios, incluidos:

  1. Control de tráfico aéreo: se utiliza para monitorear y gestionar el tráfico aéreo, garantizando la seguridad y eficiencia en las operaciones del espacio aéreo.
  2. Sistema de información y visualización de cartas electrónicas (ECDIS): se emplea en la navegación marítima para mostrar cartas de navegación electrónicas e información crucial de la embarcación.
  3. Video Walls: se utilizan para mostrar contenido visual a gran escala en múltiples pantallas, a menudo en salas de control, lugares de entretenimiento o espacios publicitarios.
  4. Señalización digital: se utiliza para publicidad dinámica e interactiva y visualización de información en espacios públicos, entornos minoristas y centros de transporte.
  5. Juegos: Integral para renderizar gráficos realistas, mejorar las experiencias de juego y optimizar el rendimiento en el desarrollo de videojuegos y plataformas de juego.
  6. Atención sanitaria: se aplica a imágenes médicas, diagnóstico y planificación de tratamientos, ayudando en la interpretación de imágenes médicas como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas.

Estas aplicaciones se basan en técnicas de análisis y procesamiento de imágenes para extraer información significativa, mejorar la calidad visual y facilitar los procesos de toma de decisiones en diversas industrias.

Air Traffic Control
Electronic Chart Display and Information System (ECDIS)
Video Walls
Digital Signage
Gaming
Healthcare

Aceleración informática en aplicaciones de alto rendimiento

La aceleración informática desempeña un papel fundamental en diversas aplicaciones de alto rendimiento, entre ellas:

  1. Sistemas de radar/sonar: mejora de las capacidades de procesamiento de los sistemas de radar y sonar, lo que permite el análisis de datos en tiempo real para detectar, rastrear e identificar objetos en el aire o bajo el agua.
  2. Imágenes por ultrasonido: optimización de la potencia computacional de los sistemas de imágenes por ultrasonido, facilitando el procesamiento rápido de señales de ultrasonido para generar imágenes de alta calidad para diagnóstico médico y fines de investigación.

En ambos escenarios, la aceleración informática mejora la eficiencia y la velocidad del procesamiento de datos, lo que permite un análisis más rápido y preciso en aplicaciones críticas como la defensa militar, la navegación marítima y las imágenes médicas.

 Sistemas de radar/sónar
 Imágenes por ultrasonido

AI Engines for System Training and Inferencing

AI engines are instrumental in facilitating system training and inferencing in various sectors, including:

  1. Smart Manufacturing: AI engines are employed to train systems for predictive maintenance, quality control, production optimization, and supply chain management in smart manufacturing environments. These engines analyze large datasets to identify patterns, anomalies, and opportunities for process improvement.
  2. Aerospace and Defense: AI engines play a crucial role in aerospace and defense applications by training systems for tasks such as autonomous navigation, target recognition, threat detection, and mission planning. In addition, they enable real-time inferencing on board aircraft, unmanned aerial vehicles (UAVs), and other defense platforms for decision-making in dynamic and mission-critical environments.

By leveraging AI engines for system training and inferencing, industries such as smart manufacturing, aerospace, and defense can enhance operational efficiency, safety, and competitiveness through advanced data-driven capabilities.

Smart Manufacturing
Aerospace and Defense

Escenario de usuario

Aceleración de GPU en aplicaciones verticales

Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) desempeñan un papel fundamental a la hora de mejorar el rendimiento de diversas cargas de trabajo, que abarcan el procesamiento y análisis de imágenes, la aceleración informática y la inteligencia artificial (IA). Al integrar GPU en sistemas de borde, se logra una capacidad de respuesta mejorada y un rendimiento superior en escenarios del mundo real. Las aplicaciones que se benefician de los sistemas de borde habilitados para GPU incluyen imágenes médicas, inspección de defectos en la fabricación, análisis del flujo de tráfico en ciudades inteligentes y muchos otros segmentos integrados. Además, la aceleración de GPU mejora significativamente las experiencias de juego, particularmente en el contexto de pantallas 4K.

Escenario de usuario

Capacidades principales/ventajas

Tarjetas gráficas GPU opcionales

La serie L156 de portátiles resistentes de Winmate ofrece tarjetas gráficas opcionales de los líderes de la industria NVIDIA e Intel, como NVIDIA T1000, A2000 e Intel A370M. Estas tarjetas destacan por manejar estaciones de trabajo portátiles avanzadas para diversos sectores. Garantizan una conectividad óptima y un rendimiento superior, satisfaciendo diversas necesidades profesionales.

Soluciones de GPU de Winmate

Winmate es un proveedor global de soluciones informáticas de vanguardia y un socio integrado de NVIDIA® Quadro®. Para permitir que los sistemas de borde aprovechen la potencia que puede proporcionar la informática GPU, Winmate ofrece una cartera completa de soluciones informáticas heterogéneas optimizadas que incluyen módulos GPU MXM integrados y tarjetas gráficas PCI Express basadas en GPU NVIDIA Quadro, plataformas informáticas GPU y otras formas integradas. factores que pueden acelerar las cargas de trabajo de IA y computación de vanguardia para satisfacer una amplia gama de requisitos integrados basados en el rendimiento, el ciclo de vida prolongado, el consumo de energía y el factor de forma.

Tipo de producto

Producción en serie

Gráfica

Movilidad de IA perimetral

Portátil resistente serie L156 Intel A370M
Nvidia T1000
Nvidia A2000
Tableta resistente serie M156

PC con panel Edge AI

PC con panel de IA de borde T1000
A2000
A4000

Computación de IA de borde

Edge AI Computing T1000
NRTX A2000
NRTX A4000
NRTX A5000
NRTX A6000
Servidor en bastidor 2U
Winmate ofrece varias tarjetas gráficas para soluciones de controladores robóticos AI, incluidas NVIDIA, Intel y Hailo AI Chip.

Preguntas frecuentes sobre las GPU

  1. ¿Qué es una GPU?

    Una GPU, o unidad de procesamiento de gráficos, es un circuito electrónico especializado diseñado para manipular y alterar rápidamente la memoria para acelerar la creación de imágenes en un búfer de cuadros destinado a su salida a un dispositivo de visualización.

  2. ¿En qué se diferencia una GPU de una CPU?

    Una CPU (Unidad Central de Procesamiento) es un procesador de propósito general responsable de ejecutar instrucciones y realizar tareas en un sistema informático. Por el contrario, una GPU está optimizada específicamente para renderizar gráficos y tareas de procesamiento paralelo, y cuenta con numerosos núcleos diseñados para manejar múltiples tareas simultáneamente.

  3. ¿Cuáles son los usos principales de las GPU?

    En el mundo moderno, la revolución de la IA ha abierto interesantes oportunidades para gráficos integrados en diversas aplicaciones. Estas son algunas áreas en las que los gráficos integrados desempeñan un papel crucial:

    • Automatización industrial: Los gráficos integrados mejoran las interfaces hombre-máquina (HMI) en fábricas y plantas de fabricación. Proporcionan retroalimentación visual en tiempo real, paneles de control y visualización de datos para los operadores. Los procesadores gráficos (GPU) permiten una representación más rápida de imágenes complejas, lo que mejora la eficiencia y la seguridad.
    • Vehículos autónomos: los gráficos son esenciales para los vehículos autónomos, incluidos tableros, sistemas de información y entretenimiento y pantallas de navegación. La representación en tiempo real de mapas, datos de sensores y superposiciones de realidad aumentada se basa en potentes GPU.
    • Análisis de vídeo: Las cámaras de vigilancia, las ciudades inteligentes y los análisis de comercio minorista se benefician de los gráficos integrados. Las GPU aceleran el procesamiento de vídeo, la detección de objetos y el seguimiento. Los análisis en tiempo real pueden identificar anomalías, monitorear el tráfico y mejorar la seguridad.
    • Atención sanitaria: Los dispositivos médicos, monitores de pacientes y equipos de diagnóstico utilizan gráficos integrados. Las pantallas de alta resolución, las imágenes en 3D y las simulaciones virtuales ayudan a los profesionales médicos en el diagnóstico, la planificación quirúrgica y la capacitación.
    • Juegos y entretenimiento: las GPU están en el corazón de las consolas de juegos, las máquinas recreativas y la señalización digital. Gráficos realistas, animaciones fluidas y experiencias inmersivas dependen de potentes soluciones de gráficos integrados.
    • IA perimetral: las unidades de procesamiento de gráficos aceleran las cargas de trabajo de IA en el perímetro. Los dispositivos perimetrales, como cámaras, drones y robots, se benefician de las GPU integradas para el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el mantenimiento predictivo.
    • Señalización digital: Las pantallas dinámicas en comercios, transporte y espacios públicos utilizan gráficos integrados. Las GPU permiten contenido de alta definición, pantallas táctiles interactivas y publicidad personalizada.
    • Dispositivos domésticos inteligentes: los gráficos mejoran las interfaces de usuario en dispositivos domésticos inteligentes como termostatos, timbres y electrodomésticos. Las pantallas táctiles, los asistentes de voz y la retroalimentación visual se basan en gráficos integrados.
    • Educación y formación: Las plataformas interactivas de aprendizaje electrónico, los simuladores y los laboratorios virtuales utilizan gráficos integrados. Las GPU permiten simulaciones realistas, modelos 3D y contenido educativo atractivo.
    • Aviación y aeroespacial: Las pantallas de cabina, los simuladores de vuelo y los sistemas de comunicación por satélite se benefician de los gráficos integrados. Las GPU garantizan una visualización, navegación y conocimiento de la situación precisos.
  4. ¿Se pueden utilizar las GPU para tareas distintas al procesamiento de gráficos?

    Sí, las GPU modernas son muy versátiles y se pueden utilizar para una amplia gama de tareas de procesamiento paralelo más allá de la representación de gráficos. Estas tareas incluyen informática científica, análisis de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, criptografía y más.

  5. ¿Cuál es la diferencia entre GPU integradas y dedicadas?

    Las GPU integradas están integradas en el mismo chip que la CPU y comparten la memoria del sistema, mientras que las GPU dedicadas son unidades de procesamiento independientes con su propia memoria dedicada. Las GPU dedicadas suelen ofrecer un mayor rendimiento y se prefieren para gráficos exigentes y tareas informáticas intensivas.

  6. ¿Cómo elijo la GPU adecuada para mis necesidades?

    Al seleccionar una GPU, considere factores como su presupuesto, las tareas específicas que desea realizar (por ejemplo, juegos, creación de contenido, aprendizaje automático), la compatibilidad con su sistema (incluida la fuente de alimentación y la placa base) y cualquier característica específica. o requisitos de software que pueda tener.

Obtenga una consulta gratuita sobre la solución preparada para IA

Sean cuales sean sus objetivos, Winmate está aquí para ayudarle. Si su enfoque es aumentar la velocidad del servicio, mejorar sus resultados, expandirse a través de nuevos canales, agregar ubicaciones, explorar franquicias o maximizar la lealtad del cliente. Las soluciones Winmate AI Ready permiten a los usuarios optimizar las operaciones, mejorar la productividad y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. Winmate Edge AI Computing es fundamental para hacer realidad las promesas de la Industria 4.0 y el Internet industrial de las cosas (IIoT). Hable con uno de nuestros expertos para explorar el hardware que mejor le ayudará a alcanzar sus objetivos.