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環(huán)保APP正式上線

凌華嵌入式顯示模塊EGX-MXM-P1000

參考價面議
具體成交價以合同協(xié)議為準
  • 公司名稱廣州市華頡電子科技有限公司
  • 品       牌
  • 型       號
  • 所  在  地
  • 廠商性質(zhì)其他
  • 更新時間2022/12/12 16:53:15
  • 訪問次數(shù)220
產(chǎn)品標簽:

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華頡科技是一家從事工控及加固型計算機系列產(chǎn)品、機器視覺檢測、5G與人工智能應用開發(fā)、系統(tǒng)集成應用與設備定制研發(fā)的、廣州市“科技創(chuàng)新小巨人”。目前擁有國家發(fā)明5件、實用新型5件、軟件著作權(quán)登記16項等知識產(chǎn)權(quán)。公司注重科技創(chuàng)新,順應市場需求,在行業(yè)內(nèi)具有的競爭優(yōu)勢?! 、?專注于為不同場景提供工業(yè)級工控機解決方案,如工廠、智慧交通、航空行業(yè)等。同時為了滿足不同行業(yè)的苛刻要求,提供加固工控、筆記、平板電腦解決方案。為客戶提供高性價比的一站式解決方案?! 、?長期從事機器視覺、運動控制、數(shù)據(jù)采集、測量測試系統(tǒng)等汽車電子、新能源、半導體等行業(yè)的專用自動化集成系統(tǒng)研發(fā),典型案例有:汽車ECU域控制器關(guān)鍵性能參數(shù)自動測試線、汽車虛擬成像HUD綜合性能測試成套設備、面向標準件裝配質(zhì)量的機器視覺檢測系統(tǒng)、新能源汽車動力鋰電池外觀缺陷綜合檢測系統(tǒng)等?! 、?公司長期與華南理工大學、廣東省智能制造研究所、廣東省測量控制技術(shù)與裝備應用促進會等高校、科研院所、社會組織開展產(chǎn)學研交流合作,注重產(chǎn)品自主創(chuàng)新,打造民族品牌,重點加速人工智能、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIOT)、5G 等新興技術(shù)在產(chǎn)品中的應用。
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -【4G顯存,深度學習圖像加速卡】MXM 3.1 Type A 規(guī)格 (82 x 70 mm,82 x 105 mm,)512 CUDA核,1280 CUDA核1.8 TFLOPS 峰值性能,3.9 TFLOPS 峰值 FP32 性能,4GB GDDR5顯存,5GB GDDR5顯存顯存帶寬為96 GB/......
凌華嵌入式顯示模塊EGX-MXM-P1000 產(chǎn)品信息

產(chǎn)品介紹

嵌入式顯示模塊(深度學習加速卡)

  EGX-MXM-P1000 采用基于NVIDIA Pascal™ 架構(gòu)的的NVIDIA Quadro GPU 和MXM 3.1 Type A 接口規(guī)范。EGX-MXM-P1000 具有512個NVIDIA CUDA 內(nèi)核和1.8 TFLOPS的峰值單精度浮點性能。EGX-MXM-P1000 具有4GB 的GDDR5 內(nèi)存,支持NVIDIA GPUDirect™ RDMA,能夠?qū)?shù)據(jù)吞吐量提高80%,從而將系統(tǒng)響應速度提高60% 。此外,還支持4 個FHD 顯示輸出和-40℃至+85℃的擴展溫度范圍。嵌入式顯示產(chǎn)品適合受限于尺寸、重量、功耗和網(wǎng)絡連接的嚴苛環(huán)境中的任務關(guān)鍵型邊緣計算應用。

(性能測試中使用的軟件和工作負載,針對凌華科技平臺的性能我們進行了優(yōu)化。性能測試使用特定的計算機系統(tǒng),組件,軟件,操作和功能進行測量。這些因素的任何變化都可能導致結(jié)果發(fā)生變化。了解更多有關(guān)性能和基準測試結(jié)果的信息,請聯(lián)系客服。)

  凌華MXM深度學習加速卡,采用基于GPU和VPU的加速推理芯片,具有嵌入式、小型化和標準尺寸架構(gòu)的特點。深度學習加速卡為邊緣側(cè)的人工智能應用提供其所需的高性能、高效率以及更長的產(chǎn)品生命周期,在正確的時間以及正確的地點為工業(yè)自動化、交通、智慧城市、和航空航天等應用提供可操作的洞察力。(整機方案:MVP-6100-MXM,DLAP-3000,DLAP-8000







產(chǎn)品規(guī)格


P1000P3000P5000

顯示核心

顯示架構(gòu)

NVIDIA® Pascal™ GP107NVIDIA® Pascal™ GP104NVIDIA® Pascal™ GP104

GPU

Quadro® P1000Quadro® P3000Quadro® P5000

顯示輸出

4x DisplayPort 1.4 數(shù)字視頻輸出 支持高動態(tài)范圍(HDR)視頻 4K@120Hz 5K@60Hz,10 位色深最多 4 個顯示器輸出 4x DisplayPort 1.4 數(shù)字視頻輸出(DP++ 1x HDMI,2x DVI1x eDP最多 4 個外部顯示器輸出 4x DisplayPort 1.4 數(shù)字視頻輸出(DP ++1x HDMI,2x DVI,1x eDP

信號接口

MXM 3.1, PCI Express Gen3 x16MXM 3.1, PCI Express Gen3 x16MXM 3.1, PCI Express Gen3 x16

GPU算力

CUDA

512 CUDA , 1.8 TFLOPS SP 峰值 CUDA Toolkit 8.0, CUDA Compute 6.1 版本 OpenCL™ 1.2, DirectX® 12, OpenGL 4.5, Vulcan 1.01280 CUDA® , 3.9 TFLOPS 峰值 FP32 性能2048 CUDA® , 6.4 TFLOPS 峰值 FP32 性能

顯存

GDDR5 4GB 顯存,顯存寬度 : 128 位,帶寬:96 GB/sGDDR5 6GB 顯存,顯存寬度 : 192 位,帶寬:168.2 GB/sGDDR5 16GB 顯存,顯存寬度 : 256 位,帶寬:192.2 GB/s

機械參數(shù)

尺寸

82 (W) x 70 (D) x 4.8 (H) mm82 (W) x 105 (D) x 4.8 (H) mm82 (W) x 105 (D) x 4.8 (H) mm

接口規(guī)范

標準的 MXM 3.1 Type A 接口標準的 MXM 3.1 Type B 接口標準的 MXM 3.1 Type B 接口
環(huán)境參數(shù)

工作溫度

標準 : 0?C +55?C, ETT:-40?C +85?C0?C +55?C0?C +55?C

存儲溫度

-40?C +85?C-40?C 125?C-40?C 125?C
運行相對濕度5%  90%5% 90%5% 90%
存儲相對濕度5%  95%5% 95%5% 95%
功耗75W100W

軟件

操作系統(tǒng)

Windows 7/10 & Linux 驅(qū)動程序 , 64 Windows 7/10 & Linux 驅(qū)動程序 , 64 Windows 7/10 & Linux 驅(qū)動程序 , 64
顯示APIDirectX® 12, OpenGL 4.5, Vulkan 1.0 Shader Model 5.1DirectX® 12, OpenGL 4.5, Vulkan 1.0 Shader Model 5.1DirectX® 12, OpenGL 4.5, Vulkan 1.0 Shader Model 5.1
計算APICUDA Toolkit 8.0, CUDA Compute version 6.1 OpenCL™ 1.2, Direct ComputeCUDA Toolkit 8.0, CUDA Compute version 6.1 OpenCL™ 1.2, Direct ComputeCUDA Toolkit 8.0, CUDA Compute version 6.1 OpenCL™ 1.2, Direct Compute
NVIDIA技術(shù)NVIDIA® Mosaic 技術(shù) / NVIDIA® nView® 顯示管理技術(shù)NVIDIA® Mosaic 技術(shù) / NVIDIA® nView® 顯示管理技術(shù)NVIDIA® Mosaic 技術(shù) / NVIDIA® nView® 顯示管理技術(shù)








訂購指南


選型

EGX-MXM-P1000 嵌入式顯示模塊      基于NVIDIA® Quadro® Embedded P1000, MXM 3.1 type A, 82 x 70mm, PCIe x16 Gen3

EGX-MXM-P2000 嵌入式顯示模塊      基于NVIDIA® Quadro® Embedded P2000, MXM 3.1 type A, 82 x 70mm, PCIe x16 Gen3

EGX-MXM-P3000 嵌入式顯示模塊      NVIDIA®Quadro®Embedded P3000,B型MXM 3.1,82 x 105mm,PCIe x16 Gen3(建議該產(chǎn)品與PIS-5500一起使用。)

EGX-MXM-P5000 嵌入式顯示模塊






深度學習加速卡


深度學習加速卡P3000


凌華深度學習加速卡


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