Leistung für KI und Automatisierung

Spectra LV-6717:
Mini-ITX Board mit Intel® Core Ultra-Prozessoren und AI Boost NPU

In modernen Automatisierungs- und Bildverarbeitungsanwendungen steigen die Anforderungen an Rechenleistung, Energieeffizienz und Flexibilität kontinuierlich. KI-gestützte Algorithmen, hochauflösende Bilddaten und komplexe Steuerungsaufgaben müssen in Echtzeit verarbeitet werden. Entwickler und Systemintegratoren stehen deshalb vor der Herausforderung, leistungsstarke Plattformen zu finden, die sowohl aktuelle als auch zukünftige Anforderungen zuverlässig erfüllen.
Industrie-PC
Mini-ITX Board LV-6717
Das industrielle Mini-ITX Board LV-6717 wurde speziell für diese Einsatzszenarien entwickelt.
Es basiert auf der neuesten Intel® Core™ Ultra-Prozessor-Generation (Arrow Lake-S) und kombiniert klassische CPU-/GPU-Rechenleistung mit einer integrierten Intel® AI Boost NPU für energieeffiziente KI-Beschleunigung.
Damit lassen sich komplexe KI-Workloads lokal und in Echtzeit verarbeiten, ohne dass externe Systeme oder zusätzliche Hardware benötigt werden.

Maximale Rechenleistung
mit Intel® Core Ultra

Die Intel® Core Ultra-Prozessoren der Arrow-Lake-S-Serie bieten eine 3D-Performance-Hybridarchitektur mit bis zu 65 W TDP. Sie kombinieren leistungsstarke Performance-Kerne (P-Cores) für anspruchsvolle Anwendungen mit effizienten E-Cores für Hintergrundprozesse. Diese Architektur ermöglicht hohe Multithread-Leistung bei gleichzeitig optimierter Energieaufnahme und ist somit ideal für reaktionskritische Anwendungen in der Automatisierung, Robotik oder industriellen Bildverarbeitung.
Zusätzlich ist die Intel® Xe Grafik integriert, die mehrere Displays mit hoher Auflösung unterstützt und GPU-beschleunigte Berechnungen übernimmt. Damit eignet sich das Board hervorragend für grafikintensive Anwendungen wie Machine Vision oder Visual Inspection.

KI-Beschleunigung auf dem Board

Die integrierte Intel® AI Boost NPU entlastet CPU und GPU bei KI-Workloads. Sie ist speziell für Low-Power-KI-Berechnungen ausgelegt, beispielsweise bei der Objekterkennung, Anomalieanalyse oder der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance). So lassen sich KI-Algorithmen direkt auf dem Gerät ausführen, ohne dass eine Cloud-Anbindung erforderlich ist. Das spart Bandbreite, reduziert Latenzzeiten und erhöht die Datensicherheit.
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