凌華科技嵌入式計算機利用英偉達的GPU使人工智能平臺成為現實。據該公司介紹，凌華科技集成了該技術，以有效地增加將圖像數據傳輸到處理器然后傳輸到顯示器的帶寬。在 NVIDIA 的幫助下，這項技術被稱為 GPUDirect?，它本質上是一種遠程 DMA 成像數據的方法。凌華科技的增值功能是能夠以優化可視化的方式對數據進行排序。

此處所示的此類產品系列的一個示例是 EGX-MXM-A2000 移動 PCI 高速模塊，該模塊采用嵌入式 NVIDIA RTX? A2000 設備設計。它按照 MXM A 型規格制造，尺寸為 82 x 70 mm，并提供 9.3 TFLOPS 的峰值性能。

此外，通過與光電專家友達（AUO）合作，凌華科技實現了兩全其美。友達提供領先的顯示技術，包括各種觸摸屏解決方案，可以大大縮小顯示器的尺寸，或者降低移動應用的功耗。根據平臺的使用位置，這些功能可能至關重要。

在利用這些顯示器的應用中，最重要的功能之一是可靠性，特別是因為這些平臺經常出現在具有挑戰性的環境中。例如，制造應用可能導致多塵或骯臟的環境。而且通常可能有很寬的溫度范圍。如果你正在研究交通、汽車、鐵路等任何方面，你必須應對沖擊和振動。

遵守法規

其中許多應用空間也有法規要求。與凌華科技和友達等合作伙伴合作可以大大簡化這一過程，因為他們的大多數平臺已經通過了所需的監管和認證流程。或者，凌華科技與系統集成商和設備制造商合作，協助產品獲得認證。這就是合作伙伴網絡（生態系統）發揮作用的地方。

在這些應用程序中，延遲是不可能的。再一次，想想外科醫生揮舞著一把刀。這就是為什么必須在物聯網（或工業物聯網）的邊緣而不是云中做出決策的關鍵原因。在醫療等應用中，圖像可能包含大量數據，在某些情況下是三維渲染。

還有一些侵入性醫療應用，例如內窺鏡檢查，其中需要相機才能進入身體。擁有實時響應顯然至關重要，這些響應以毫秒或更快的速度測量。

當您將圖像渲染與AI操作相結合時，這些操作正變得越來越普遍，您已經顯著提高了對計算能力和顯示特性的需求。在醫療領域，這被稱為計算機輔助或基于圖像的診斷，我們知道這是基于AI推理的。這有助于醫生做出及時準確的診斷。

凌華科技認為，其設計可以增加數據帶寬，減少約40%的延遲，這對某些應用來說是一個游戲規則的改變者。它通過消除 CPU 處理管道中的任何和所有瓶頸來實現此目的。此技術是通過將數據直接移動到 GPU 來實現的，并且不涉及系統的主內存。遵循這樣的架構會釋放主CPU用于其他任務。或者，它將允許OEM在設計中部署功能較弱（且更具成本效益）的CPU。結果是一個經濟高效的平臺，能夠在物聯網的邊緣處理AI。

審核編輯：郭婷