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1.8.1 | EMP2-X202-W1-A71 | mPCIe to two RS422/485 | Request a quote | |
1.8.1 | EMP2-X402-W1-A71 | mPCIe to Four RS422/485 | Request a quote | |
1.8.1 | EMP2-X404-W1-A71 | mPCIe to Four RS232/422/485 | Request a quote | |
1.8.1 | EMP2-X2S1-W1-A71 | mPCIe to Dual Isolated RS-232 | Request a quote | |
1.8.1 | EMP2-X4S1-W1-A71 | mPCIe to four Isolated RS-485 | Request a quote | |
1.8.1 | EMP2-X4S2-W1-A71 | mPCIe to two Isolated RS-422 & RS-485 | Request a quote | |
1.8.1 | EGP2-X401-W1-A71 | M.2 to Four RS232/422/485 | Request a quote | |
1.8.1 | EMUC-B201-W1-A71 | USB to dual Isolated CANbus 2.0B | Request a quote | |
1.8.1 | EMUC-B202-W2-A71 | USB to dual Isolated CANbus J1939 | Request a quote | |
1.8.1 | EMUC-B202-W3-A71 | USB to dual Isolated CANbus CANopen | Request a quote | |
1.8.1 | EGPC-B201-W1-A71 | M.2 2260 to dual isolated CANbus 2.0B | Request a quote | |
1.8.1 | EGPC-B201-W2-A71 | M.2 2280 to dual isolated CANbus 2.0B | Request a quote | |
1.8.1 | EGPC-B201-W3-A71 | M.2 2260 to dual isolated CANbus J1939 | Request a quote | |
1.8.1 | EGPC-B201-W4-A71 | M.2 2280 to dual isolated CANbus J1939 | Request a quote | |
1.8.1 | EGPC-B201-W5-A71 | M.2 2280 to dual isolated CANbus CANopen | Request a quote | |
1.8.1 | EGPC-B4S1-W1-A71 | M.2 2280 to four isolated CANbus | Request a quote | |
1.8.1 | EGPC-B1S1-W1-A71 | M.2 2242 to single isolated CANbus | Request a quote | |
1.8.1 | EMPL-G2P1-C1-A71 | mPCIe to dual isolated PoE module | Request a quote | |
1.8.1 | EMPL-G2P1-W1-A71 | mPCIe to dual isolated PoE module WT | Request a quote | |
1.8.1 | EMPL-G2P2-C1-A71 | mPCIe to dual isolated PoE+ module | Request a quote | |
1.8.1 | EMPL-G2P2-W1-A71 | mPCIe to dual isolated PoE+ module WT | Request a quote | |
1.8.1 | EGPL-G2P1-C1-A71 | M.2 to dual isolated PoE module | Request a quote | |
1.8.1 | EGPL-G2P1-W1-A71 | M.2 to dual isolated PoE module WT | Request a quote | |
1.8.1 | ESPL-G4P1-C1-A71 | PCIe to four isolated PoE/PoE+ Module | Request a quote | |
1.8.1 | ESPL-G4P1-W1-A71 | PCIe to four isolated PoE/PoE+ Module WT | Request a quote | |
1.8.1 | EMUI-0D01-W1-A71 | USB to 32bit Digital I/O Module | Request a quote | |
1.8.1 | EMPA-I101-C1-A71 | mPCIe to one MYDX Module | Request a quote | |
1.8.1 | EGPA-I201-C1-A71 | M.2 to dual MYDX Module | Request a quote | |
1.8.1 | ELPP-0101-C2-A71 | mPCIe to PCIe x 1 Module | Request a quote | |
1.8.1 | EZSS-0101-C1-A71 | CFast to SATA Module | Request a quote | |
1.8.1 | E2SS-0101-C1-A71 | mSATA to SATA Module | Request a quote | |
1.8.1 | EZSS-0102-C1-A71 | SATADOM to SATA Module | Request a quote | |
1.8.1 | EMXX-0101-W1-A71 | mPCIe to M.2 A key Module | Request a quote | |
1.8.1 | EMXX-0101-W2-A71 | mPCIe to M.2 E key Module | Request a quote | |
1.8.1 | EMXX-0102-W1-A71 | mPCIe to M.2 B key Module | Request a quote | |
2.1.1 | DLAP-201-JT2 | NVIDIA Jetson TX2 Edge Inference Platform | Request a quote | |
2.1.1 | DLAP-4000 | MiniITX Embedded Computer System for deep learning | Request a quote | |
2.1.1 | EGX-MXM-P2000 | NVIDIA Pascal Quadro P2000 Embedded Graphics Module | Request a quote | |
2.1.1 | EOS-J-Series | NVIDIA Jetson TX2-based Vision System | Request a quote | |
2.1.2 | Neon-1040 | Intel® Atom™ Quad-Core Processor based Smart Camera | Request a quote | |
2.1.2 | NEON-i1000 series | NVIDIA Jetson TX2-based industrial AI camera family for Edge | Request a quote | |
2.1.2 | NEON-i2000 series | Intel Movidius Myriad-based AI camera family for the Edge | Request a quote | |
2.1.3 | NeuronBot | Autonomous robot platform with high-power computer | Request a quote | |
2.1.3 | ROScube-I | Embedded Real-Time Robotic Controller | Request a quote | |
2.1.3 | ROScube-I Starter Kit | ROS Starter Kit with Intel Core Motherboard and MXM Graphics | Request a quote | |
2.1.3 | ROScube-X | Embedded Robotic Controller with NVIDIA® Jetson AGX Xavier | Request a quote | |
2.2.1.1 | MXC-6401D/M4G | Core i7-QM170 fanless 2*Dport, 1*PCI 2*PCIe*8 or 1*PCIe*16 | Request a quote | |
2.2.1.1 | MXC-6402D/M4G | Core i5-QM170 fanless 2*Dport, 1*PCI 2*PCIe*8 or 1*PCIe*16 | Request a quote | |
2.2.1.1 | MXC-6403D/M4G | Core i3-QM170 fanless 2*Dport, 1*PCI 2*PCIe*8 or 1*PCIe*16 | Request a quote | |
2.2.1.1 | MXC-6305D | Celeron-QM77 fanless 2*Dport, 1*PCI 2*PCIe*8 or 1*PCIe*16 | Request a quote |
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acceed News
Der Inferenz-KI-Controller Nuvo-9166GC ist das jüngste Modell des renommierten Herstellers Neousys und jetzt beim deutschen Distributor Acceed erhältlich. Überzeugend ist vor allem seine Kombination aus industriegerechter Robustheit, individuellen Erweiterungsoptionen, etwa für Kameras, und serverbasierter Inferenzleistung, wie sie für aktuelle und zukünftige Anwendungen der künstlichen Intelligenz gefordert ist. Die nach Kundenwunsch konfigurierbare Plattform unterstützt die jüngste GPU-Karte L4 von Nvidia und liefert auf Basis verschiedener Intel-Prozessoren der 13. Generation (Raptor Lake) eine Rechenleistung von bis zu 30 TeraFLOPS.
Für die immer effizienter arbeitende Automatisierung auf Basis künstlicher Intelligenz gewinnt vor allem eine leistungsfähige Hardware für Edge-KI-Anwendungen an Bedeutung. In diesem Kontext hat der deutsche Distributor Acceed sein Portfolio jetzt mit dem Nuvo-10208GC um eine weitere robuste KI-Plattform der neuesten Generation ergänzt, die eine breite Palette anspruchsvoller Anwendungen ermöglicht. Autonomes Fahren, optische Qualitätsprüfung und Überwachung von Verkehrs- oder Materialströmen sind nur einige der komplexen Aufgaben, für die der Nuvo-10208GC seine starken Rechenleistungen mit Unterstützung von zwei GPUs bereitstellen kann.
Die NRU-Serie für Edge-AI-Anwendungen beim deutschen Distributor Acceed erhält Zuwachs. Mit ihrem lüfterlosen Chassis-Design für den Betrieb bei hohen Temperaturen und ihrer starken Inferenzleistung sind die Controller der NRU-Serien für Edge-Computing-Installationen auf engem Raum prädestiniert, zum Beispiel für die KI-basierte Videoanalyse, für Überwachungs- und Lenkungsaufgaben oder für Fertigungskontrollen. Die robusten und lüfterlosen Controller NRU-220S und NRU-222S besitzen sechs-Ethernet-Anschlüsse, RJ45 oder M12, davon zwei mit 2,5 GbB Bandbreite. PoE mit insgesamt 100 W Leistung ist für die übrigen vier Schnittstellen verfügbar.
Für autonome Roboter, Fahrzeuge, Flurförderzeuge und ähnliche autonom agierende Maschinen ist vor allem die Sensorik von großer Bedeutung. Gemeint ist die Erfassung von Daten mittels Kameras oder anderen Sensoren und deren schnellstmögliche Verarbeitung, um die gewünschten programmierten Funktionen und Aktionen auszuführen. Der deutsche Distributor Acceed hat jetzt für die nahe Zukunft die neue Serie von kompakten industriellen KI-Plattformen mit der Bezeichnung NRU-51V+ angekündigt. Die robusten und lüfterlosen Controller besitzen vier FAKRA-Z-Anschlüsse für GMSL2-Kameras und sind durch Ausstattung mit Nvidia-Hochleistungsmodulen der Typen Jetson Orin oder Xavier genau auf diese Aufgaben zugeschnitten.
KI-Anwendungen und Edge-Computing-Szenarien erfordern neben großer Speicherkapazität für die Datenbasis vor allem eine hohe Rechenleistung für Datenauswertung und Echtzeit-Reaktion. Die Hauptleistung wird dabei aktuell von spezialisierten GPU-Computern erbracht, deren Architektur genau auf diese Aufgaben zugeschnitten ist. Gleichzeitig sollen die Controller bei möglichst geringer Baugröße robust und in nahezu allen Bereichen einsetzbar sein, sei es Automation, Medizin, Logistik oder allgemeine Bild- und Datenverarbeitung. Auf diese Ziele ausgerichtet ist der neue Box-Controller Nuvo-9160GC des deutschen Distributors Acceed. Die nach Kundenerfordernissen konfigurierbare Plattform unterstützt die jüngste RTX-GPU von Nvidia mit bis zu 130 W Leistung und liefert auf Basis verschiedener Intel-Prozessoren der 12. Generation eine Rechenleistung von bis zu 9 TeraFLOPS.