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深度學習對工控機的要求及產品推薦

作者:東田工控時間:2025-04-15 08:53:493877 次瀏覽

信息摘要:

  深度學習作為人工智能的一個分支,已經廣泛滲透到各種領域,如語音識別、圖像識別、自然語言處理等。工控機作為專為工業應用設計的計算機,其在深度學習領域的應用逐漸顯現。

  一、深度學習的發展

  深度學習作為人工智能的一個分支,已經廣泛滲透到各種領域,如語音識別、圖像識別、自然語言處理等。工控機作為專為工業應用設計的計算機,其在深度學習領域的應用逐漸顯現。

深度學習.png

  二、深度學習對工控機的要求

  1.深度學習對工控機的要求相對較高。首先,計算能力是一個關鍵因素。深度學習需要大量的計算資源,因此工控機需要配備高性能的CPU和GPU,以確保模型的訓練和推理速度。

  2.其次,工控機需要具備高度的穩定性和可靠性,以應對工業環境中的惡劣條件。此外,數據接口和通信能力也是必要的,以支持高速、穩定的數據傳輸。

深度學習.png

  三、產品推薦

  (一)產品類型2U工控機

  (二)產品型號:DT-61025-JQ370MA

  (三)推薦理由

  1.計算能力:這款2U工控機采用高性能65W功耗的Intel酷睿 i7 8700處理器,主頻高達3.2GHZ,深度學習需要大量的計算資源,有足夠的PCIe插槽來支持多張GPU的并行計算。

  2.數據接口和通信:這款2U工控機擁有10個COM接口(2個RS232/422/485,8個RS232)、12個USB接口(4個USB3.1Gen1、4個USB3.1Gen2、4個USB2.0),有足夠的數據接口以支持各種各樣的傳感器和設備,以保證數據的快速、穩定傳輸。

東田2U工控機處理器.png

  3.內存和存儲:DT-61025-JQ370MA采用4*DDR4 2666MHZ U-DIMM內存插槽,支持64G;5個SATAII接口,深度學習模型通常很大,需要大容量的內存來加載模型,并且在訓練過程中會產生大量的中間數據。

  4.擴展:這款2U工控機擁有6個擴展槽,2個PCe*16、1個PCle*4、1個PCle*1、2個PCI、1個M.2 MKey、1個M.2 EKey,能夠連接到各種不同類型的設備和系統,從而提供了極高的靈活性。

東田2U工控機端口.png

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