
Controllori di visione
Hikrobot MV-TS1002-128GU-512G8TR10 Server di addestramento AI 1000 dual-GPU
Modello MV-TS1002-128GU-512G8TR10
Hikrobot MV-TS1002-128GU-512G8TR10 server per addestramento AI 1000 dual-GPU. CPU a livello server supporta l'annotazione online da parte di 20 utenti, la conversione del modello e altre operazioni di gestione centralizzata. GPU di medio-alta prestazione gestisce l'addestramento e la validazione simultanei del modello per più utenti; compatibile con l'addestramento deep learning per prodotti intelligenti
Caratteristiche
- CPU di livello server che supporta l'annotazione online da parte di 20 utenti, la conversione dei modelli e altre operazioni di gestione centralizzata
- GPU di medio-alta prestazione gestisce addestramento e validazione simultanei di modelli multi-utente; compatibile con addestramento deep learning per prodotti intelligenti
- Archiviazione RAID per la sicurezza dei dati; unità sostituibili in caliente per la migrazione fisica dei dati e espansione flessibile
- Porte Intel® GigE per il trasferimento rapido e stabile dei dati immagine
Specifiche
| Modello | MV-TS1002-128GU-512G8TR10 |
|---|---|
| Marca | Hikrobot |
| CPU | Processore Intel® Core™ i9-13900, 24 core, 32 thread |
| Memoria | 128 GB predefinito; 4× DDR5 U-DIMM slot di memoria supportati, 32 GB per modulo, Fino a 128 GB |
| Conservazione | Supporta 1 × 512 GB NVMe M.2 2280 Key-M SSD; Supporta 4 × 4 TB unità enterprise SATA3.0 3.5" HDD (7200 rpm) in RAID 10; 4 bay per unità hot-swap da 3.5 pollici, interfaccia identica a quella dell'HDD sopra |
| GPU | Scheda di calcolo: NVIDIA TESLA L2×2; Capacità: 24 GB GDDR6X; Frequenza: 6251 MHz; Bandwidth: 300 GB/s; Potenza: 75 W; Calcolo: INT8/FP8 TC 193 TFLOPS; FP16 TC 96.5 TFLOPS; TF32 48.3 TFLOPS; FP32 24.1 TFLOPS; Interfaccia: PCIe Gen4 x16 (64 GB/s) |
| Interfaccia di rete | 2× porte Gigabit Ethernet |
| Interfaccia USB | 2 × porte frontali USB3.0; 10 × porte posteriori USB3.0 |
| Porta seriale | Piedini posteriori 4 a RS-232 poli, 1 × RS-232/422/485 piedino a poli |
| Proiezioni | Illimitato |
| Modelli di addestramento | Illimitato |
| Compiti di addestramento | Fino a 2 compiti di addestramento concorrenti di default |
| Gestione account secondario | Fino a 20 sottocconti concorrenti, politiche di autorizzazione per account e allocazione delle risorse |
| Gestione dataset | Max. immagini per dataset ≤ 100000; Dimensione singola immagine ≤ 100 MB; Risoluzione massima singola immagine < 100 MP |
| Tipi di compiti | Rilevamento oggetti, Classificazione immagini, Addestramento caratteri, Recupero immagini, Segmentazione istanza, Rilevamento anomalie, Segmentazione immagini, Apprendimento non supervisionato e altre attività |
| Etichettatura dati | Etichettatura manuale supportata, Etichettatura multi-utente collaborativa, Etichettatura predefinita intelligente, Etichettatura sequenziale multi-task |
| Funzioni del modello | Supporto per l'addestramento del modello, Validazione post-addestramento, Gestione e conversione dei modelli, Modelli deployabili su piattaforme di prodotti intelligenti (es. VM, telecamere intelligenti). |
| Consumo massimo di potenza | 800 W |
| Alimentatore | 100 ~ 240V AC |
| Metodo di installazione | Tipo scatola |
| Dimensione | 650 mm × 437.5 mm × 176.5 mm(L*W*H) |
| Peso | Circa 28.2 kg |
| Temperatura | Temperatura di funzionamento: 0 a 30 °C, Temperatura di stoccaggio: -20 °C a 60 °C |
| Umidità | 10% a 95% RH (non condensante) |
| Peso di spedizione (stimato) | 39.58 kg |
Il configuratore abbina telecamera, obiettivo, illuminatore, controllore di illuminazione e cavi tra loro e con questo componente.
Configuri un sistema Guida alla selezioneAltri dimensioni nella serie del server per l'addestramento AI
| Modello | Dimensioni | Prezzo | Disponibilità | Link |
|---|---|---|---|---|
| MV-TS1001-64GU-512G4TR10 | Prezzo su richiesta | 3 disponibili in magazzino | Veda | |
| MV-TS1004-256GR-960G16TR10 | Prezzo su richiesta | 3 disponibili in magazzino | Veda | |
| MV-TS1008-512GR-960G20TR10 | Prezzo su richiesta | 4 disponibili in magazzino | Veda |
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