Bild 2 | Beispielhafte Systemarchitektur für Multi-Kamera-Embedded-Vision-Anwendungen (Bild: TQ-Systems GmbH)
Embedded-Vision-Lösungen
Die geringe Baugröße des TQMx110EB mit 95x125mm ermöglicht die Integration neuester Intel Core und Intel Xeon Prozessoren in besonders kompakte, aber dennoch extrem leistungsfähige Embedded-Vision-Anwendungen. Da das Modul bereits die volle PC-Funktionalität umfasst, müssen auf dem Carrierboard, welches die Schnittstellen nach außen führt, lediglich noch die individuellen Anforderungen umgesetzt werden. Dabei ist auch eine Optimierung für die spezifischen Einbaubedingungen bezüglich Mechanik und Entwärmung einfach durchführbar. Kompromisse wie beim Einsatz vorgefertigter Gesamtsysteme sind somit nicht notwendig.
Bild 2 zeigt beispielhaft eine Embedded Vision Lösung mit zwei ultra-hochauflösenden Highspeed-Kameras, die mit hoher Bandbreite über PCIe x4 direkt an die CPU angebunden sind, die zusätzlich auch mit weiteren Kameras erweiterbar ist. Dabei kann es sich auch um eine Mischung aus verschiedenen Interfaces wie USB3 Vision, GigE Vision oder 10GigE Vision handeln. Die ohnehin schon hohe KI-Leistung, die durch die CPU und integrierte Grafik bereitgestellt wird, lässt sich bei Bedarf über einen zusätzlichen AI-Accelerator weiter erhöhen. PCIe x8 Gen4 mit einer Geschwindigkeit von bis zu 128Gb/s stellt dabei ausreichend Bandbreite zur Verfügung, so dass auch besonders leistungsfähige VPUs (Vision Processing Units) oder TPUs (Tensor Processing Units) einsetzbar sind. Durch die Verwendung der auf dem Embedded Modul bereits als Option verfügbaren NVMe x4 SSD steht ein besonders schnelles Speichermedium für das Betriebssystem und die Daten zur Verfügung. Alternativ können auch M.2 Speichermodule (NVMe oder SATA) vorgesehen werden, die zudem auch unterschiedliche RAID-Konfigurationen unterstützen.
