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【NVIDIA Jetson Thor】【フィジカルAI】ロボットの「頭脳」を現場へ、ファンレスAIコンピュータ『EAC-7000』

本記事はプレニカ編集部が外部の発表情報をもとに解説を加えた編集部記事です

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【NVIDIA Jetson Thor】【フィジカルAI】ロボットの「頭脳」を現場へ、ファンレスAIコンピュータ『EAC-7000』

NVIDIA Jetson Thor搭載のファンレス産業用エッジAIコンピュータ。5モデルを展開し、ロボットや自律移動体向けに提案する。

プレニカ編集部による要約

アスメック株式会社は、Vecow社の産業用エッジAIコンピュータ『EAC-7000』の取り扱いを開始すると発表した。NVIDIA Jetson Thorを搭載したArmベースのファンレス型で、ロボットや自律移動体などのフィジカルAIの開発から実運用までを見据えて設計されている。上位のJetson T5000搭載モデルは14コアCPUと2,650コアGPUを備え、AI性能は最大2,070 FP4 TFLOPS。T4000搭載モデルも加わり、最大1,200 FP4 TFLOPSの構成を選べる。MIL-STD-810G準拠の耐振動・耐衝撃性、広い動作温度範囲、9~50Vのワイドレンジ直流入力に対応する。2.5GigE LAN、絶縁CAN、絶縁DIO、USB、M.2拡張スロット、2系統SIMを備え、モデルによってはPoE+対応LANや8~16台のGMSL車載カメラ接続に対応。JetPack 7.0 SDK、Isaac Perceptor、Holoscan Sensor Bridgeにも対応する。5モデルを用意し、AMRやAGV、マシンビジョン、産業オートメーション、車載・鉄道向けなどを用途に挙げている。価格と詳細は問い合わせとなる。

※ この要約はプレニカ編集部が発表情報をもとに独自に作成したものです。

発表の原文(冒頭より引用)

アスメック株式会社では、Vecow社(本社:台湾・新北市)の産業用エッジAIコンピュータ『EAC-7000』の取り扱いを開始します。『EAC-7000』は、NVIDIA Jetson Thorを搭載した、Arm®ベースのファンレス型エッジAIコンピュータです。ロボットや自律移動体など、フィジカルAIの開発から実運用までを見据えて設計されています。 ■ 主な特長 1. Jetson Thorによる高いAI処理性能 上位のJetson T5000モジュールは、14コアのArm® Neoverse™ V3AE CPUと、2,650コアのNVIDIA Blackwell GPU(第5世代Tensorコア96基)を搭載しています。AI性能は最大2,070 FP4 TFLOPSです。また、Jetson T4000搭載モデルも加わり、最大1,200 FP4 TFLOPSの構成を選べます。用途や予算に合わせて性能を選択できます。   2. 過酷な現場に耐える産業用設計 ファンレス設計に加え、MIL-STD-810G準拠の耐振動・耐衝撃性を備えています。広い動作温度範囲と、9~50Vのワイドレンジ直流入力にも対応し、車載・鉄道・屋外など、環境の厳しい現場で使えます。   3. 豊富なI/Oで、センサーやカメラをまとめて接続 2.5GigE LAN、絶縁CAN、絶縁DIO、USB、M.2拡張スロット、2系統のSIMなどを備えます。モデルによっては、PoE+対応LANや、8~16台のGMSL車載カメラの接続にも対応します。   4. 開発を支えるNVIDIAのエコシステム NVIDIA JetPack 7.0 SDKに対応し、Isaac Perceptorソフトウェアスタック(Isaac ROSベースのAIロボット開発)やHoloscan Sensor Bridgeにも対応します。

引用元: https://www.value-press.com/pressrelease/383923 (冒頭のみの引用です。全文は下記リンクからご覧ください)

プレニカ編集部の見解 ※ 事実の報道ではなく編集部の意見・分析です

自律走行ロボットやマシンビジョンの開発者にとって、演算性能と現場耐性を一つの筐体でまかなえる選択肢が増えることになる。ファンレスで耐振動・耐衝撃、ワイドレンジ電源に対応し、カメラやセンサーをまとめて接続できるI/Oを備える点は、試作から実機搭載へ移る際の構成変更を減らしやすい。Jetson Thorの上位モジュールからT4000搭載モデルまで性能を選べるため、用途と予算に応じた段階的な設計がしやすいのも利点だ。NVIDIAのSDKやIsaac Perceptor、Holoscan Sensor Bridgeに対応する点も、開発期間の短縮につながる要素として評価できる。一方、価格が問い合わせベースで公表されていないため、導入コストの比較検討には情報収集が要る。ファンレス筐体で高いAI処理を長時間動かした際の熱挙動や、各モデルの供給・サポート体制は、実機と提供条件での確認が欠かせない。

発表の全文を元記事で読む(出典)

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プレニカ編集部ピックアップ(出典は記事末尾のリンクをご覧ください)

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