【製造業界】SOM製品実装用PC
自律移動ロボット、 自動運転システム内にある SOM製品へ実装する方へ最適なPCのご案内です！
<自律移動ロボット、自動運転システムを実現するためのハード面での流れ> 1. HPCによるAI処理（学習・最適化） 膨大な計算リソースを持つHPC環境（GPUクラスタ、スーパーコンピュータなど）を利用して、モデルの学習とエッジ 向けに最適化を行います。 2. SOM製品へのビルド・デプロイ 最適化されたモデルを、特定のSOMに組み込み、実環境で動作させます。 上記ビルド時に最適なPCのご紹介です！
基本情報
SOM（System on Module）製品へのビルドにおいて、メモリ容量の選定と最適化は、 システムの安定稼働、パフォーマンス、そして製品ライフサイクル全体にわたって最も重要な要素の一つです。 メモリ容量が不足すると、システム全体の速度が極端に低下します。 そのため、本PCではメモリ容量とそれに加えてCPU性能に気を付けたモデルを選定いたしました！
価格帯
100万円 ~ 500万円
納期
応相談
用途／実績例
1. HPCによるAI処理（学習・最適化） 膨大な計算リソースを持つHPC環境（GPUクラスタ、スーパーコンピュータなど）を利用して、モデルの学習とエッジ 向けに最適化を行います。 2. SOM製品へのビルド・デプロイ 最適化されたモデルを、特定のSOMに組み込み、実環境で動作させます。 対象となるSOM: AMD (Xilinx) Kria SOM (K26/K24など): FPGAベースの強力な推論能力（Vitis AI環境）。 NVIDIA Jetsonシリーズ (Orin/Xavier): GPUベースで高速な推論（TensorRT使用）。 NXP S32Gなど: 車載用車載プロセッサ。 ビルドプロセス: ハードウェア・イン・ザ・ループ (HIL): SOMボードをPCに接続し、ビルドされたモデルが実機で正しく動作するか検証します。 SDK/ツールチェーン: メーカー提供のツール（Vitis AI, NVIDIA DeepStream/TensorRT）を用いて、エッジ向けアプリケーションを作成します。
