Advantech lance des solutions d’IA en périphérie ultra performantes basées sur NVIDIA Jetson Thor
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Une nouvelle génération de calcul en périphérie pour l’IA exigeante
Advantech, acteur majeur mondial du calcul en périphérie (Edge Computing), annonce le lancement d’une nouvelle gamme de solutions d’IA en périphérie optimisées pour des applications spécifiques et intégrant les modules NVIDIA Jetson Thor.
Cette nouvelle série établit un nouveau standard de performance, avec jusqu’à 2070 FP4 TFLOPS, des améliorations significatives côté CPU et une efficacité énergétique renforcée. Grâce à ces avancées, Jetson Thor s’impose comme une plateforme de référence pour les entreprises souhaitant déployer des charges de travail d’IA complexes directement en périphérie.
Des solutions intégrées pour la robotique, la santé et l’intelligence des données
Advantech transforme cette puissance de calcul en solutions concrètes en proposant des plates‑formes matérielles et logicielles intégrées, ciblant trois domaines clés :
- la robotique autonome,
- l’IA médicale,
- l’analyse intelligente des données visuelles.
Chaque solution comprend :
- des plateformes matérielles dédiées,
- une intégration native de JetPack 7.0,
- des outils de gestion à distance,
- des suites logicielles verticales telles que Robotic Suite et GenAI Studio.
Basées sur une architecture conteneurisée, ces solutions offrent une grande flexibilité, une maintenance simplifiée et des cycles de développement accélérés.
Une approche écosystème pour accélérer le déploiement
En complément, Advantech propose :
- des cartes et systèmes dédiés à Jetson Thor,
- des services de conception logicielle,
- une collaboration étroite avec les partenaires de l’écosystème NVIDIA.
Cette approche couvre des aspects clés comme l’intégration de capteurs et caméras, la conception thermique et l’optimisation système, permettant aux développeurs de créer et déployer des applications d’IA en périphérie plus rapidement et plus efficacement.
Contrôleurs robotiques pour humanoïdes, AMR et véhicules autonomes
Les plateformes ASR‑A702 et AFE‑A702 sont conçues pour :
- robots humanoïdes,
- robots mobiles autonomes (AMR),
- véhicules autonomes.
Elles offrent :
- un raisonnement et une inférence IA en temps réel,
- une SLAM accélérée par GPU,
- la prise en charge du GMSL multi‑caméras,
- des capteurs 2D/3D et IMU.
Associées à Robotic Suite, Isaac ROS/Sim et Holoscan, elles permettent une intégration rapide, avec une faible latence et une perception temps réel fiable. Des fonctions avancées telles que la synchronisation matérielle du temps, la protection DES, les mises à jour OTA et la conception anti‑vibrations garantissent robustesse et sécurité.
Plateformes d’IA médicale pour la chirurgie et le diagnostic
Advantech introduit la carte AIMB‑294 et le système EPC‑T5294, optimisés pour NVIDIA Jetson Thor et des SDK tels que Holoscan et MONAI.
Ces solutions accélèrent :
- le traitement de capteurs en temps réel,
- l’analyse d’images médicales,
- l’imagerie 3D,
- l’optimisation de modèles IA pré‑entraînés.
Elles répondent aux exigences de la robotique chirurgicale, des flux cliniques et des outils de diagnostic intelligents, avec une latence minimale et une haute précision.
Systèmes d’IA pour l’analyse visuelle avancée et la gestion multi‑caméras
Le système AIR‑075 combine une puissance de calcul élevée avec :
- 4 × 10 GbE,
- des interfaces GMSL,
- la prise en charge des VLM / LLM.
Associé à NVIDIA AI, Metropolis, Triton, Cosmos Reason et aux SDK Advantech Edge AI & DeviceOn, il permet la fusion de capteurs, l’inférence multi‑modèles et la gestion centralisée pour une intelligence prédictive en temps réel.
Advantech Container Catalog : accélérer le time‑to‑market
L’Advantech Container Catalog (ACC) propose des applications d’IA prêtes à l’emploi :
- vision par ordinateur,
- Edge LLM optimisés pour Jetson,
- applications verticales pour la robotique, la santé et la ville intelligente.
Compatible avec WEDA, son architecture conteneurisée assure une évolutivité optimale, du nœud unique aux déploiements distribués.
Le déploiement de l’IA en périphérie devient stratégique pour réduire la latence, sécuriser les données et améliorer l’efficacité opérationnelle. Ces solutions clés en main permettent de passer plus rapidement de l’expérimentation à l’industrialisation dans des secteurs critiques comme la robotique et la santé.
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