DLAP-8100-Serie: AI-Workstations mit Intel Core i9/i7/i5/i3-Prozessoren für die Industrie
- Edge-AI-Workstations mit Intel Core i9/i7/i5/i3-Prozessoren (14./13/12. Gen.)
- Intel R680E Chipsatz
- NVIDIA Qualified System, unterstützt FHFL GPUs: NVIDIA RTX 6000 ADA, RTX 5000 ADA, RTX 4000 ADA
- Bis zu 196 GByte DDR5 RAM (4x SO-DIMM)
- Schnittstellen: 4x USB 3.2 Gen 2, 2x USB 3.2 Gen 1 (alle Typ A), 2x HDMI. 2x DisplayPort (DP++, zusätzlich 4x über GPU), 3x 2.5 GBit LAN (unterstützt TSN, 1x mit vPro Support), 2x RS-232/422/485 / 2x RS-232
- Erweiterbar über 1x M.2 2230 Key E (PCIe Gen3 x 1), 1x M.2 3042/3052 Key B (PCIe Gen3 x1 / USB3), 1x M.2 2280 Key M, NVMe/SATA (PCIe Gen3 x4 / SATA)
- Storage: 4× SATA für 2,5" SSDs (external swappable trays, 3x SATA III, 1x USB-to-SATA)
- On-board TPM 2.0
- Betriebstemperaturbereich: -20°C bis +60°C (ohne PEG-Card, -20°C bis +50°C im lüfterlosen Betrieb)
- Eingangsspannung: 100V - 240V AC, 1000 Watt Stromversorgung integriert
- Betriebssystem: Windows® 10/11 IoT Enterprise, Ubuntu Linux 22.04
- Für die Wandmontage geeignet – Halterung als Zubehör erhältlich
Die Adlink DLAP-8100-Serie ist eine erweiterbare Edge-AI-Plattform, die als NVIDIA Qualified System und mit Intel Core Prozessoren der 14./13./12. Generation i9/i7/i5/i3 für anspruchsvolle AI-Inference- und Trainingsanwendungen geeignet ist. Dazu unterstützen die Workstations NVIDIA RTX GPUs über PCIe Gen4 x16 und ermöglicht mit bis zu 196 GByte DDR5-RAM enormen Arbeitsspeicher für datenintensive AI-Modelle. Zur flexiblen Integration in industrielle Umgebungen bietet die DLAP-8100-Serie Schnittstellen wie 2x DP (plus 4x über GPU), 2x HDMI, 3x 2.5 GBit Ethernet mit TSN-Support (1x mit Unterstützung für vPro), 4x USB 3.2 und 2x USB 3.1, 4x COM und 8x digitale I/Os. Für Erweiterungen stehen 1x M.2 2230 Key E (PCIe Gen3 x 1), 1x M.2 3042/3052 Key B (PCIe Gen3 x1 / USB3) und 1x M.2 2280 Key M, NVMe/SATA (PCIe Gen3 x4 / SATA) zur Verfügung. Bis zu 4x hot-swappable 2.5" SATA Einschübe für SSD’s mit Unterstützung für Raid 0/1/5/10 gewährleisten hohe Speicherkapazität und Datensicherheit.
Die DLAP-8100-Serie ist ideal geeignet für Computer-Vision, Generative AI und Robotik-Applikationen mit Verwendung von NVIDIA GPUs. Die Industrie-PCs sind für den dauerhaften Einsatz konzipiert und sorgen mit einem Betriebstemperaturbereich von -20°C bis +60°C (ohne PEG-Card, bis +50°C im lüfterlosen Betrieb) und der integrierten 1000 Watt Stromversorgung (100V - 240V AC) für ein Maximum an Zuverlässigkeit. Als Betriebssystem unterstützen sie Windows 11/10 IoT Enterprise und Ubuntu 22.04.
Produkteigenschaften:
- Edge-AI-Workstations mit Intel Core i9/i7/i5/i3-Prozessoren (14./13/12. Gen.)
- Intel R680E Chipsatz
- NVIDIA Qualified System, unterstützt FHFL GPUs: NVIDIA RTX 6000 ADA, RTX 5000 ADA, RTX 4000 ADA
- Bis zu 196 GByte DDR5 RAM (4x SO-DIMM)
- Schnittstellen: 4x USB 3.2 Gen 2, 2x USB 3.2 Gen 1 (alle Typ A), 2x HDMI. 2x DisplayPort (DP++, zusätzlich 4x über GPU), 3x 2.5 GBit LAN (unterstützt TSN, 1x mit vPro Support), 2x RS-232/422/485 / 2x RS-232
- Erweiterbar über 1x M.2 2230 Key E (PCIe Gen3 x 1), 1x M.2 3042/3052 Key B (PCIe Gen3 x1 / USB3), 1x M.2 2280 Key M, NVMe/SATA (PCIe Gen3 x4 / SATA)
- Storage: 4× SATA für 2,5" SSDs (external swappable trays, 3x SATA III, 1x USB-to-SATA)
- On-board TPM 2.0
- Betriebstemperaturbereich: -20°C bis +60°C (ohne PEG-Card, -20°C bis +50°C im lüfterlosen Betrieb)
- Eingangsspannung: 100V - 240V AC, 1000 Watt Stromversorgung integriert
- Betriebssystem: Windows® 10/11 IoT Enterprise, Ubuntu Linux 22.04
- Für die Wandmontage geeignet – Halterung als Zubehör erhältlich
Die Modelle im Überblick:
| DLAP-8107RF/ M64G/S512G/RTX4000ADA |
DLAP-8109RF/ M64G/S2TB/RTX6000ADA |
DLAP-8109R/ M32G |
DLAP-8107R/ M32G |
DLAP-8105R/ M32G |
DLAP-8107R/ M32G/S256G |
|
| CPU | i7-14700 | i9-14900 | i9-13900E | i7-13700E | i5-13500E | i7-13700E |
| Memory | 64GB | 64GB | 32GB | 32GB | 32GB | 32GB |
| Speicher | 512GB SSD | 2TB SSD | – | – | – | 256GB SSD |
| GPU | RTX 4000 ADA | RTX 6000 ADA | – | – | – | – |
| DP | 2 + 4 (GPU) | 2 + 4 (GPU) | 2 | 2 | 2 | 2 |