Guide i GPU för AI/Edge
En GPU behövs i industridatorer när du kör AI-inferenser vid kanten: datorseende för kvalitetskontroll, spårning, anomalidetektion, säkerhetszoner och prediktivt underhåll – lokalt där data uppstår.
Det minskar latens, sparar bandbredd och gör dig mindre beroende av moln. Läs mer om hur detta kopplas till Industriell IoT och datainsamling.
Vanliga AI/edge-case
Vision-QC & spårning: flera kameror, 1080p–4K, realtidsbeslut.
Anomalidetektion & prediktivt underhåll: vib/termiska signaler kombineras med bilddata.
Operatörsstöd i HMI: 3D/4K, overlay och vägledning i realtid – integreras ofta mot SCADA.
Dimensionering i praktiken
Lätt vision (1–2 kameror, 1080p/30): 4–8 GB VRAM, lågprofil-GPU.
Flera strömmar/4K, tracking, flera modeller: 12–24 GB VRAM, 150–300 W TDP.
Endast visualisering: iGPU eller ≤ 75 W diskret kort.
Säkerställ luftflöde, kylprofil och PSU-marginal i rätt chassi/konfiguration (Box-PC). Ett kundanpassat chassi gör att GPU, PSU och kylning matchas från start.
Formfaktorer & plattformar
PCIe-GPU i Box-PC för maximal prestanda och servicebarhet.
Embedded/MXM & modulärt upplägg när utrymme/vibrationer kräver det – bygg på Embedded CPU Boards (t.ex. Mini-ITX eller COM Express Typ 7 för nät/edge-serverroller).
Läs mer om Com-Express för Embedded Computing här.
Edge-pipeline & anslutning
Koppla IoT-enheter såsom kameror/sensorer lokalt och publicera endast beslut/metadata till SCADA/MES.
Säker fjärråtkomst/uppdatering över industriellt WAN/5G.
Passar väl in i Industry 4.0-arbetssätt med kortare återkopplingsslingor.
Rekommenderad väg framåt
Börja med en pilot på Box-PC med GPU, validera kameror/modeller och mät latens & FPS i produktionsmiljö. När lasten är känd, välj slutlig GPU-klass, PSU och kylning — och standardisera imagen för utrullning i skala.
Behöver du panelmonterad HMI i samma cell? Se Panel-PC-alternativ
