How to

Sprawdź gotowy schemat podłączenia i diagnozuj układ bezpieczeństwa GSR SI z napędem PowerFlex 525 

Masz problem z cobotem? Wygeneruj plik pomocy technicznej i przyspiesz diagnozę, backup oraz obsługę serwisową robota.

Wraz z rozwojem analityki wideo rośnie zapotrzebowanie na coraz większą moc obliczeniową. W wielu systemach CPU przestaje być wystarczające, gdy analiza obejmuje wiele kamer lub wykorzystuje modele deep learning działające w czasie rzeczywistym. W artykule wyjaśniamy, gdzie pojawiają się ograniczenia procesorów, dlaczego akceleracja GPU znacząco zwiększa wydajność oraz jak dobrać odpowiednią platformę obliczeniową do systemów vision AI.

UniStream to uniwersalny hub IT/OT, który eliminuje potrzebę stosowania bramek komunikacyjnych w Data Center dzięki natywnej obsłudze protokołów Redfish, SNMPv3 i BACnet. To bezpieczne rozwiązanie All-in-One idealne do zarządzania chłodzeniem AI i systemami CDU, które w Q3 2026 roku uzyska certyfikację IEC 62443, gwarantując najwyższy standard ochrony infrastruktury krytycznej oraz pełną zgodność z wytycznymi OCP. 

Accelerated computing wykorzystuje komputery GPU i serwery AI do przyspieszonych obliczeń w AI, analizie danych i symulacjach. Sprawdź, jak dobrać odpowiednią architekturę sprzętową.

Problem: Tradycyjne szafy sterownicze w Data Center to „patchwork” (osobne PLC, HMI i bramki), który generuje wysokie koszty (TCO), ryzyko awarii (SPOF) i marnuje czas inżynierów. Rozwiązanie: Konwergencja IT/OT. Przejście na standard All-in-One (np. Unitronics UniStream), który natywnie obsługuje API Redfish, SNMP i MQTT. Zysk: Niższe koszty sprzętu, o 50% szybszy commissioning i oferta, która wygrywa przetargi u Hyperscalerów.

Natywna obsługa API Redfish w sterownikach UniStream. Dowiedz się, jak zintegrować automatykę PLC z infrastrukturą IT i systemami chłodzenia Data Center przy użyciu bezpiecznego protokołu RESTful i formatu JSON.

Praktyczne uruchomienie pozycjonowania serwa Elmatic za pomocą wyjść PTO sterownika S7-1200, od teorii po pierwszy ruch pozycjonujący

Dobór GPU do AI zaczyna się od analizy modeli i obciążeń, a kończy na wyborze odpowiedniej architektury systemu. W zastosowaniach komercyjnych to właśnie architektura, a nie pojedyncza karta, decyduje o wydajności i skalowalności. Więcej praktycznych informacji o accelerated computing i AI znajdziesz na ai.elmatic.net.

Proces jest bardzo prosty i zajmuje 15 minut, a jego rezultaty są kluczowe dla skrócenia czasu przywrócenia stanowiska do pracy.