更新日： 集計期間:2025年12月17日～2026年01月13日
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NVIDIA RTX A500搭載のポータブルGPUアクセラレータ「Pocket AI」
Pocket AIは、究極の柔軟性と信頼性を移動中に提供します。このポータブルでプラグアンドプレイのAIアクセラレータは、NVIDIA RTX GPUから完璧なパワー/パフォーマンスバランスを提供します。Pocket AIは、AI開発者、プロフェッショナルグラフィックスユーザー、組込み産業用アプリケーションに最適なデバイスであり、作業効率を向上させることで生産性を高めます。
NVIDIA RTX GPUで外出先でAIの可能性を引き出す！高いパフォーマンスの作業環境を構築可能
『Pocket AI』は、外出先でAIアクセラレータとして使用できる高い柔軟性と信頼性を兼ね備えたコンパクトサイズの製品です。 プラグアンドプレイに対応し、NVIDIA RTX A500を利用した優れたパワー・パフォーマンスバランスを提供。 AI開発者、プロフェッショナルグラフィックユーザーの作業環境のほか、 組込み産業用アプリケーションを扱う現場に適しており、処理の高速化により生産性向上に貢献します。 本製品で採用しているThunderboltインターフェースは、ノートPCやシンクライアント、コンパクトPCで普及した高速通信規格。 バージョン4.0（3.0との下位互換性あり）への進化やUSB Type-C接続の採用により、 この技術を応用した周辺機器やデバイスが続々と登場しています。 Thunderboltの光転送速度（最大40Gb/s）とホストでの一般的な利用可能性の利点を生かし、 生産性を大幅に高められる直感的なプラグアンドプレイUXを実現します。
40 TOPS M.2 AIアクセラレータモジュール
M.2フォームファクタを採用したGeniatech AIアクセラレータモジュールは、PCやエッジデバイスにシームレスに統合でき、多様なアプリケーションで低消費電力ながらリアルタイムのディープニューラルネットワーク推論を実現します。
NVIDIA RTX PRO 6000 BW, 96GB GDDR7, PCIe Gen5 x16, 2.1
【ADLINK RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 特長】 ■NVIDIA Blackwell アーキテクチャ ■96GB GDDR7 メモリ搭載 ■PCIe Gen5 x16 インターフェース ■24,064 CUDA コア、188 RT コア、752 Tensor コア ■最大4基の DisplayPort 2.1 出力に対応、TGP 600W ■サーバーおよびワークステーション向けに設計
AI推論エンジンとして、小型の組み込みシステムに好適！Intel's OpenVINO ツールキット対応
『Mustang-M2BM-MX2』は、2つのIntel Movidius Myriad X VPU MA2485を 搭載したAIアクセラレータです。 消費電力が少ないのと、高性能であるため、DNNトポロジーに適し、 AIエッジ用コンピュータとして好適であり、バッテリー駆動機器には、 より長い動作が可能。 この他に、miniPCIe fインタフェイスの「Mustang-MPCIE-MX2」と 「Mustang-V100-MX4」もご用意しております。 【特長】 ■M.2 BMインタフェイス (22 x 80mm） ■2 x Intel Movidius Myriad X VPU MA2485 ■消費電力：約7.5W ■動作温度：-20°C～60°C ■Intel's OpenVINO ツールキット対応 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
40 TOPS M.2 AIアクセラレータモジュール
M.2フォームファクタを採用したGeniatech AIアクセラレータモジュールは、PCやエッジデバイスにシームレスに統合でき、多様なアプリケーションで低消費電力ながらリアルタイムのディープニューラルネットワーク推論を実現します。
CNNモデルから生成AIモデルまで対応できるAIアクセラレーター
EdgeCortix SAKURA-IIは、同社の低レイテンシのDynamic Neural Accelerator（DNA）により、業界最高の効率を提供する最先端のAIアクセラレータです。小さなフットプリントで優れた性能を発揮する低消費電力のシリコンデバイスで、高速でリアルタイムのバッチサイズ１のAI推論を必要とするアプリケーション向けに設計されています。 SAKURA-IIは、エッジで最も困難とされている生成系AIアプリケーションを処理するように設計されており、設計者は画像、テキスト、サウンドのような異種の入力に基づいて新しいコンテンツを作成することができます。8W(標準値）の電力エンベロープ以内で、Llama 2 or 3、Stable Diffusion、DETR、ViTのような数十億のパラメータモデルをサポートし、視覚、言語、音声、その他 多くのアプリケーションにおける膨大な数のエッジ生成系AI用途の要件を満たします。
