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Skalieren Sie Ihre NVIDIA Plattform für Multi-Sensor-AI

NVIDIA Lattice30 Juni 2026
Mehrere industrielle Netzteile werden im Vordergrund auf einer mehrstufigen Plattform angezeigt.
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Die Rechenleistung von NVIDIA reicht für Multi-Sensor-Systeme nicht immer aus. So kombinieren Sie sie mit FPGA-basierter Sensoraggregation und Holoscan, um Echtzeit-Anwendungen mit vielen Eingangssignalen zu ermöglichen.
 

Moderne AI-Anwendungen stützen sich auf mehrere Hochgeschwindigkeitsdatenquellen – Kameras, LiDAR, Radar und mehr.
 
Während NVIDIA-Plattformen leistungsstarke Rechenleistung bereitstellen, benötigen sie häufig zusätzliche Unterstützung für:

  • Aggregieren mehrerer Sensoreingänge
  • Normalisieren von Datenströmen
  • Reduzieren von Systemengpässen

Die Lösung
Holoscan + FPGA = Skalierbare Sensorintegration
 
NVIDIA Holoscan ermöglicht Echtzeit-Datenverarbeitungspipelines, ist jedoch auf eine effiziente Orchestrierung der Eingaben angewiesen. FPGAs dienen als Brücke, indem sie:
  • Sensordaten konsolidieren und vorverarbeiten
  • Die Kommunikation in NVIDIA-Systemen standardisieren
  • Deterministische Leistung mit niedriger Latenz ermöglichen

 
Starten Sie mit Lattice FPGAs für effiziente Edge-Designs
Lattice FPGAs bieten eine leichtgewichtige, energieeffiziente Möglichkeit, Multi-Sensor-Systeme zu ermöglichen.

Hauptmerkmale

A central FPGA chip is shown mounted on a circuit board, highlighted by a bright blue glow. Fiber-like light beams connect the FPGA to a square network port on the right, suggesting high-speed data transfer. On the left, a compact device is linked via a cable, completing the visual of an active digital system. The overall scene uses a futuristic blue palette to emphasize advanced electronics and connectivity.

FPGA-basierte Verbindung

Ermöglicht anpassungsfähige Schnittstellen für diverse Sensoren und führt die Datenpaketierung mit minimaler Verzögerung durch

Digital illustration shows an FPGA chip connected to a GPU block via a glowing arrow. On the left, icons represent a camera, cloud, car, wireless signal, and display feeding data into the FPGA. The scene uses a blue neon color palette over a dark grid background, suggesting high-tech and real-time processing. Text labels "FPGA" and "GPU" are clearly visible on the central chip and the right-hand block.

Optimierter GPU-Zugriff

Verschiebt Daten effizient von DRAM zu Rechen-Engines für schnelle AI-Inferenz

Digital illustration shows multiple glowing arrows pointing upward above a stylized bar chart. A smooth, wavy line graph runs across the scene, suggesting data trends and analytics. The image uses a blue neon color palette on a dark background, creating a modern, futuristic feel. Overall, it conveys growth, progress, and positive performance metrics.

End-to-End-Effizienz

Reduziert Engpässe zwischen Sensor-Eingang und Entscheidungsfindungs-Ausgabe

A central microchip is depicted glowing with bright blue light on a detailed circuit board. Light beams rise from the chip, suggesting data processing or high performance computing. The surrounding board features intricate electronic traces and components in a dark, high-tech environment. The overall visual emphasizes advanced technology, speed, and digital innovation.

Skalierbares und modulares Design

Ermöglicht Entwicklern die Integration mehrerer Sensoren, ohne das gesamte System neu zu entwerfen, und verkürzt die Markteinführungszeit

Am besten geeignet für:

  • Edge AI und Embedded Vision
  • Umgebungen mit geringem Stromverbrauch
  • Schnelles Prototyping und Deployment

Zusätzliche FPGA-Partner
Altera
  • Hochleistungsfähige, skalierbare Architekturen
  • Ideal für komplexe Systeme mit hoher Bandbreite

Microchip
  • Stark in industriellen und sicherheitskritischen Umgebungen
  • Deterministische Leistung und Zuverlässigkeit

Bauen Sie Ihr Multi-Sensor-System schneller

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