Elmatic.Net

🔷 MSI EdgeXpert to lokalna platforma AI na architekturze Grace Blackwell GB10. Modele językowe, machine vision, fine-tuning - wszystko na Twoich zasadach i na Twoim biurku. 🔷 Dlaczego wersja MSI wygrywa z referentem NVIDIA? Bo moc AI nie dusi się od ciepła.  🔹 Vapor chamber + 3 rurki cieplne   Temperatury zbijane szybciej i równomierniej niż w tradycyjnych rozwiązaniach.   Wynik: GPU nie kumuluje ciepła nawet pod pełnym obciążeniem. 🔹 Miedziane żebra o dużej powierzchni   Większa powierzchnia wymiany ciepła = szybsza konwekcja.   Wynik: stabilna struktura termiczna całego systemu. 🔹 Plastic-over-metal + zoptymalizowany przepływ powietrza   Powiększone wloty, kanały bez recyrkulacji, wyższe nóżki.   Wynik: chłodne powietrze trafia tam gdzie trzeba. Gorące nie wraca. 🔷 Fakty  🔹 Obudowa chłodniejsza o 15°C.   🔹 Stabilna moc powyżej 200W bez throttlingu.   🔹 10% wyższa wydajność AI. 🔷 Zobacz benchmark!  https://lnkd.in/d6wxTVTY

🔷 Przemysłowe systemy AI czy analizy wideo wymagają czegoś więcej niż zakupu topowego GPU do losowej obudowy. Bez dopasowania architektury sprzęt natychmiast utnie zegary. 🔷 Skuteczne wdrożenie opiera się na twardej weryfikacji specyfikacji:  🔹Typ obciążenia (symulacje, inferencja, trening)  🔹Wolumen i rodzaj pamięci GPU  🔹Wydajność układu chłodzenia w trybie 24/7  🔹Miejsce wdrożenia (od brzegu sieci po szafę rack)  🔹Architektura pozwalająca na rozbudowę maszyn 🔷 Tylko tak skonfigurowany hardware gwarantuje pełną stabilność termiczną pod pełnym obciążeniem. 🔷 Przeczytaj artykuł.  https://lnkd.in/dRe-FA3p

🔷 Kupując referencyjny superkomputer NVIDIA DGX Spark (MSI Server) i tak zderzysz się z fizyką. Temperatury prędzej czy później odetną wydajność Grace Blackwell. Najczęściej wtedy, gdy najbardziej jej potrzebujesz. 🔷 Jest jednak sposób, by wycisnąć z tej architektury maksimum i pracować wydajnie cały czas.  🔷 MSI przeprojektowało chłodzenie referencyjne, zastępując je zaawansowanym układem termicznym, który uwalnia pełen potencjał Blackwell bez throttlingu. 🔷 Zobacz to chłodzenie.   https://lnkd.in/d_Qy_S8m

🔷 GPU analizuje obraz 21x szybciej niż CPU. Oto dlaczego:  Każda klatka wideo z kamery IP to dziesiątki tysięcy operacji macierzowych dla modelu AI.   🔹 CPU ma kilkanaście rdzeni. Robi je po kolei.   🔹 GPU ma tysiące jednostek. Robi je równolegle. 🔷 Efekt w liczbach:   🔹 CPU (i7) + YOLO = 2–8 FPS na jeden strumień   🔹 GPU (RTX 4090) + YOLO = 150–230 FPS na jeden strumień  Przy 10 kamerach CPU zaczyna buforować, opóźniać, pomijać klatki. Szybkie zdarzenie – wejście osoby w strefę, nagły ruch – i system go nie widzi. 🔷 Kiedy GPU przestaje być opcją, a staje się koniecznością?   🔹 Analizujesz więcej niż kilka kamer jednocześnie   🔹 Używasz modeli deep learning (YOLO, detekcja, tracking)   🔹 Decyzja systemu musi zapadać w czasie rzeczywistym 🔷 Czytaj całość.  https://lnkd.in/gDDwcEW7

🔷 NVIDIA DGX Spark to stacja robocza zaprojektowana od zera do jednego zadania - lokalnej pracy z AI. W Elmark dostępna jako MSI EdgeXpert w obudowie z wydajnym chłodzeniem. 🔷 Procesor Grace Blackwell, 128 GB LPDDR5X, RDMA 200 Gb/s. Zasilanie USB-C, poniżej 40 dBA. Stoi na biurku. 🔷 Co na tym postawisz? 🔹 Duże modele językowe - Qwen 32B, GPT-OSS 12B. To LLMy wymagające 60-65 GB VRAM, które nie wejdą na żadną kartę konsumencką   🔹 Trenowanie modeli obrazowych przez ComfyUI   🔹 Środowiska deweloperskie - VS Code, Cursor, Open WebUI   🔹 Klaster z dwóch Sparków - łączysz kablem, masz 256 GB pamięci i modele do 405 miliardów parametrów 🔷 Cena? W artykule. Sprawdź.   https://lnkd.in/dPJUqhSq

🔷 Klasyczne serwery CPU nie były projektowane pod AI. Tysiące operacji równolegle, ogromne zbiory danych, praca ciągła. CPU liczy je sekwencyjnie. Po jednym zadaniu na raz. 😪  🔷 Accelerated computing przenosi najcięższe obliczenia na GPU.  🔹 Tysiące rdzeni zamiast kilkunastu  🔹 Trening modelu w godzinę zamiast doby  🔹 Analiza wideo w czasie rzeczywistym zamiast z opóźnieniem  🔷 Ale dobór sprzętu to nie tylko GPU. To też magistrala PCIe, chłodzenie, zasilanie, pamięć.    🔷 Zobacz, jak dobrać komputer do Accelerated Computing:  https://lnkd.in/duBDM2gv

🔷 Nasz człowiek z pistoletem na targach Polsecure. 🔫 🔷 Spokojnie, to tylko testy. Pokazaliśmy w Kielcach, jak technologia realnie chroni życie i mienie. Wykorzystaliśmy zaawansowaną analitykę wideo do wykrywania sytuacji krytycznych w czasie rzeczywistym. 🔷 Fundamenty systemu: 🔹 oprogramowanie VMS Milestone Systems 🔹 analityki danych do rozpoznawania sytuacji zagrożenia 🔹 wydajny, AI-ready komputer przemysłowy Elmatic mobilna stacja Acme Portable Machines, jako urządzenie wyjściowe 🔹 tablet Getac ZX10 do sterowania dronem oraz laptop Getac X600 do pracy w terenie. 🔷 Aplikacja wykrywa niebezpieczeństwo szybciej i dokładniej niż ludzkie oko. Pozwala na reakcję tam, gdzie liczą się sekundy. 🔷 Chcesz porozmawiać o systemach bezpieczeństwa nowej generacji? Skontaktuj się z nami.

🔷 Na webinarze odpalimy agenta NemoClaw na żywo. Dostanie zadanie, wykona je na realnych danych, w zamkniętej sieci. Zero chmury, zero połączenia z internetem. 🔷 Zobaczysz NemoClaw na stacji MSI EdgeXpert - lokalnej maszynie z GPU Blackwell i 128 GB pamięci. Wszystko przetwarza u siebie. Dane nie wychodzą poza Twoją infrastrukturę. 🔷 Jeśli chcesz zobaczyć różnicę między chatbotem, który odpowiada a agentem który robi - to jest ten webinar. 🔷 Nie możesz być na żywo? Zapisz się. Dostaniesz nagranie i materiały.  https://lnkd.in/d_i5kzHE

🔷 LLM świetnie odpowiada na Twoje pytania. A co opowiada innym o Twojej firmie? 🔷 Różnica między modelem językowym a agentem AI to różnica między mówieniem a robieniem. Ale agent, który wykonuje zadania na Twoich danych, musi działać wyłącznie w Twojej sieci. Bez wyjątków, bez wycieków.  🔷 Agenda: 🔹 Dlaczego klasyczne AI nie spełnia wymagań biznesu - ryzyko wycieku i brak kontroli nad infrastrukturą   🔹OpenClaw - agent AI, który nie tylko odpowiada, ale wykonuje zadania  🔹 NemoClaw - jak wdrożyć agentowe AI z zachowaniem 100% suwerenności danych   🔹 MSI EdgeXpert - lokalna stacja AI, którą masz pod kontrolą   🔹 Demo na żywo: agent AI pracujący na Twoich danych w zamkniętym środowisku   🔹 Od POC do wdrożenia - konkretna ścieżka krok po kroku 🔷 Dla kogo?   🔹 IT, DevOps, Cybersecurity  🔹 CTO i architekci systemów   🔹 Firmy pracujące na danych wrażliwych 🔷 Nie możesz być na żywo? Zapisz się. Dostaniesz nagranie i materiały. https://lnkd.in/dMyatssw

🔷DGX Spark umożliwia łączenie jednostek w klaster bez potrzeby stosowania zewnętrznych switchy. Dzięki NVIDIA ConnectX-7 dwa urządzenia połączysz bezpośrednio kablem QSFP56 200 Gb/s - działają jak jeden system z 256 GB pamięci i dwoma układami GB10. 🔷Uruchamiaj modele AI o wielkości od 200 do nawet 405 miliardów parametrów lokalnie - z pełną kontrolą nad danymi, niskimi opóźnieniami i przewidywalnymi kosztami. 🔷Sprawdź specyfikację.  https://lnkd.in/dc68MXzT