Anzeige

Industrielle Mainboards für ‚Gemini Lake‘

Fujitsu erweitert die Palette seiner Mainboards der Industrial Series um die zwei Modellreihen D3543-S und D3544-S.

 (Bild: Fujitsu Central Europe)

(Bild: Fujitsu Central Europe)

Beide sind für die neuen Low-Power-Prozessoren der ‚Gemini Lake‘-Plattform von Intel ausgelegt. Diese CPUs mit einer Thema Design Power von 10Watt sind als System on Chip (SoC) ausgelegt. Sie verfügen über eine integrierte Grafikeinheit mit einer Auflösung im UHD-Format (Ultra-High Definition). Beide Mainboard-Linien sind für anspruchsvolle Anwendungsbereiche konzipiert, in denen kompakte, leistungsstarke und hoch zuverlässige Komponenten gefragt sind. Dazu zählen beispielsweise Industrie-PCs, Digital-Signage-Komponenten und Systeme in der Medizintechnik. Für Systeme, die Mainboards im Format Mini-ITX (170mmx170mm) benötigen, ist die Reihe Fujitsu D3543-S ausgelegt. Zur Wahl stehen die Celeron-CPUs J4005 mit zwei Rechenkernen und bis zu 2,7GHz Taktfrequenz sowie der J4105 (vier Cores; bis 2,5GHz). Hinzu kommt der Intel Pentium Silver Prozessor J5005 – ein Quad-Core-Modell mit 2,8GHz Taktfrequenz. Die integrierten Grafikeinheiten Intel UHD Graphics 60x unterstützen parallel bis zu drei Bildschirme. Über zwei DisplayPort-1.2-Schnittstellen lassen sich sogar 4K-Bildschirme (4096×2160 Pixel) mit 60Hz ansteuern. Zusätzlich stellt das D3543-S jeweils ein Embedded-DP-Interface (eDP v1.4) und eine LDVS-Schnittstelle (Low Voltage Differential Signaling) zur Verfügung. Einen neuen Formfaktor bringt dagegen die Reihe D3544-S ins Spiel: Mini-STX mit einer Größe von 147x140mm. Damit lassen sich platzsparende, aber dennoch leistungsstarke Systeme aufbauen. Sie eignen sich beispielsweise für Anwendungsbereiche, in denen es auf jeden Zentimeter ankommt. Zudem benötigen Mini-STX-Board weniger Strom als größere Hauptplatinen. Auf Rechenleistung und Grafik-Power muss der Nutzer dennoch nicht verzichten. Die beiden Versionen des D3544-S sind mit einem Intel Celeron J4105 oder Celeron J4005 ausgestattet. Beide SoCs verfügen über einen integrierten Grafik-Chip der Reihe Intel UHD Graphics 600. Der Arbeitsspeicher der Boards der Reihe D3543-S und D3544-S kann auf bis zu 16Gigabyte DDR4-RAM erweitert werden. Die Mainboards der Reihe D3544-S sind ab voraussichtlich Anfang Februar 2018 verfügbar und die Mainboards der Reihe D3543-S ab April 2018. Alle neuen Mainboards sind auch auf der embedded world 2018 am Stand von Fujitsu (Halle 2, Stand 10) zu sehen.

 

Industrielle Mainboards für ‚Gemini Lake‘
Bild: Fujitsu Central Europe


Das könnte Sie auch interessieren

Die für Automobilanwendungen qualifizierten Zynq UltraScale+ MPSoC-Familie von Xilinx ist ab sofort verfügbar. Sie ermöglicht die Entwicklung von sicherheitskritischen ADAS- und autonomen Fahrsystemen.‣ weiterlesen

Die Oszilloskope der neuen R&S RTC1000 Serie bieten eine hohe Geräteintegration trotz kompakter Bauform.‣ weiterlesen

Congatec und AMD schließen eine Partnerschaft zum erweiterten Langzeitsupport für einen der weltweit dienstältesten x86er Prozessoren. Im Ergebnis haben die AMD Geode basierten Prozessorboards von congatec nun eine geplante Verfügbarkeit bis Ende 2021.‣ weiterlesen

MSC Technologies unterstützt auf seinen Smarc 2.0- und Qseven-Modulen die neuen 64Bit i.MX8-Prozessoren von NXP. Die leistungsfähigen Baugruppen zeichnen sich trotz ihres geringen Energieverbrauchs durch eine hohe Rechen-Performance und eine Hochleistungsgrafik aus, die bis zu vier unabhängige Displays ansteuern kann.

Für die vielfältigen und zunehmenden Kommunikationsanforderungen industrieller Systemlösungen stellt Microsys auf der embedded world (4-340) eine kompletten Familie Single Board Computer und Development Kits vor. Die Systeme unterstützen den Time Sensitive Networking-Standard für die zuverlässige Datenübertragung in Echtzeit über Ethernet.

In diesem Jahr steht für Mathworks auf der embedded world (Halle 4, Stand 110) das Thema Implementierung von Algorithmen des Machine Learning und Deep Learning in Embedded Systemen im Fokus. MathWorks zeigt mehrere Beispiele aus verschiedenen Anwendungsbereichen des maschinellen Lernens, wie die Erkennung und Klassifizierung von Objekten und Sprache für autonome Systeme.

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige