GPU internal dalam CPU dapat mempercepat kecepata konversi file untuk video, sehingga file besar dapat dengan cepat dikonversi ke dalam format yang dapat dijelajahi dengan lancar di berbagai perangkat. Misalnya, QNAP dengan GPU internal, TVS-h674T, memiliki kecepatan konversi file 1,5 kali lebih cepat daripada TVS-674XT generasi sebelumnya tanpa GPU internal, sehingga menghemat banyak waktu konversi file.
Saat QNAP NAS menggunakan GPU ekspansi PCIe eksternal, selain meningkatkan kinerja pemutaran konversi file dan komputasi grafis, ia juga dapat meningkatkan aplikasi grafis dan kinerja tampilan mesin virtual melalui GPU Pass-through*.
*GPU Pass-through hanya kompatibel dengan VM dalam arsitektur Windows dan hanya berlaku untuk model QNAP NAS dan kartu grafis tertentu. Sebelum membeli kartu grafis QNAP NAS, harap periksa terlebih dahulu dimensi fisik dan kebutuhan daya kartu grafis.
Bagaimana cara kerja NPU pada QNAP NAS? Apa saja kelebihan NPU?
Secara khusus, NPU dalam QNAP NAS mempercepat pengoperasian QNAP AI Core. Misalnya: pengenalan gambar AI album pintar QuMagie, pengenalan teks AI OCR Qsirch dalam gambar, pengenalan wajah QVR Face Insight, dan penghitungan orang QVR Human, semuanya mengandalkan NPU untuk meningkatkan efisiensi AI.
Misalnya, AI NAS TS-AI642 generasi baru, yang dirancang khusus untuk aplikasi pengenalan gambar AI, dilengkapi dengan prosesor ARM octa-core 64-bit, dan unit pemrosesan saraf (NPU) terintegrasi dengan kinerja komputasi 6 TOPS. Berkat NPU bawaan, TS-AI642 dapat menyelesaikan pengenalan wajah dalam 0,2 detik. Dibandingkan dengan model NAS 6-bay kelas yang sama, kecepatan pengenalan AI OCR teks dalam gambar yang dijalankan oleh TS-AI642 juga dapat mencapai peningkatan kinerja 20% yang signifikan.
QNAP NAS mendukung pemasangan Edge TPU, yang dapat membantu aplikasi seperti QNAP QVR Face dalam melakukan pengenalan wajah secara real-time selama analisis dinamis aliran video. Hal ini mengurangi beban kerja pada prosesor NAS dan sangat cocok untuk aplikasi yang memerlukan pengenalan puluhan ribu gambar wajah, atau di area bisnis dan keamanan dengan banyak aliran video. Akselerator Edge TPU yang hemat energi hanya memerlukan 0,5 watt untuk melakukan 4 TOPS (triliun operasi per detik) analisis.
Tampilkan Semua
Komentar