Kontron: Module mit Xeon-D-1700- und Xeon-D-2700-Prozessoren

Server-Performance auf Modulplattformen

1. März 2022, 8:00 Uhr | Anna Molder
Server-Performance auf Modulplattformen
© Kontron

Kontron, Anbieter von Embedded-Computing-Technologie (ECT), kündigte Computer-on-Module mit Xeon-D-2700- und Xeon-D-1700-Prozessoren von Intel für das Internet der Dinge (IoT) an. Kontron erweitert mit der Xeon-D-1700-Prozessorserie die COM-Express-Basic-Type-7-Produktfamilie und hat die Xeon-D-2700-Prozessorserie ausgewählt, da sie die COM-HPC-Server-Module bestmöglich bedienen soll.

Die Intel-Server-Plattform mit bis zu zehn Cores für den Xeon-D-1700- und maximal 20 Cores für den Xeon-D-2700-Prozessor in Kombination mit einer großen Speicherkapazität und PCIe-Gen4-Fähigkeit gewährleiste eine hohe Performance für anspruchsvolle Anwendungsanforderungen.

Ergänzt durch Echtzeitfähigkeiten wie niedrige Latenz und Determinismus mit Intel Time Coordinated Computing (Intel TCC) und Time Sensitive Networking (TSN), die für ausgewählte SKUs verfügbar sind, sei die Plattform für den Einsatz in industriellen Automatisierungsprozessen geeignet. Mit erweitertem Temperaturbereich und 24/7-Zuverlässigkeit über zehn Jahre bei ausgewählten SKUs (Stock Keeping Unit) ermögliche die Intel-eigene Server-Grade-Plattform robuste Implementierungen für raue Umgebungen und extreme Bedingungen.

Das COM-Express-Basismodul Type 7, das den Xeon-D-1700-Prozessor unterstützt, biete Skalierbarkeit von vier bis zehn Cores in einem robusten Formfaktor, 32 PCIe Lanes und vier 10-GBit/s-LAN-Schnittstellen. Das Modul biete Platz für bis zu vier SO-DIMM-Sockel für maximal 128 GByte Speicher.

Das COM-HPC-Server-Modul Size D (160 mm x 160 mm) mit dem D-2700-Prozessor ermögliche volle Skalierbarkeit von vier bis 20 Cores, 48 PCIe Lanes und acht 10-GBit/s- oder vier 25-GBit/s-LAN-Schnittstellen. Das Design verfüge zudem über vier DIMM-Sockel.

Die beiden Computer-on-Module-Designs sind laut Kontron geeignet für Embedded-IoT/Industrie-4.0-Anwendungen, autonome Fahrzeuge und Robotik sowie zahlreiche potenzielle Anwendungen von AI-Workloads. Anwendungen am Netzwerk-Edge umfassen beispielsweise Multi-Access Edge Computing (MEC) oder 5G RAN, so die weiteren Angaben.

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