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黑科技 | 堡盟推出結合 RDMA 技術的 GigE Vision 3.0 相機,突破采集速度瓶頸!
在多相機高速采集系統的實際應用中,一直存在著諸多棘手的難題,尤其帶寬速度的限制,影響了系統性能的提升和廣泛應用。堡盟 RDMA 技術的 GigE Vision 3.0 相機的問世,為多相機高速采集系統帶來了全新的解決方案,點燃了行業創新之火。

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在多相機高速采集系統的實際應用中,一直存在著諸多棘手的難題,尤其帶寬速度的限制,影響了系統性能的提升和廣泛應用。

堡盟 RDMA 技術的 GigE Vision 3.0 相機的問世,為多相機高速采集系統帶來了全新的解決方案,點燃了行業創新之火。


大規模相機集群使用時的掣肘

01、存在的問題

目前的技術現狀下,一臺 PC 通過標準 SDK 集成 10 GigE 相機的數量少得可憐。在 Windows 系統環境中,最多只能集成 2-3 臺相機;而在 Linux 系統下,也僅僅能集成 4 臺相機。這對于需要大量相機協同工作,獲取海量圖像數據的應用場景來說,無疑是一大阻礙。

CXP 接口相機搭配 CXP 圖像采集卡,雖然能夠實現高性能配置,但問題也接踵而至。它需要使用獨立的 SDK,集成過程極為復雜,不僅耗時費力,還對技術人員的專業能力要求極高。而且,這種采集卡體積龐大,占用空間多,價格更是高昂,這無疑增加了企業的成本投入,讓許多企業望而卻步。

適用于 10 + GigE Vision 的圖像采集卡,情況與 CXP 圖像采集卡類似,同樣面臨著供應商較少的問題,這使得企業在選擇和采購時缺乏足夠的靈活性,進一步限制了其應用范圍。

02、堡盟新品出師

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面對這些行業痛點,堡盟推出了結合 RDMA 技術的 GigE Vision 3.0 相機,為多相機高速采集系統帶來了全新的解決方案,能夠實現更大規模的集成和更高速度的帶寬,為行業的向上發展帶來了希望。

在過去,傳統的標準型 GigE Vision 存在 CPU 占用過高的問題。它需要通過 PC 的 CPU 運行軟件進行協議處理,在這個過程中,頻繁的中斷、任務切換以及數據復制操作,使得 CPU 不堪重負。如此一來,不僅無法滿足高性能的要求,還會影響整個系統的運行效率和穩定性。

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堡盟的這款相機優勢顯著。它能夠直接將圖片上傳到應用緩存中,巧妙地避開了操作系統內核,大大減少了數據路徑中的軟件開銷。采用的零拷貝技術更是一大亮點,數據可以直接從發送端內存傳輸到接收端內存,徹底避免了傳統 TCP/IP 協議中多次數據拷貝的繁瑣過程,這使得數據吞吐量大幅提升,能夠輕松達到 100 Gbps 以上。同時,相機具備高性能和穩定性,CPU 負載極低,有效解決了傳統技術的弊端。


RDMA 技術+10 GigE 相機

多種場景下亦能滿足需求

·  小系統,直接連接:每張網卡可連接 2 臺相機,并且每臺 PC 支持多張網卡,方便快捷,適用于一些對相機數量需求相對較小、追求簡單高效連接的場景。

·  通過交換機連接的大系統:以 16 臺相機連接到交換機為例,搭配 100 G 的上行帶寬,每臺服務器還可支持多個網卡,強大的擴展性能夠滿足大規模數據采集的需求,為大型項目提供穩定可靠的支持。

·  使用筆記本連接:通過 Thunderbolt 口連接,方便靈活,對于需要移動作業或者臨時搭建采集系統的情況,提供了極大的便利。

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經過嚴格的性能測試,這款相機的表現令人驚嘆:

01、性能穩定

在 40G 的傳輸速率下,4 臺 10 GigE 相機連接在 2 塊雙口 10G 博通網卡上,性能穩定,CPU 占用僅 2%;在 160G 的傳輸速率下,16 臺相機通過交換機連接在 1 塊雙口 100G NVIDIA 網卡上,CPU 占用也僅為 4%。

02、適用于多相機高速采集系統

在通過 24 臺 VLXT - 126C.I、60 fps 實現的多路同步采集方案對比中,基于 RDMA 功能實現的系統架構優勢明顯。與標準 GigE Vision 實現的系統架構相比,基于 RDMA 技術的相機技術更適用于多相機高速采集系統。它能夠減少系統中的零部件數量,提高集成度,降低系統整體功耗,增強系統的整體穩定性,還能優化成本,為企業節省開支。

03、多場景應用

在 3D 動作捕捉、體育監測和運動分析等典型應用場景中,堡盟結合 RDMA 技術的 GigE Vision 3.0 相機已經發揮了重要作用。例如在 3D 動作捕捉中,能夠快速、準確地捕捉人體動作細節,為動畫制作、虛擬現實等領域提供高質量的數據支持;在體育監測和運動分析中,幫助教練和運動員獲取精準的運動數據,從而制定更科學的訓練計劃,提升運動成績。

 

新技術將為行業帶來新變革

堡盟結合 RDMA 技術的 GigE Vision 3.0 相機憑借其出色的性能和廣泛的適用性,為多相機高速采集系統帶來了革命性的變化,相信在未來,它將在更多領域大放異彩,推動視覺測量以及數據采集涌現出更多新應用,助力視覺行業不斷向前邁進。

 

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