GPU阵列 安特卫普大学展示桌面超级计算机Fastra II

比利时安特卫普大学展示了桌面超级计算机FastraII,采用Nvidia CUDA架构,配置6块ASUS双GPU GTX295及一块GTX275显卡,浮点运算能力达12TFLOPS,成本仅6000欧元。
近日,比利时安特卫普大学向大家展示了桌面超级计算机Fastra II,该桌面级超级计算机采用Nvidia CUDA架构,采用6块ASUS 双GPU的GTX295显卡和一块单GPU的GTX 275显卡,其浮点运算能力达到了12TFLOPS,与其出色的计算能力相比Fastra II的造价仅为6000欧元,性价比超高。

   Fastra II机箱内塞满了NVIDIA GTX295和GTX275,其功耗和发热量可见一斑。

   除了我们平时看到的台式机电源外,Fastra II还配备了特殊的电源为GTX295这些电老虎提供足够的动力。

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基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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