このページの本文へ

従来モデル比1.5倍のCPU性能、GPU搭載にも対応し、産業機械や医療機器、社会インフラ向けに提供

PFU、組込みコンピュータ「AR8300モデル300N/310N」販売開始

2021年02月19日 11時00分更新

文● 大塚昭彦/TECH.ASCII.jp

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷

 PFUは2021年2月19日、組込みコンピュータAR800シリーズの最新モデル「AR8300モデル300N/310N」の販売を開始した。CPUとメモリの刷新で従来モデル比最大1.5倍のプロセッサ性能の実現、高性能GPU(グラフィックスカード)を搭載可能、独自開発ソフトウェアRAIDによる高信頼性などの特徴を持ち、産業機械や医療機器、社会インフラなど、高速な計算処理や高精細画像処理と高可用性が求められる用途に適する製品。

「AR8300 モデル300N/310N」の本体正面と背面。縦置きやラックマウントも可能

 AR8300モデル300N/310Nは、PFUの組込みコンピュータ製品ラインアップにおいてワークステーションクラスに該当する製品。CPUには6コアのインテルXeon E-2226GEまたはE-2176G(310N)、デュアルコア インテルPentium Goldシリーズ(300N)を搭載。DDR4メモリは最大32GBまで搭載可能。これにより、従来モデル比で1.1~1.5倍の処理性能を実現している。

 その一方で、高信頼性、高可用性を実現するために、PFU独自のエンベデッドチューニングを実施。CPU負荷や周辺温度環境の影響を抑え、安定した高性能も維持する。

PFUの組込みコンピュータ製品ラインアップと、前モデルと最新モデルのプロセッサ性能比較

 同モデルはPCI Express 3.0 x16に対応し、最大900Wの大容量電源も搭載。これにより、高性能グラフィックスカードを搭載して高精細画像の高速処理やAI/ディープラーニング処理を行う用途にも適している。なお、グラフィックスカード(NVIDIA Quadroシリーズ)のプレインストール出荷も可能。

 また、PFUが自社開発するソフトウェアRAIDを選択することができる。このソフトウェアRAIDは「自動診断型エラーハンドリング機能」により、ディスク異常が発生した場合にもI/Oレスポンスが大きく停滞することなく、さらに一時的な(障害ではない)ディスク異常だった場合には自動復旧する仕組みを備える。これにより、一般的なRAID製品よりも高い信頼性と可用性を実現する。さらに、高性能/低CPU負荷を両立したハードウェアRAIDと遜色のない性能を持つとしている。

一般的なRAID製品とPFU製ソフトウェアRAIDの異常処理の違い。リトライを繰り返さず即時エラー判断をして一時的に切り離すため、I/Oレスポンスが停滞することがない

 そのほか、過去のモデルから高い互換性や品質を継承している。従来モデルと同じ本体形状や取り付け構造、外部デバイス接続のためのシリアルインタフェース、OSやドライバといったものを維持しており、システムリプレース用途にも対応。また、設計段階から幾度ものレビューを行って品質を確保し、自社検証設備を利用した製品検証やフィードバックへの対応を実施している。

 そのほか、きめ細かな顧客ニーズへのカスタマイズ対応(BIOS、OS、ソフトウェア、ハードウェア)、北米や欧州、アジア圏の海外規格認証への対応、製品ライフサイクルに合わせた長寿命部品の採用と長期安定供給なども実現している。

 AR8300モデル300N/310Nの価格は非公表で、出荷開始は2021年6月から。PFUではARシリーズ全体で、今後3年間に1万台を販売することを目標に掲げている。

カテゴリートップへ

本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります

アクセスランキング

  1. 1位

    TECH

    フォーティネットの「SSL-VPN廃止」 IPsec移行と脱VPN、それぞれの注意点を総ざらい

  2. 2位

    ソフトウェア・仮想化

    「SaaSの死」の影響は感じない ― グローバル以上に好調な日本市場、ServiceNow鈴木社長が語る

  3. 3位

    ネットワーク

    ネットワークとセキュリティの統合に強み 通信事業者系ZTNA/SASEサービス3選

  4. 4位

    TECH

    「蟻の一穴」となるリモートアクセスVPNの脆弱性 ZTNA/SASEはなぜ必要か?

  5. 5位

    デジタル

    海外駐在員の負担を軽減し、ワンチームへ kintoneは言語と文化の壁を越える「翻訳の魔法」

  6. 6位

    ビジネス

    医療費5兆円抑制につながる“国産ヘルスケア基盤”構築へ SMBC×富士通×ソフトバンクが業務連携

  7. 7位

    エンタープライズ

    基盤も古いし、コードも酷い! そんなクエストにGitHub Copilotで試行錯誤しまくった「みんな」こそ最高

  8. 8位

    サーバー・ストレージ

    「30%ではなく“30倍”の生産性向上へ」 AIエージェント時代に求められるIT基盤、マイケル・デル氏が語る

  9. 9位

    ビジネス・開発

    いますぐ捨てたいITサービスは? AI推しにそろそろ飽きてません? 情シスさんのホンネを「ゆるっとナイト」で聞いた

  10. 10位

    ITトピック

    AIセキュリティで必要な6つの対策/20代の半数が「検索エンジンを使わない」/生成AIツールはエンジニアの「業務インフラ」へ、ほか

集計期間:
2026年05月19日~2026年05月25日
  • 角川アスキー総合研究所