趋势 5G 技术正以惊人的速度加速发展，大幅提升固定无线接取（FWA）应用程序的功能和性能。最初，FWA 是为偏远和乡村地区经济上不可行的有线网络提供最后一哩连接的替代方案。在 5G 的推动下，受益于增加的带宽、完整的连接以及快速、灵活的部署，FWA 已进一步扩展到各种垂直市场。5G FWA 技术的最新进展，为全球业者在庞大的商机中竞争奠定了基础。   爱立信 2023 年 6 月的报告预测，到 2028 年，全球 5G FWA 用户将突破两亿大关，占固定网络连接的 17%。这份报告更指出，全球已有超过百家电信业者，纷纷投入 5G FWA 应用服务的行列。在全球积极弥合数字落差的背景下，5G FWA 已跃升为实现全国宽带连接的关键推手。   目前，5G FWA 的主要舞台仍聚焦于公共网络，透过无线传输来实现「最后一哩」的连接。然而，随着 3GPP Release 17 标准的正式底定，5G 的应用范畴正以前所未有的速度扩张。除了 5G 的基本盘，如 FR1 和 FR2 频率范围内的 eMBB（增强型行动宽带）、URLLC（超可靠低延迟通讯）和 mMTC（大规模机器类型通讯），更加入了 5G 网络切片、5G TSN（时间敏感网络）、5G 安全和 NTN（非地面网络）等进阶功能，这使得 5G FWA 技术得以在各种场景下，灵活建构 5G 专用网络。无论是智能工厂、智能制造、智能城市，还是智能交通（5G-V2X），5G FWA 都将成为推动这些领域发展的强大引擎。   挑战 5G FWA 在各行各业、各种情境下的广泛应用，意味着我们必须深入了解每个应用程序的独特需求，才能精准挑选出最适合的设备。   对于正在评估各种方案的服务供货商来说，以下几点至关重要：设备在处理大量流量时的稳定性、能否满足关键的低延迟需求、移动性和户外广域连接的支持度，以及能否提供一套全面且具前瞻性的解决方案，满足当前和未来的需求。   针对不同的现场应用，5G FWA 大致可分为四个等级：消费级、企业级、工业级和电信级。不同等级的 5G FWA，各自专注于不同的特性和功能，以便在各种使用场景中，都能充分展现 5G FWA 的优势。下表 I 详细说明了这四个等级 5G FWA 的特性。   表I 5G FWA 等级及其属性 属性等级 带宽 效能 运算  (AI) 延迟 可靠性 切片 安全性 PoE LAN IP代码 消费级 ★ ★★ ★ ★★★ ★ ★ ★ ★ ★ - 企业级 ★★ ★★★ ★★★★★ ★★★ ★★★★★ ★★ ★★★★★ ★★★★★ ★★ - 工业级 ★★★★★★ ★★★ ★★★★★ ★ ★★★ ★★★ ★★★ ★★★★★ ★★★ IP5xIP6x 电信级 ★★★★★ ★★★ ★★★★★ ★★★ ★★★ ★★★ ★★★ ★★ ★★★ IP6x   需求：低★/中★★/高★★★   消费级   部署地点：住宅、郊区、岛屿  部署类型：室内 目的：5G 无线传输取代有线传输 优势：增加带宽、快速部署、降低布线成本 网络环境：私有与公共网络兼具 应用：行动热点网络（MHN）、无线存取点（AP）   Enterprise Grade   部署地点： 办公室、银行、购物中心、校园 部署类型： 室内 目的： 优化用户体验，提升服务质量 优势： 更大带宽、高效能、低延迟、高稳定性 网络环境： 私有与公共网络并行 应用： 无线入侵防护系统（WIPS）、安全存取服务边缘（SASE）、行动热点网络（MHN）   Industrial Grade   部署地点： 工厂、智慧城市、医疗保健、体育赛事影像串流 部署类型： 室内、半户外、户外皆宜 目的： 优化网络带宽与效能、实现超低延迟、确保服务质量（QoS） 优势： 极致稳定性、强化安全性 网络环境： 以私有网络为主 应用： 网络切片、以太网络供电（PoE）控制、防火墙、物联网（IoT）网关   Telecom Grade   部署地点： 电线杆、智能交通号志与控制中心 部署类型： 室内、半户外、户外皆宜 目的： 提供一致且稳定的网络效能 优势： 极致稳定性、强化安全性 网络环境： 室内、半户外、户外全方位支援 应用： 5G 网络切片、网络整合箱（Network-in-a-box）、5G 车联网（5G-V2X）   NEXCOM 客制化方案，满足多元 5G FWA 应用需求 市场上替代方案琳琅满目，客户往往陷入选择困境。NEXCOM 洞察到此一缺点，透过高度客制化其产品，精准满足 5G FWA 应用程序在各种应用等级和设定下的独特需求。无论是私有或公共网络的部署，NEXCOM 都能提供清晰且完善的解决方案。NEXCOM 的 5G FWA 设备系列，涵盖桌上型单元和 1U 服务器，并依据 CPU 效能进行细致分类，同时提供丰富多元的无线和有线连接选项。   NEXCOM 的桌上型 uCPE，设计上兼顾 RISC 与 x86 架构，提供完整解决方案套件，内建网络操作系统，也能以白盒形式供企业弹性选择，让拥有软件研发资源的公司能自行客制化。   入门级的 DTA 1376，采用 Arm 架构，搭载 NXP® Layerscape® 4 核心处理器，整合 DPAA，强化网络加速功能，有效处理封包。以太网络连接方面，DTA 1376 配备七个 1GbE 铜埠，并可选配支援 5G FR1 和 Wi-Fi。   主流的 DTA 1164W 系列，则以 Intel 架构为核心，采用 Intel Atom® C3436L 4 核心 CPU，最高可支持 16GB DDR4 ECC 内存和 8GB M.2 SATA 2242 Key M SSD。网络连接方面，提供六个 1GbE RJ45 铜埠、两个 1Gb 埠、Wi-Fi 6 和 PoE，并可透过 72W 54V PoE 电源供应器，提供高达 30W（802.11at）的电力。   效能顶尖的 DFA 1163 系列，同样采用 Intel 架构，搭载 Intel Atom® C3558R/C3758R 处理器，分别有 4 个或 8 个核心。此系列整合了 10GbE SFP+ 光纤 LAN 端口，用于向上游数据传输至后端以太网络交换器，再传输至中央服务器。铜端口方面，提供两种链路速度选择，包括两个 2.5GbE RJ45 埠和八个 1GbE 以太网络交换器端口，为 VLAN 和 QoS 等 IoT 设备提供以太网络服务。无线连接方面，DFA 1163M/Q SKU 更是支持 Wi-Fi、5G FR1 和 5G FR2（毫米波）。   针对工业应用，NEXCOM 推出 DIN 导轨 ISA 141，专为严苛环境设计。ISA 141 采用 Intel 四核心 Atom® 处理器，体积精巧且无风扇，配备三个 1GbE 铜端口和一个光纤复合端口，提供稳定的网络连接。DIN 导轨设计使其易于整合至现有基础设施，而带外（OOB）管理功能则方便 IT 人员远程维护。此外，ISA 141 更支持双 Wi-Fi 和双 5G，实现并行连接和无线负载平衡。   为了确保效能，NEXCOM 的每一款 5G FWA uCPE 都经过 TCP 标准测试。测试在 NEXCOM 办公室进行，使用 Amari Callbox、符合 3GPP 标准的 eNB/gNB 和 EPC/5GC。拓扑图如图 1 所示。   图1. 5G FR1 NSA/SA测试拓扑   为了更深入了解 NEXCOM uCPE 盒在实际应用中的效能，我们在 5G FR2 NSA 模式下，采用 3CC 配置进行测试；而在 5G FR1 SA 和 NSA 模式下，则使用 4CC 的最大 Callbox 容量。这里的 3CC 和 4CC，代表测试中使用的聚合载波数量，这些数值是根据测试设备的配置和网络需求来决定的。透过这些测试，我们得以评估 uCPE 在严苛条件下的表现。   测试的重点在于下载能力，我们将 Amari Callbox 资源的 70% 平均分配给下载任务。同时，为了模拟真实应用场景，约 20% 的资源用于上传任务，剩余 10% 则分配给其他功能。每个 5G FWA uCPE 的测试结果都经过标准化处理，并以 Mbps 为单位，详细呈现在表 II 中。   表II 5G FWA产品组合、上传和下载速度测试结果以及等级对应     在 5G FR1 的测试中，我们使用了四款来自不同制造商的 5G 模块，分别装载于四台受测设备（DUT）上。至于 5G FR2 NSA 的测试，则选用了两款特定的 5G 模块：X55 和 X62。X55 模块与 3GPP Release 15 标准兼容，而 X62 模块（定位于入门级解决方案）则支持 3GPP Release 16，并具有出色的成本效益   整体而言，测试结果充分证明，每一台受测设备都已准备好在 SA（独立组网）和 NSA（非独立组网）模式下部署 5G FWA，无论是公共或私有网络环境，都能稳定运行。   结论 5G FWA uCPE 的应用潜力无穷无尽：从为智慧城市实现实时数据处理，到确保工业环境中的关键通讯，再到透过远距医疗解决方案革新医疗保健，以及在偏远地区提供无缝连接。5G FWA uCPE 以其可靠、低延迟和高带宽的连接特性，正逐步渗透至各行各业，成为推动创新和进步的强大动力。   NEXCOM 提供多样化的 5G FWA uCPE 产品线，满足各行各业和不同应用场景的需求。每一款设备都具备预定义的功能和扩充弹性，让客户能够根据自身需求，选择其他选配功能，打造客制化的 uCPE 解决方案。为了简化操作流程，NEXCOM 的 5G FWA uCPE 更整合了轻量级的网络操作系统，方便客户轻松进行设定和控制，专注于应用程序的开发，无需烦恼复杂的网络配置。

数位洪流势不可挡 全球数字化已非新闻，而是我们真切的生活样貌。试想，每秒钟，在线世界正以指数级的速度，源源不绝地产生巨量数据。预测指出，短短数年内，信息总量将迎来惊人的翻倍成长：从 2021 年的 75 ZB（zettabytes），飙升至 2025 年的 175 ZB[1]。   不论是我们手中的智能型手机、办公桌上的笔记本电脑，或是家中的个人计算机，储存与内存容量皆不断突破新高。同时，市场上琳琅满目的云端服务，更提供了随时随地存取数据的便利性。商业领域亦不遑多让，无论是大型企业或小型机构，纷纷投入混合云的建置，或委托专业服务供货商打造专属的云端解决方案。   随着科技的演进，数据型态也经历了剧烈的转变。数十年前，模拟讯号逐渐被数字讯号取代，而今，传输如此庞大的数据量本身已是一项极其艰巨的任务。更重要的是，在数据传输过程中，关键信息必须受到层层保护。因此，网络安全已成为数据抵达目的地前，不可或缺的关键环节。特别是在日常活动日益在线化的今天，网络安全的重要性更是不言而喻。   旧基建升级大作战 在既有的旧有网络基础架构中，整合全新的解决方案，向来是 IT 专业人员面对的一大挑战。理想情况下，我们都期盼能实现无痛升级，然而现实往往不如人意，部分停机似乎成了不得不付出的代价。因此，企业组织面临的抉择，往往简化为一个核心问题：究竟是要勇于迎接趋势，还是选择原地踏步？   对于那些力求稳健成长的企业而言，寻觅能够提升网络管理效率与安全性的设备，显得格外重要。这里所指的效率，不仅仅是数据传输的速度，更涵盖了数据分析和储存的能力。透过妥善运用网络管理工具，企业不仅能强化网络安全性，更能提升其可存取性。   新汉神兵利器驾到 新汉计算机隆重推出 NSA 5190，这款崭新的 1U 机架式设备，不仅强化了其网络安全产品线，更搭载了最新 Intel® Core™ 处理器与 PCIe 4.0 接口，为企业带来前所未有的网络安全体验。 NSA 5190 采用模块化设计，兼具高度灵活性，完美支持 SD-WAN、网页监控、负载平衡及网络虚拟化等多种应用场景。   第 12 代 Intel® Core™ 处理器（原代号 Alder Lake S）采用效能核心（P 核心）与效率核心（E 核心）的混合架构[2]，在单一 CPU 中实现了强大的运算能力，足以轻松应对巨量数据与繁重的工作负载。此外，这种混合架构还能以更低的功耗，提供更高的效能。CPU 内建的大型快取，更能加速数据存取，提升整体运算效率。   除了强大的处理器，Intel® 600 系列芯片组也带来了丰富的扩充选项与加值功能，例如整合式 MAC、Intel® Rapid Storage Technology 及 Intel® Trusted Execution Technology 等，进一步提升了 NSA 5190 的整体效能。   Intel® Rapid Storage Technology 提供强化的数据保护与扩充性，无论系统采用单一或多个硬盘，都能享有高效能与低功耗的优势。在多硬盘配置下，更能有效防止硬盘故障导致的数据遗失。   与前一代同系列设备相比，NSA 5190 在内存速度与容量方面取得了显著的提升。它支持四个 DDR4 2666/3200 DIMM，最大内存容量高达 128GB，是前一代的两倍。   NSA 5190 还将 LAN 连接器接口升级至 PCIe 4.0，其每通道带宽是 PCIe 3.0 的两倍，达到每秒 2 GB，并具备向前与向后兼容性。搭配专用的 LAN 模块，NSA 5190 展现了其高度可配置的网络设备价值。   最后，NSA 5190 的灵活性也不容忽视。凭借新汉计算机数十年的研发经验，NSA 5190 采用可扩充的多功能设计，能满足各种应用场景的需求。主板上的边缘连接器，可安装 FPGA、AI 或智慧 NIC 卡等附加卡，进一步扩展其功能。   未来网络安全新纪元 技术的演进，不仅开启了无限可能，同时也带来了前所未有的挑战。然而，新汉计算机最新推出的 1U 机架式设备 – NSA 5190，已为迎接这双重局面做好了万全准备。它采用面向未来的设计理念，显著提升了内存容量与数据传输速度，并提供一系列丰富的可选功能，使其成为各规模企业在各种应用场景下的理想选择。       NSA 5190 采用第 12 代 Intel® Core™ 处理器、2 个 1GbE RJ45 端口和 4 个 LAN 模块插槽的 1U 机架式设备   第 12 代 Intel® Core™ 处理器 PCH：R680E 4 个 DDR4 2666/3200 非 ECC/ECC UDIMM，最高 128GB 1 个 M.2 2280 Key M (SATA) 1 个 TPM 模块 1 个 PCIe4 x4 连接器，用于薄型扩充卡 4 个 LAN 模块插槽  

趋势 在数字转型的浪潮下，网络安全正面临前所未有的挑战。随着网络威胁日益复杂，企业迫切需要更先进的防御机制，以保护其敏感数据与关键基础设施。在此背景下，人工智能（AI）与网络安全的融合，被视为一项突破性的发展，有望彻底颠覆传统的威胁检测与应对模式。   促使企业积极导入 AI 于网络安全领域的动机，源于多重因素的交织。首先，日趋精密的网络攻击，已远远超出传统安全工具的应对能力。其次，严格的法规遵循要求，迫使企业必须采取更周全的数据保护措施。再者，AI 的导入，有助于实现安全运营的自动化，从而显著提高效率。因此，全球的 IT 专业人员，都在积极探索能够适应不断演变的威胁情势的智慧化解决方案。   挑战 当企业开始部署人工智能（AI）于网络安全硬件时，将面临一系列复杂的挑战，需要创新的解决方案和策略性的规划。首要难题在于如何将 AI 硬件与现有的 IT 基础设施无缝整合。IT 专业人员必须克服兼容性、互操作性等问题，确保 AI 系统能与既有的安全架构协同运作。此外，AI 网络安全的资源密集特性，也对计算资源、内存分配和储存容量提出了严格要求，以确保系统的最佳效能和可扩展性。   更重要的是，AI 网络安全硬件所处理的数据极为敏感，因此数据隐私和安全至关重要。IT 专业人员必须在利用 AI 进行威胁侦测和防御的同时，确保敏感数据免受外泄、未经授权的存取和违反合规性等风险。如何在强大的数据保护措施与 AI 驱动的数据洞察之间取得平衡，是一项微妙的挑战，需要严格的加密和访问控制技术。   NEXCOM 提供的解决方案 NEXCOM 致力于协助企业发掘人工智能（AI）于网络安全领域的无限潜力，提供强大的解决方案，以强化网络防御、确保数字资产的安全，并在数字时代中建立更坚实的防护网。   NEXCOM 针对网络安全运营中导入 AI 硬件所面临的诸多挑战，推出基于 NSA 7160R 的解决方案。此方案采用模块化设计，并与前代产品系列共享相同的外形尺寸，有效降低了整合复杂性，实现与现有 IT 基础设施的无缝衔接。   此外，NSA 7160R 在设计上充分考虑了可扩展性，使企业能够透过动态分配运算资源、优化内存使用及扩展储存容量，灵活应对不断变化的营运需求。客户可根据预算及需求，选择不同速度的 DDR5 内存。灵活的 LAN 模块配置，更支持每系统最高 2.6TB 的以太网络联机，或透过储存适配卡扩充至 128GB 的额外储存空间。   NEXCOM 的解决方案以效能优化为优先，协助企业实现卓越的侦测准确度、快速响应时间及高度可扩展性，提供具体可行的数据洞察及主动式的威胁缓解能力，有效防御新兴的网络威胁。NSA 7160R 支持最新的双第五代 Intel® Xeon® 可扩充处理器，并向下兼容第四代 Intel® Xeon® 可扩充处理器，让客户能依需求扩充 CPU 核心数及处理器世代。此平台更整合一系列加速器，包括 Intel® Crypto Acceleration、Intel® QuickAssist Software Acceleration、Intel® Data Streaming Accelerator (DSA)、Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost)、Intel® Advanced Matrix Extensions (A 1 MX) 等。[1]加速器配置可能因所选处理器 SKU 而异。   为验证 NSA 7160R 在 AI 网络安全方面的效能，NEXCOM 进行了一系列测试，比较采用双第四代 Intel® Xeon® 可扩充处理器 (DUT 1) 与双第五代 Intel® Xeon® 可扩充处理器 (DUT 2) 的两种配置。测试中选用的 CPU SKU，在效能及核心数上皆经过严格比对，以确保测试的公平性及公正性。其余配置皆保持最高程度的等效性。详细测试配置如表 I 所示。   测试中，选用 MalConv 及 BERT-base-cased 两款开源安全 AI 模型。    表 I DUT 1 和 DUT 2 测试配置 项目 DUT1 DUT2 第四代 Gen Intel® Xeon®-based 第五代 Gen Intel® Xeon®-based 内存 2 x Intel® Xeon® Gold 6430 处理器 2 x Intel® Xeon® Gold 6530 处理器 Memory 252GB16 (8+8) x 32G DDR5 4800 RDIMMs SSD 512GB1 x 2.5" SSD SATA III 储存 1.2TB4 x M.2 2280 PCIe4 ×4 4TB NVMe modules in slot 2 Ubuntu 22.04 核心 v5.19     MalConv 人工智能模型测试结果 MalConv（恶意软件卷积神经网络）是一种应用于网络安全领域的深度学习技术，专门用于恶意软件的侦测。   相较于传统依赖特征码或行为分析的恶意软件侦测方法，容易被多型或未知变种绕过，MalConv 采用卷积神经网络 (CNN) 直接分析可执行文件的二进制数据。透过对恶意与良性档案的训练，MalConv 学会辨识二进制数据中的模式，进而侦测出隐藏在二进制程序代码中的恶意特征，有效绕过对特征码或行为分析的依赖，提升对多型或未知恶意软件的侦测能力。   为了评估 MalConv 人工智能模型在实际应用中的效能，我们在两台受测装置 (DUT) 上进行了延迟与吞吐量测试。延迟测试旨在衡量 MalConv 分析输入档案并给出分类结果（恶意或良性）所需的时间，而吞吐量测试则评估 MalConv 在特定时间内处理多个档案或数据流的能力。这些测试结果，能提供 MalConv 在人工智能网络安全应用中的效能、响应速度、可扩展性及效率等方面的关键信息。   不同优化方法的 MalConv 延迟与吞吐量测试结果，详见表 II。   表 II MalConv 人工智能模型延迟和吞吐量测试结果 框架 优化方法 模型 平台 延迟(毫秒) 吞吐量(样本/秒)/(FPS) tensorflow 2.15.0 INC 2.2 Malconv.inc.int8.pb DUT 1 12.15 82.3 Malconv.inc.int8.pb DUT 2 11.18 89.47 onnxruntime 1.16.3 INC 2.2 Malconv.inc.int8.onnx DUT 1 16.55 60.43 Malconv.inc.int8.onnx DUT 2 14.47 69.1   根据测试结果显示，第五代 Xeon 服务器在两种优化方法和两个测试项目（延迟和吞吐量）上，均展现出更优异的效能。   在实时威胁侦测中，更低的延迟至关重要，它能确保安全事件获得更迅速的响应。 在 tensorflow 2.15.0 框架下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 8%，比第四代 Xeon DUT 减少了 0.97 毫秒。 在 onnxruntime 1.16.3 框架下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 13%，比第四代 Xeon DUT 减少了 2.08 毫秒。   总结来说，第五代 xeon 服务器，在延迟上的表现，明显优于第四代 xeon服务器。   图 1. MalConv 人工智能模型延迟测试结果   更高的吞吐量代表更强大的数据处理能力，这对于高效分析庞大的数据集至关重要。   在 tensorflow 2.15.0 框架下，第五代 Xeon DUT 的吞吐量提升了 9%，每秒可分析的样本数比第四代 Xeon DUT 多出 7.17 个。 在 onnxruntime 1.16.3 框架下，第五代 Xeon DUT 的吞吐量提升了 14%，每秒可分析的样本数比第四代 Xeon DUT 多出 8.67 个。   从吞吐量的测试结果来看，第五代 xeon 的效能，明显高于第四代 xeon。   图 2. MalConv 人工智能模型吞吐量测试结果     BERT-base-cased 人工智能模型测试结果 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）是 Google 开发的一款强大的自然语言处理模型。其中，「base」版本相较于 BERT-large 等大型变体，在规模上较小，运算成本也相对较低。「cased」变体则保留了输入文本的原始大小写，完整地保留了文本的大小写信息。   在人工智能网络安全领域，BERT-base-cased 为网络安全应用中的自然语言理解提供了多功能的框架。此模型可用于多种任务，包括威胁情报分析、电子邮件和讯息分类、恶意 URL 侦测、事件响应和威胁搜寻等。    在测试期间，我们分析了每台受测装置 (DUT) 的静态、动态和 FP23 BERT-base-cased 模型延迟。同时，我们也测试了 1 个和 4 个活动核心的效能，以评估增加核心数量是否能带来效能提升。测试结果详见表 III。   静态模型延迟是指预先训练的 Bert-base-cased 模型处理输入数据并进行预测而无需进一步适应所需的时间。动态模型延迟测量 Bert-base-cased 在运行时根据不断变化的威胁条件或操作环境变化进行调整或微调所需的时间。FP23 模型延迟表示 Bert-base-cased 配置为保持 23% 的特定误报率时的延迟。最大限度地减少 FP23 模型延迟使安全团队能够更快地响应安全事件，从而减少调查和缓解所需的时间和资源。    表 III BERT-base-cased 人工智能模型静态、动态和 FP23 延迟测试结果 框架 优化方法 用于测试的核心 平台 静态 qat 模型延迟(毫秒) 动态 qat 模型延迟 (毫秒) FP32 模型延迟 (毫秒) Pytorch 2.1.0 IPEX 2.1.100 1 Core DUT 1 97.5 472.46 862.99 DUT 2 86.28 327.53 726.27 4 Cores DUT 1 29.84 118.94 261.3 DUT 2 25.08 98.78 214.32   根据测试结果显示，第五代 Xeon 服务器在所有三项测试项目（静态、动态和 FP23 BERT-base-cased 模型延迟）以及两种 CPU 资源分配测试设置（1 个和 4 个核心）下，均展现出更卓越的效能。   在实时威胁侦测中，更低的静态模型延迟至关重要，它能加快对安全警报、电子邮件内容或聊天讯息等文字数据的分析速度。过长的延迟可能导致处理延误，进而影响安全运营的响应能力，阻碍及时的威胁缓解工作。 在 1 个核心的测试情境下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 12%，相较于第四代 Xeon DUT，减少了 11.22 毫秒。 在 4 个核心的测试情境下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 16%，相较于第四代 Xeon DUT，减少了 4.76 毫秒。   总结来说，在静态模型延迟的表现上，第五代 Xeon 服务器明显优于第四代 Xeon 服务器。   图 3. BERT-base-cased 人工智能模型静态延迟测试结果   较低的动态模型延迟，能使模型更迅速地应对新兴的威胁和不断变化的攻击模式，进而提升其在网络安全运营中的效能。 在 1 个核心的测试情境下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 31%，相较于第四代 Xeon DUT，减少了 144.93 毫秒。 在 4 个核心的测试情境下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 17%，相较于第四代 Xeon DUT，减少了 20.16 毫秒   从动态模型延迟的测试结果来看，第五代 Xeon 服务器在应对变化威胁时，反应明显比第四代 xeon 服务器快速。   图 4. BERT-base-cased 人工智能模型动态延迟测试结果     实现较低的 FP23 模型延迟，对于在维持高侦测准确性的同时，最大程度地减少误报至关重要。这确保了安全团队能将精力集中在真实的威胁上，避免被大量的误报所困扰。 在 1 个核心的测试情境下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 16%，相较于第四代 Xeon DUT，减少了 136.72 毫秒。 在 4 个核心的测试情境下，第五代 Xeon DUT 的延迟降低了 18%，相较于第四代 Xeon DUT，减少了 46.98 毫秒。   从 FP23 模型延迟的测试结果来看，第五代 Xeon 服务器在降低误报和保持高侦测准确度上，明显比第四代 Xeon 服务器有更好的表现。     图 5. BERT-base-cased 人工智能模型 FP23 延迟测试结果    测试总结 两台受测设备均成功运行了人工智能安全软件，其中搭载第五代 Intel® Xeon® 可扩充处理器的平台，在效能上明显优于搭载第四代 Intel® Xeon® 可扩充处理器的服务器。两平台在安全相关任务的延迟和吞吐量表现上，均展现出高效能，充分证明其已为人工智能网络安全应用做好准备。   结论 随着网络安全局势的不断演进，IT 人员必须积极应对新兴威胁，并充分利用人工智能技术的最新进展。将 MalConv 和 Bert-base-cased 等人工智能算法整合至网络安全运营中，代表着对抗网络威胁的一大突破。   NEXCOM 的 NSA 7160R 服务器，透过提供强化的威胁侦测能力、快速的响应时间和更高的运营效率，有效解决了企业在保护数字资产方面所面临的各种挑战。由于两测试平台均展现出解决网络安全工作负载的卓越能力，最终的平台选择，将取决于客户的特定需求和对效能的考虑。   Intel, the Intel logo, and other Intel marks are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries.

Intel® 边缘影像基础架构参考设计，于 NEXCOM NSA 7160R 上成功部署，实现智能城市边缘影像的实时高效处理。实测数据明确显示，此解决方案在 AI 运算与储存效能方面，全面符合 Intel® EVI 的严格指标。   Intel® 网络建构者社群伙伴 NEXCOM，在其高效能三合一服务器 NSA 7160R 上，完整验证 Intel EVI 2.0 软件（Intel EVI 参考设计之核心组件）。NSA 7160R 搭载双第四代 Intel® Xeon® 可扩充处理器，提供卓越的图像处理与 AI 推论能力，并整合高带宽 LAN 模块与高容量 NVMe 储存模块，为边缘运算应用提供强大的硬件支持。   为精确评估 NSA 7160R 在计算机视觉应用中的效能表现，测试团队采用 Intel EVI 2.0 标准测试流程，针对以下四项关键工作负载进行严谨的吞吐量测试：   影像／影片数据的快速储存与撷取 高效能 AI 影像／影片推论运算 精准的影像特征比对 复杂数据的高效丛集分析   测试结果明确验证，NEXCOM NSA 7160R 结合 Intel EVI 参考设计，可构建一套强大且高效的边缘影像服务器系统，足以胜任智能城市等应用场景中，复杂且严苛的边缘运算工作负载。   本解决方案简介由 Intel® Corporation 专业团队制作，如欲深入了解更多详细信息，欢迎下载完整 PDF 文件。       Intel, the Intel logo, and other Intel marks are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries.

趋势 在工作站网络影像录像机 (NVR) 市场中，客户的关注焦点已不再仅限于 CPU 效能与系统可扩充的摄影机数量。时至今日，系统在支持既定摄影机数量的同时，能否胜任串流影像分析任务，已成为重要的考虑因素。因此，评估是否能强化 AI NVR 的影像串流处理能力，例如透过导入影像加速卡 (GPU)，显得格外关键。此外，搭载高效能 CPU 并针对运算与执行需求进行深度优化，亦是满足客户高标准期望的要素。近年来，由于软件运作对于数据存取的低延迟与高速传输需求日益殷切，NVMe 固态硬盘已成为市场上的主流趋势。 在当前的产业脉动下，深度学习已然成为 NVR 产品的标准配备。将透过 CNN、RBFN、MLP、DBN 等多种网络模型训练出的推论引擎部署于 NVR 中，已是成熟且立即可用的功能。基于此，如何在系统中逐步整合适切、精准且具备实时性的加速方案，已演变成为监控市场中一项至关重要的课题。   挑战 当前，在 1U 机架式 NVR 市场中，为整合额外的 PCIe 扩充卡，多数产品倾向采用尺寸小于 Micro ATX 的主板。此一设计决策的主要考虑在于，此类主板无法容纳全高 (full-height) 与全长 (full-length) 的扩充卡。此外，主板的尺寸限制亦使得同时搭载 M.2 Key B 与 M.2 Key M 接口成为难题。更甚者，早期 Intel® 平台的 CPU 仅支持 PCIe x16 接口输出。因此，若要支持 M.2 Key M PCIe 4.0 x4 接口，势必得将 PCIe 插槽的规格降级至 PCIe x8。此一状况无疑限缩了显示适配器的扩充弹性。   解决方案 拜 Intel® 第 13 代架构的显著进化所赐，CPU 的 PCIe 通道效能获得了长足的进步。此项提升整合了 PCIe 5.0 x16 与 PCIe 4.0 x4 接口的组合。这项创新使得系统得以配置一个专用于扩充加速卡的 PCIe 5.0 x16 插槽，以及一个额外的 NVMe 支持插槽 (Intel® 第 13 代 CPU PCIe 信道配置如表 I 所示)。此项技术跃进亦透过支持 PCIe 4.0 x4 规格，进一步提升了 NVMe 固态硬盘的效能 (PCIe 3.0 x4 与 PCIe 4.0 x4 的效能测试结果详见表 II)。藉由这项升级，NEXCOM 的 NViS 5704 已不再受限于标准 Micro ATX 尺寸设计，进而能够配备一个同时支持 PCIe 5.0 x16 与 M.2 Key M PCIe 4.0 x4 配置的 PCIe 插槽。这项设计上的突破，将为用户提供更广泛的硬件选择，以满足其多元化的应用需求。   表 I：第 13 代 Intel® Core™ CPU PCIE 通道   表 II：Windows 10 + Crystal Disk Mark 5.2.1 效能测试 WD SN740 NVMe SSDM.2 2280 Key M PCle Gen4 x4 PCIe 3.0 x4 PCIe 4.0 x4 WD SDDPNQD-256G 读取  [MB/s] 写入  [MB/s] 读取  [MB/s] 写入  [MB/s] Seq Q32T1 3565 1980 4081 2026 4K Q32T1 350.2 176.2 887 1166 Seq 2756 1979 3613 2026 4K 70.17 148.8 87.44 317.6   透过额外配置的 PCIe 4.0 x4 接口，用户得以轻松整合如 Hailo-8 M.2 接口模块等加速卡。这项设计有助于各种 Hailo-8 加速模块的顺畅导入，进而显著提升影像串流的推论效能。值得注意的是，此类应用需要与更高规格的 PCIe 4.0 x4 传输速度兼容。反之，若 PCIe 信道规格未能满足加速卡的需求，则可能导致推论效能出现明显的衰减 (Hailo-8 在 PCIe 3.0 x4 与 PCIe 4.0 x4 接口上的效能测试数据，请参阅表 III)。   表 III：Hailo-8 在 PCIe 3.0 x4 和 PCIe 4.0 x4 上的效能测试结果* 对象侦测基准检验采用 YOLOv5m 和 SSD_MobileNet_V1     Hailo-8 with 13th Gen Intel® Core™ i9-13900E M.2 2280 Key M Gen4 PCle x4 PCIe 3.0 x4 PCIe 4.0 x4 对象侦测 输入分辨率 FPS 输入分辨率 FPS YOLOV5m 640 x 640 178 640 x 640 217 SSD_MobileNet_V1 300 x 300 862 300 x 300 1053   结论 NEXCOM 的 NViS 5704 NVR，藉由搭载 Intel® 第 13 代 Core-i 处理器，在整体效能上取得了显著的跃升。该处理器采用的 Thread Director 技术，能够针对操作系统排程器进行细致化的控制。这项创新不仅有助于开发更具能源效率的软件，更能优化应用程序的执行流程。不仅如此，NEXCOM NViS 5704 NVR 更进一步强化了额外的 PCIe 4.0 x4 接口，以提供对高速 NVMe 固态硬盘与加速卡的优异支持。这项关键的升级，成功将 1U 机架式 NVR 的层次提升至崭新境界，使其功能范畴不再仅限于传统的影像录像与显示。这些强大的功能，将能赋予安全管理单位更高效的影像串流监控与分析能力，实时辨识潜在的威胁以及锁定感兴趣的对象或人员。  

趋势 在工作站网络影像录像机 (NVR) 市场的演进中，客户需求已不仅止于 CPU 效能与摄影机支持数量。现今，系统在多摄影机运作下，同步执行串流分析的能力更显重要。因此，强化 AI NVR 的影像串流处理效能成为关键，例如透过增添影像加速卡 (显示适配器)。此外，高效能 CPU 搭配优化的执行需求，更能满足市场对效能的高度期待。同时，随着软件数据存取对低延迟与高速传输的需求日增，NVMe 固态硬盘的应用也日益普及。   挑战 然而，现行 Intel CPU 设计采用单一程序代码与多线程，大小核心间的差异性有限，导致软件开发者在优化执行效率上面临挑战。此外，内建 PoE 端口的 NVR 系统往往受限于空间，难以容纳额外的影像加速卡。为此，工作站 NVR 市场亟需支持机架式与壁挂式安装的解决方案。在软件开发领域，开发者倾向于透过 CPU 管线，运用 NVMe 进行高速、低延迟的数据存取。然而，过去的设计需透过 CPU 上的 PCIe x16 管线导入 NVMe，迫使开发者在 PCIe x16 显示适配器与 NVMe 之间做出取舍。   解决方案 随着世代演进与微架构的成熟，第 12 代 Intel® Core™ 处理器在 CPU 设计上实现了重大突破。其采用的效能核心与效率核心混合设计，构建出 CPU 混合式「big.LITTLE 架构」，不仅有助于排程器处理复杂的多核心工作负载，更能有效管理核心运作。Intel® Xeon® E-2278GE 与 Intel® Core™ i9-12900E 的效能测试结果，详见表一。   表一Windows 10 + PassMark-Performance Test 10.2 基准检验 Intel® Xeon® E-2278GE(Intel® Coffee Lake-S) Intel® Core™ i9-12900E(Intel® Alder Lake-S) PassMark-Performance Pass Mark Rating 3160.9 Pass Mark Rating 3982.2 CPU Mark 13694.4 CPU Mark 30780.3 2D Graphics Mark 359.5 2D Graphics Mark 399.8 3D Graphics Mark 1355.3 3D Graphics Mark 1876.4 Memory Mark 2834.4 Memory Mark 3437.1 Disk Mark 20290.3 Disk Mark 24023.5     根据上述效能测试结果，新款 Intel® Core™ i9-12900E 声称其效能较 Intel® Xeon® E-2278GE 提升达 25%。更值得注意的是，其图形译码能力的跃进，使实时显示效能几乎翻倍。为进一步了解两者在实时显示效能上的差异，表二详细列出了 Intel® Xeon® E-2278GE (搭配 Intel® UHD Graphics 630) 与 Intel® Core™ i9-12900E (搭配 Intel® UHD Graphics 770) 的测试数据。   表二Windows 10 + Geeks Furmark-Performance 基准检验 Intel® Xeon® E-2278GE/Intel® UHD Graphics 630(Intel® Coffee Lake-S) Intel® Core™ i9-12900E/Intel® UHD Graphics 770(Intel® Alder Lake-S) Geeks Furmark 效能测试 Test@720P Test@1080P Test@720P Test@1080P 15 FPSScore: 897 9 FPSScore: 526 27 FPSScore: 1588 16 FPSScore: 915     新款 Intel® Core™ i9-12900E 在 CPU PCIe 管线设计上，进行了显著的改良。其创新的 PCIe x16 与 PCIe x4 接口混合配置，不仅支持 PCIe x16 插槽的加速卡，更额外提供 NVMe 支持，为系统扩充性带来前所未有的弹性。这项技术的进步，大幅提升了 NVMe 的效能，实现了 PCIe Gen4 x4 的传输速度，相较于上一代的 PCIe Gen3，效能更是翻倍成长。表三详细列出了 PCIe Gen4 4.0 与 PCIe Gen3 2.0 的效能测试结果，充分展现了新款设计在数据传输上的卓越表现。   表三Windows 10 + Crystal Disk Mark 5.2.1 基准检验 WD SN740 NVMe SSDM.2 2280 Key M PCle Gen4 x4 Intel® Xeon® E-2278GE(Intel® Coffee Lake-S) Intel® Core™ i9-12900E(Intel® Alder Lake-S) WD SDDPNQD-256G Read [MB/s] Write [MB/s] Read [MB/s] Write [MB/s] Seq Q32T1 3565 1980 4081 2026 4K Q32T1 350.2 176.2 887 1166 Seq 2756 1979 3613 2026 4K 70.17 148.8 87.44 317.6     结论 新款 Intel® Core™ i9-12900E CPU 在整体效能上实现了显著跃升。其搭载的线程导向器技术，赋予操作系统排程器部分控制权，使软件开发在应用程序排程上更具能源效率。此外，GPU 升级至 Intel 最新的 Intel® UHD Graphics 770，整体显示加速效能大幅提升。这项效能的提升，将工作站网络影像录像机 (NVR) 推向全新高度，不仅强化了影像录制与显示功能，更为开发者整合进阶影像串流分析功能提供了强大支持，进而提升产品的整体价值。NEXCOM NViS 66162 NVR 在突破传统工作站限制、创造产品新价值方面，展现了显著的优势。  

NEXCOM 今日宣布其专为车载与轨道应用设计的边缘 AI 行动计算机 —「IP67 AI 智能车载/轨道计算机 ATC 3750-IP7-8M」以及「车载/轨道超级电容 UPS VTK-SCAP」荣获 2025 年台湾精品奖，展现其于车用科技领域的全球领先地位。   IP67 等级边缘 AI 车载/轨道行动计算机：ATC 3750-IP7-8M ATC 3750-IP7-8M 搭载 NVIDIA® Jetson AGX Orin™ 系统模块 (SOM)，提供高达 275 TOPS 的运算效能，并支持广泛的自主机器与先进车载应用，如先进驾驶辅助系统 (ADAS)、车牌自动辨识 (ANPR)、自主移动机器人 (AMR)、机器学习 (ML)、智能交通系统 (ITS) 以及铁路安全。此外，该产品已通过车用 E-mark 与铁路 EN50155 认证，并达到 IP67 防护等级，使其成为业界首批整合智能影像辨识与 AI 影像分析技术的高阶边缘 AI 车载/轨道计算机之一。   超级电容 UPS：VTK-SCAP VTK-SCAP 为 NEXCOM 开发的先进不断电系统 (UPS)。相较于传统锂电池 UPS，VTK-SCAP 采用超级电容，并能在 -35°C 至 80°C 的宽广温度范围内运作，有效应对车辆环境中的极端温度变化，并满足需要延迟关机与数据备份的应用需求。它可弹性扩充，最多支持一个主装置与三个副装置，以支持高达 200W 的计算机系统，具体取决于终端客户的使用情境与功率需求。VTK-SCAP 已通过 E13 mark 与 EN50155 认证，适用于车载与轨道应用，为客户提供弹性且全面的行动运算解决方案。 NEXCOM 致力于提供全面的 AIoT 数字转型解决方案。该公司的行动计算机系列屡次荣获国家奖项，彰显其于科技领域的全球领导地位。NEXCOM 将持续投入资源，协助全球客户提供卓越的智慧车载解决方案，共同迈向智慧且永续的未来。   深入了解 NEXCOM 的行动运算产品：https://www.nexcom.com/Products/mobile-computing-solutions   台湾精品奖获奖产品： IP67 AI Intelligent In-Vehicle/Railway Computer ATC 3750-IP7-8M In-vehicle/Railway Supercapacitor UPS VTK-SCAP

在伦敦泰晤士河畔，一系列造型利落的数字信息站已悄然矗立，为好奇的访客提供无声的导览服务。这些现代化的信息站实时显示船班时刻表、天气信息以及丰富的在地信息，彻底改变了河滨体验。而驱动这些创新信息枢纽的核心，正是 NEXCOM 强大的 Neu-X102-N50 边缘运算系统，为这座智能城市的进化注入强劲动力。   这些创新的信息站正全面革新城市滨水地区的访客体验。尽管其外观可能因应在地美学而有所不同，但其核心始终如一：NEXCOM 强大的 Neu-X102-N50 边缘运算系统。   这些信息站的核心搭载专为户外应用量身打造的卓越技术。Neu-X102-N50 采用 Intel Alder Lake-N N50 处理器，并支持高达 16GB 的 RAM，确保在严苛环境下也能提供流畅的效能。其在 -5°C 至 50°C 的宽温作业范围，使其能够适应各种气候条件。   Neu-X102-N50 的技术实力不仅止于其处理器。它支持最多两个 HDMI 端口，可播放生动内容，提供引人注目的视觉效果，吸引并告知访客。其 M.2 和 mPCIe 插槽支持扩充储存，以及 LTE 和 Wi-Fi 6 联机能力，确保有充足的空间储存丰富内容，并提供闪电般的无线连接速度。这些功能使信息站能够作为全面的信息枢纽，轻松应对智能城市中的高流量区域。   游客可透过生动的 32 吋触控屏幕，存取远远超出船班时刻表和天气信息的丰富信息。在地景点、餐饮推荐，甚至是实时空气质量数据，皆触手可及。边缘运算系统的双 2.5GbE LAN 端口和 4G LTE 联机能力，确保这些信息始终保持最新状态且随时可用。透过 USB 光传感器和 COM 端口，信息站可自动调整亮度，确保所有信息在各种光线条件下皆清晰可读，同时提升系统的能源效率，符合现代都市永续发展的目标。   对于信息站营运商而言，远程管理能力至关重要。他们可透过 LAN 或 LTE 更新内容并执行系统维护，大幅降低营运成本，并确保高效管理。   这些边缘运算系统不仅改善了访客体验，还为都市规划和观光管理提供了宝贵的数据洞察。透过 USB 3.2 高带宽端口连接的摄影机，Neu-X102-N50 确保数据的流畅撷取和传输，实现访客流量的实时监控和分析。这种先进的功能使都市规划人员和观光官员能够做出明智的决策、优化资源分配，并提升整体都市移动性，同时为游客和当地居民提供无缝且愉悦的体验。   Neu-X102-N50 代表了智慧城市技术的一大进步，它与都市景观无缝融合，同时为游客和当地居民提供必要的服务。随着城市更多区域采用这项技术，我们可以预期人们与滨水地区互动和导航的方式将发生转变，从而开启一个信息丰富且参与度高的都市观光新纪元。   应用架构图  

新汉集团推出的 ATC 系列产品采用 NVIDIA® Jetson™ 模块，算力可达 20 TOPS ~ 275 TOPS。 透过ATC系列产品可实现智慧交通、提升公共安全、最大化生产效率、预测异常资产状况或优化专利识别等应用场域，新汉集团多样化的产品，可满足各种情境需求，再搭配整合式工业接口，能在多个产业领域部署 AI，发挥关键作用。  

泰国曼谷这座繁忙的大都市，不仅是文化丰富的象征，也是经济活力的代表。然而，与东南亚其他新兴城市一样，它的成长带来了一个前所未有的挑战——交通拥堵。曼谷约有500个地点设有红绿灯，但在许多地区，这些交通号志仍由定时器控制，未能根据实际交通情况进行调整。   泰国政府启动了“泰国4.0计划”，将人工智能整合到城市交通管理系统中，以优化道路状况，提升城市交通规划。   解决方案 AIEdge-X®500的LAN Port可连接到安装在十字路口的CCTV交通摄影镜头，用于记录和执行车牌识别，以抓取超速、越过红线和在禁停区停车的交通违规者。   此外，曼谷交通政策规划办公室制定了一个交通管理模型，利用人工智能估算每小时的交通拥挤情况，分析瓶颈并实时提出解决方案。例如，根据交通流量调整红绿灯时间。   NEXCOM AIEdge-X®500外观轻巧可放置到交通信号箱中，其可在0°C到45°C的温度范围和10%到90%的湿度范围内高效运行，展现其卓越的性能，即使在亚热带气候特有的高温和湿度的严苛条件下也能正常运作。   AIEdge-X®500由Intel® 8th/9th Gen. Core™处理器驱动，整合了图形处理功能，具有大容量储存，并有丰富的I/O接口支持外部设备，以有效满足工业人工智能的需求，包括图像处理/优化、机器/深度学习和机器视觉。   预计在接下来的2到3年内， AIEdge-X®500 Edge AI运算解决方案将在曼谷的100个其他地点部署，以协助警方进行交通管理并减少城市中的交通违规行为。   应用示意图       满足应用需求的主要特点   LGA1151插座，适用于第8/9代Intel® Core™处理器（35W/65W/95W*）* 如果需要95W CPU，请选择P/N：10W20X50001X0 4个2.5英寸HDD/SSD插槽，支援RAID 0/1/5/10 可扩展的PCIe x16/PCIe x4/PCI插槽，方便连接图形适配器， 适用于各种AI应用 1个Intel® I219-LM Gb和1个 Intel® I211 Gigabit Ethernet Controller 支援Intel® AMT