Inferencia de Cloud a Edge para Ciudades con IA Más Inteligentes

Procesamiento Más Rápido para Obtener Información en Tiempo Real

Las ciudades modernas están repletas de cámaras de video (mil millones de ellas estarán en uso para 2020) y esas cámaras generan una gran cantidad de datos todos los días. El deep learning es la mejor manera de convertir estos datos de video sin procesar en información práctica. La inferencia basada en GPU es la única forma de hacerlo en tiempo real. Las ciudades impulsadas por la plataforma NVIDIA Metropolis se están volviendo más inteligentes y seguras para todos, desde los conductores y los peatones hasta los vendedores minoristas y los clientes.

Inferencia de GPU Integral

INFERENCIA DE GPU INTEGRAL

La extracción de información valiosa y práctica a partir de grandes cantidades de datos de video requiere una inferencia desde el edge hasta el cloud. NVIDIA Metropolis utiliza la baja potencia de NVIDIA® Jetson™ en cámaras y dispositivos en el edge, la enorme capacidad de computación de los servidores NVIDIA Tesla® en el cloud y el SDK NVIDIA DeepStream impulsado por NVIDIA TensorRT™ para ofrecer una solución completa de IVA.

IA para Dispositivos Integrados

IA PARA DISPOSITIVOS INTEGRADOS

La plataforma NVIDIA Jetson ofrece la mejor tasa de transferencia y rendimiento por watt, la latencia más baja y la densidad de canales más alta, lo que permite lograr costos operativos más bajos en toda la red de una ciudad.

Procesamiento de Videos Sobrehumano para Aplicaciones del Mundo Real

PROCESAMIENTO DE VIDEOS SOBREHUMANO PARA APLICACIONES DEL MUNDO REAL

Casi 100 empresas asociadas están utilizando la plataforma NVIDIA Metropolis del edge al cloud para construir las ciudades de IA del mañana. Un socio, Verizon, está trabajando para conectar comunidades mediante la incorporación de cámaras inteligentes con tecnología NVIDIA en las luces de la calle y otros puntos estratégicos urbanos.

Los nodos de video de Verizon aprovechan Jetson TX1 para recopilar y analizar datos en los edges más lejanos de la red de una ciudad. Esta supercomputadora en un módulo acelera el deep learning en el edge, lo que permite el análisis de videos en tiempo real. Toda esta computación de edge permite un análisis de datos más eficiente, casi en tiempo real, y menos costos de transmisión y almacenamiento de video a través de redes LTE y Wi-Fi.

Como resultado, Verizon puede rastrear y clasificar objetos como vehículos, ciclistas y peatones, e identificar interacciones en tiempo real. Esto proporciona a los funcionarios de la ciudad un flujo de datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana de todos los eventos, desde giros ilegales hasta el movimiento de peatones fuera de los cruces peatonales designados y métricas de estacionamiento para crear una ciudad más segura y eficiente. 

Descubra cómo los socios de software líderes utilizan NVIDIA Metropolis para transformar las ciudades inteligentes.