Узнайте об основах периферийных вычислений от лидера в области искусственного интеллекта и ускоренных вычислений.
Миллиарды IoT-датчиков, расположенных в розничных магазинах, на улицах города, на складах и в больницах, генерируют огромные объемы информации. Возможность более быстрого сбора информации может сэкономить время, средства и даже спасти жизни. Но чтобы обеспечить это, компаниям требуется принимать решения в реальном времени и перенести вычисления ближе к данным — на границу сети.
На границе сети Интернет вещей (IoT) и мобильные устройства используют встроенные процессоры для сбора данных. Периферийные вычисления переносят возможности ИИ непосредственно на эти устройства и обрабатывают данные локально, а не в облаке или дата-центре. Такая близость к источникам данных позволяет получить осязаемые преимущества, такие как принятие важных решений в реальном времени.
Вычисления для ИИ полностью выполняются там, где это необходимо, что сокращает время передачи данных и ускоряет ИИ.
При локальной обработке конфиденциальных данных устраняется необходимость выгрузки информации в облако, что гарантирует высокую степень защиты данных.
Передача данных в облако увеличивает нагрузку на пропускную способность сети и требует место для хранения. Локальная обработка позволяет снизить эти затраты.
Периферийные вычисления происходят локально без необходимости доступа в Интернет. Такой подход расширяет доступ для ИИ.
Периферийные вычисления предназначены для принятия непрерывных решений в реальном времени. Обработка данных близко к их источнику позволяет снизить задержки и получать данные аналитики в реальном времени. Различные организации могут мгновенно отвечать на запросы клиентов, доставлять критически важную информацию хирургам во время операций, управлять складами с максимальной эффективностью, стимулировать инновации в области беспилотных автомобилей и многое другое.
Умные магазины — это будущее розничной торговли. Узнайте, как ведущие ритейлеры, такие как Walmart, используют искусственный интеллект на периферийных устройствах для оптимизации широкого спектра операций: от анализа данных до управления складами и доставки «последней мили».
Edge AI позволяет производителям реализовать концепцию фабрики будущего. Узнайте, как BMW Group использует эту технологию, чтобы получить полный обзор своей конвейерной линии сборки и обеспечить более безопасные, эффективные и автоматизированные процессы.
В Ливерпуль (Австралия) на работу ежедневно приезжают тысячи людей из соседних районов. Такой трафик порождает проблемы с инфраструктурой. Узнайте, как город использует аналитические данные реального времени с множества камер для прогнозирования трафика и принятия более эффективных решений.
ИИ позволяет обеспечить более качественный уход за пациентами в больницах. Благодаря периферийным вычислениям операции ИИ могут выполнятся непосредственно в кабинете врача, у операционного стола или в постели больного.
5G, Интернет вещей (IoT) и периферийные вычисления повышают скорость передачи данных по сети и переносят телекоммуникационные услуги на периферийные устройства на заводах, в розничных магазинах, больницах и даже на городских улицах.
Читайте подобнее о производительности в реальном времени на границе сети.
Приложения ИИ и облачные приложения, IoT-устройства и миллиарды датчиков, сети 5G позволяют использовать сложные технологии ИИ в периферийных устройствах Узнайте, как с помощью NVIDIA вы сможете использовать технологии 5G для быстрого принятия решений в реальном времени.
Платформа NVIDIA EGX™ предлагает мощные распределенные вычисления, безопасное удаленное управление и совместимость с ведущими в отрасли технологиями, необходимые для периферийных вычислений. Она включает в себя сертифицированные NVIDIA системы, встроенные платформы, программное обеспечение и сервисы управления, которые позволяют копаниям использовать возможности ИИ на границе сети.
NVIDIA LaunchPad ускоряет внедрение технологий edge AI. С NVIDIA LaunchPad компании могут получить моментальный краткосрочный доступ к ИИ NVIDIA, запущенному в частной ускоренной вычислительной инфраструктуре, для ускоренной разработки современных приложений. Быстро тестируйте и создавайте прототипы всех задач ИИ на едином полном стеке, который вы в дальнейшем можете приобрести и развернуть.
Сертифицированные NVIDIA системы позволяют создать базовую платформу для периферийных вычислений и обеспечить оптимальное решение для развертывания ИИ-приложений. Эти системы обеспечивают производительность и безопасность, необходимые для горизонтального развертывания, и позволяют копаниям упростить работу с помощью уже протестированных конфигураций, предназначенных для периферийных вычислений.
NVIDIA Fleet Command™ — готовое решение для управления жизненным циклом ИИ. Установка Fleet Command занимает всего несколько минут. Комплексная платформа обеспечивает многоуровневую защиту и позволяет администраторам управлять всем жизненным циклом ИИ, быстро развертывать приложения и отслеживать состояние устройств, расположенных на периферии.
Каталог NGC™ — это реестр ПО, оптимизированного под GPU, предназначенный для ускорения и упрощения различных задач. NGC содержит контейнеры приложений корпоративного уровня, предварительно обученные модели ИИ и отраслевые SDK, которые можно развернуть на локальных системах, в облаке или на границе сети. Это позволяет создавать лучшие в своем классе решения, получать результаты и достигать коммерческих успехов быстрее, чем когда-либо прежде.
NVIDIA AI-on-5G — это универсальная платформа, которая объединяет разработки в области ИИ и 5G на границе сети, ускоряя цифровую трансформацию компаний во всех отраслях. 5G — это стандарт связи для миллиардов устройств, который делает доступными алгоритмы и приложения с ИИ для всех подключенных объектов на границе сети и позволяет создавать новые варианты использования и находить новые рынки сбыта.
Узнайте об оборудовании, приложениях ИИ и сервисах для управления, которые делают развертывание ИИ на границе сети простым и безопасным.
Определите, подходит ли edge AI для развертывания в вашей компании.
Так что же такое edge AI? Это мощные вычислительные технологии, которые объединяют людей, компании и ускоренные сервисы, сокращают расстояния и расширяют сетевые возможности. Подпишитесь на новостную рассылку по периферийным решениям.
Периферийные вычисления — парадигма, которая основана на использовании локальных вычислений для обработки данных на платформе самого источника данных. Облачные вычисления выполняются в облаке. Этот тип вычислений отличается высокой гибкостью и масштабируемостью, что делает его идеальным для клиентов, которые хотят быстро приступить к работе, или для случаев, когда компании необходимо несколько сценариев использования. Обе вычислительные модели имеют преимущества, поэтому многие компании стремятся использовать гибридный подход к вычислениям.
Периферийные вычисления предлагают следующие преимущества по сравнению с традиционными облачными вычислениями или вычислениями в дата-центрах: меньшая задержка, более высокая пропускная способность и суверенитет данных. Многим компаниям необходимо в реальном времени получать данные аналитики из приложений ИИ. Например, беспилотные автомобили, автономные машины на заводах и промышленный контроль — все эти сценарии использования могут угрожать безопасности, если специалисты не смогут получать данные в реальном времени и реагировать на них.
Периферийные вычисления не ограничиваются какой-либо отраслью или сценарием использования. Компании во всех отраслях используют периферийные вычисления, чтобы ускорить работу своих приложений и воспользоваться преимуществами edge AI. В пример можно привести умную торговлю, умные города и автоматизацию промышленности.
Положение о конфиденциальности