Holen Sie die Leistung von NVIDIA AI für Echtzeit-Entscheidungslösungen an den Netzwerkrand.
Milliarden von IoT-Sensoren in Einzelhandelsgeschäften, auf Straßen, in Lagerhäusern und Krankenhäusern produzieren riesige Datenmengen. Die schnellere und effizientere Nutzung dieser Daten kann die Dienstleistungen verbessern, die Abläufe optimieren und Leben retten. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen Entscheidungen in Echtzeit treffen, indem sie KI-Computing am Netzwerkrand einsetzen, wo die Daten generiert werden.
In IoT- und Mobilgeräten werden eingebettete Prozessoren zur Datenerfassung eingesetzt. Edge Computing holt die KI direkt auf diese Geräte und verarbeitet die Daten dort, wo sie erfasst werden – und nicht in der Cloud oder im Rechenzentrum. Dies beschleunigt die KI-Pipeline für Echtzeit-Entscheidungen und autonome Maschinen.
Die Verarbeitung von Daten am Einsatzort bedeutet, dass der Datenverkehr reduziert oder eliminiert wird, wodurch die KI beschleunigt wird.
Wenn sensible Daten lokal verarbeitet werden, müssen sie nicht in die Cloud übertragen werden und sind somit besser geschützt.
Die Übertragung von Daten in die Cloud erfortdert Bandbreite und Speicherplatz. Die lokale Verarbeitung senkt diese Kosten.
Edge Computing findet lokal statt, ohne dass ein Internetzugang erforderlich ist. Das erweitert die Einsatzmöglichkeiten von KI.
Edge-Computing wurde für Echtzeitlösungen entwickelt, die immer verfügbar sind. Durch die Verarbeitung von Daten so nah wie möglich an ihrer Quelle wird die Latenz minimiert und Unternehmen erhalten umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit. So können Unternehmen sofort auf ihre Kunden reagieren, Chirurgen erhalten wichtige Informationen während der Operation, Lager können mit maximaler Effizienz und Sicherheit betrieben werden, Innovationen bei autonomen Fahrzeugen werden vorangetrieben und vieles mehr.
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Die Verflechtung von 5G, dem Internet der Dinge (IoT) und Edge-Computing steigert die Netzwerkleistung enorm und bringt Telekommunikationsdienste an den Netzwerk-Edge von vernetzten Fabriken, Einzelhandelsgeschäften, Krankenhäusern und in den städtischen Straßenverkehr.
Mit Edge-Computing prognostizieren Versorgungsunternehmen dynamisch den Energiebedarf und steuern das Angebot, integrieren erneuerbare und verteilte Energieressourcen und erhöhen die Netzresilienz durch ein softwaredefiniertes Smart Grid.
Erfahren Sie mehr über Echtzeitleistung in der Netzwerkperipherie.
KI, Cloud-native Anwendungen, IoT mit Milliarden von Sensoren und 5G-Netzwerke ermöglichen eine weit verbreitete KI am Edge. Entdecken sie die NVIDIA-Lösungen in den Bereichen Enterprise Edge, Embedded Edge und Industrial Edge, Die allesamt reale Ergebnisse liefern, indem sie Intelligenz am Ort des Geschehens automatisieren und Entscheidungen in Echtzeit treffen.
Verwirklichen Sie das Versprechen von Edge Computing mit leistungsstarker Rechenleistung, Fernverwaltung und branchenführenden Technologien. Die NVIDIA EGX™-Plattform vereint NVIDIA-zertifizierte Systeme™, eingebettete Plattformen, Software und Verwaltungsdienste, sodass Sie KI an den Edge bringen können.
NVIDIA IGX ORIN™ ist eine leistungsstarke KI-Plattform mit industrietaugkicher Hardware, Unternehmenssoftware und support. IGX wurde speziell für industrielle und medizinische Umgebungen entwickelt und bietet branchenführende Leistung, Sicherheit und funktionale Sicherheit sowie einen 10-jährigen Lebenszyklus und Support.
Erwecken Sie Ihre Next-Gen-Edge-Produkte mit dem weltweit leistungsstärksten KI-Computer für energieeffiziente autonome Geräte zum Leben. Die Plattform NVIDIA Jetson™ bietet unglaubliche neue Möglichkeiten für den Edge und beschleunigt die Produktentwicklung und -bereitstellung in großem Maßstab.
NVIDIA LaunchPad bietet kostenlosen Zugang zu NVIDIA Hardware und Software für Unternehmen über einen Internetbrowser. Sie können die Leistungsfähigkeit von KI mit End-to-End-Lösungen in geführten praktischen Übungen oder in einer Entwicklungs-Sandbox erleben. Testen, prototypisieren und implementieren Sie Ihre eigenen Anwendungen und Modelle mit dem neuesten und besten, was NVIDIA zu bieten hat.
Vereinfachen und beschleunigen Sie End-to-End-KI-Workflows am Edge mit dem NGC™-Katalog. Dieser Hub bietet GPU-optimierte Container, vortrainierte KI-Modelle und branchenspezifische SDKs, die vor Ort, in der Cloud oder am Netzwerkrand eingesetzt werden können, um Sie bei der Entwicklung erstklassiger Lösungen zu unterstützen.
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Edge Computing verarbeitet Daten nahe an der Quelle, ermöglicht Echtzeit-Lösungen und minimiert die Latenzzeit. Auf diese Weise können Unternehmen sofortige Einblicke gewinnen, um schnell auf Kunden zu reagieren, Chirurgen während Operationen wichtige Daten zur Verfügung zu stellen, Lagerabläufe im Hinblick auf Effizienz und Sicherheit zu optimieren, Innovationen in autonomen Fahrzeugen voranzutreiben und vieles mehr.
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Erfahren Sie mehr zur Edge-KI und stellen Sie fest, ob sie die richtige Wahl für Ihr Unternehmen ist.
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Edge-Computing ist Computing, das an oder in der Nähe der Datenquelle durchgeführt wird und die Echtzeitverarbeitung von Daten ermöglicht, die für eine intelligente Infrastruktur bevorzugt wird. Cloud-Computing wird innerhalb der Cloud durchgeführt. Diese Art von Computing ist hochflexibel und skalierbar und daher ideal für Kunden geeignet, die schnell loslegen möchten oder deren Nutzung variiert. Beide Computing-Modelle haben deutliche Vorteile, weshalb viele Unternehmen einen hybriden Computing-Ansatz verfolgen.
Edge-Computing bietet Vorteile wie geringere Latenz, höhere Bandbreite und Datenhoheit im Vergleich zu herkömmlichem Cloud-Computing oder Computing im Rechenzentrum. Viele Unternehmen möchten Informationen aus KI-Anwendungen in Echtzeit nutzen. Zum Beispiel stellen selbstfahrende Autos, autonome Maschinen in Fabriken und industrielle Inspektionen ein ernstes Sicherheitsproblem dar, wenn sie nicht schnell genug – in Echtzeit – auf die von ihnen aufgenommenen Daten reagieren können.
Edge-Computing ist nicht auf bestimmte Branchen oder Anwendungen beschränkt. Unternehmen in allen Branchen verwenden diese Lösungen, um ihre Anwendungen zu beschleunigen und die Vorteile von KI am Netzwerk-Edge zu nutzen. Beispiele sind intelligente Einkaufserlebnisse im Einzelhandel, intelligente Infrastruktur in Smart Cities und Automatisierung der industriellen Fertigung.
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