Des milliards de capteurs IoT situés dans les magasins de détail, les rues de la ville, les entrepôts et les hôpitaux produisent de grandes quantités de données. L’exploitation plus rapide et plus efficace de ces données peut améliorer les services, rationaliser les opérations et sauver des vies. Pour y parvenir, les entreprises doivent prendre des décisions en temps réel en déployant l’IA à l'Edge du réseau où les données sont générées.
Les capteurs IoT et les appareils mobiles déployés à la périphérie des réseaux (ou « à l’Edge ») utilisent des processeurs intégrés pour collecter des données. L’Edge Computing permet d'intégrer l'IA directement à ces appareils, traitant les données là où elles sont collectées, plutôt que dans le cloud ou le centre de données. Cela accélère le pipeline d’IA pour les prises de décision en temps réel et les machines autonomes.
Le traitement des données au point d’action signifie que les échanges de données Le traitement des données au point d’action signifie que les échanges de données sont réduits ou éliminés, ce qui accélère les pipelines d’IA.
Lorsque des données sensibles sont traitées localement, elles n’ont pas besoin d’être envoyées vers le Cloud, c’est pourquoi elles sont mieux protégées.
L’envoi de données vers le Cloud nécessite de la bande passante et une importante capacité de stockage. Le traitement local réduit ces coûts.
L’Edge Computing fonctionne localement, sans accès à l'internet. Vous pouvez ainsi déployer vos applications d’IA n’importe où.
L’IA, les applications natives du Cloud, l’IoT avec des milliards de capteurs et la mise en réseau 5G permettent une IA généralisée à l’Edge. Découvrez les solutions NVIDIA à l'Edge d'entreprise, l'Edge embarquée et l'Edge industrielle, qui fournissent des résultats concrets en automatisant l'intelligence au point d'action et en permettant de prendre des décisions en temps réel.
DGX Spark apporte toute la puissance de NVIDIA Grace Blackwell™ aux ordinateurs de bureau des développeurs. La puce GB10 Superchip, combinée à 128 Go de mémoire système unifiée, permet aux chercheurs en IA, aux data scientists et aux étudiants de travailler localement avec des modèles d'IA comportant jusqu'à 200 milliards de paramètres.
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