Inferência do Cloud ao Edge para Cidades com AI Mais Inteligentes

Processamento Mais Rápido para Insights em Tempo Real

As cidades modernas estão repletas de câmeras de vídeo: estima-se que haja mais de um bilhão em uso desde 2020. Essas câmeras estão gerando uma enorme quantidade de dados todos os dias. O deep learning é a melhor maneira de transformar esses dados de vídeo brutos em insights úteis, e a inferência baseada em GPU é a única maneira de fazer isso em tempo real. Cidades impulsionadas pela plataforma NVIDIA Metropolis estão ficando mais inteligentes e seguras para todos, de motoristas e pedestres a varejistas e consumidores.

Inferência de GPU de Ponta a Ponta

INFERÊNCIA DE GPU DE PONTA A PONTA

Para extrair informações úteis e valiosas de grandes quantidades de dados de vídeo, é preciso contar com inferência do edge ao cloud. A NVIDIA Metropolis usa o baixo consumo de energia do NVIDIA® Jetson™ em câmeras e aplicações no edge, a enorme capacidade de computação dos servidores NVIDIA Tesla ® no cloud e o SDK NVIDIA DeepStream, com tecnologia NVIDIA TensorRT™, para oferecer uma solução de IVA completa.

AI para Dispositivos Integrados

AI PARA DISPOSITIVOS INCORPORADOS

A plataforma NVIDIA Jetson oferece o melhor rendimento e desempenho por watt, a menor latência e a maior densidade de canais, o que resulta em custos operacionais mais baixos em toda a rede de uma cidade.

Processamento de Vídeo Sobre-Humano para Aplicações do Mundo Real

PROCESSAMENTO DE VÍDEO SOBRE-HUMANO PARA APLICAÇÕES DO MUNDO REAL

Cerca de 100 empresas parceiras estão usando a plataforma do edge ao cloud NVIDIA Metropolis para construir as cidades com AI do futuro. Uma das parceiras, a Verizon, está trabalhando para conectar comunidades anexando câmeras inteligentes com tecnologia NVIDIA às luzes de rua e a outros pontos de vantagem urbanos.

Os nós de vídeo da Verizon aproveitam o Jetson TX1 para coletar e analisar dados nos edges mais distantes da rede da cidade. Esse supercomputador em um módulo acelera o deep learning no edge, permitindo análises de vídeo em tempo real. Toda essa computação no edge significa uma análise de dados mais eficiente, quase em tempo real, além de menos armazenamento e streaming de alto custo de vídeos em redes LTE e Wi-Fi.

Como resultado, a Verizon pode rastrear e classificar objetos como automóveis, ciclistas e pedestres, e identificar interações em tempo real. Isso oferece aos funcionários municipais um stream ininterrupto de dados, mostrando desde conversões ilegais à movimentação de pedestres fora das faixas designadas, além de métricas de estacionamento, para criar uma cidade mais segura e eficiente. 

Descubra como os principais parceiros de software estão usando a NVIDIA Metropolis para transformar cidades inteligentes.