KI AN DER EDGE
KI an der Edge schneller und kostengünstiger machen
Verkürzen Sie den Abstand zwischen Datenerstellung und Erfolg
Gewinnen Sie das KI-Rennen mit Edge Computing
Im Wettlauf um den Geschäftsausbau mit KI bietet Edge Computing einen starken Wettbewerbsvorteil.
Eine effektive Cloud-to-Edge-KI-Strategie kann die Latenz reduzieren, die GPU-Nutzung optimieren, die Datensicherheit verbessern und die Kosten und den Stromverbrauch für die Datenübertragung in die Cloud senken.
Bewährte Lösungen für KI an der Edge
10 Überlegungen für eine erfolgreiche Cloud-to-Edge-KI-Strategie
Wählen Sie Anwendungsfälle, die die GPU-Nutzung, die Datenausgabe und den Stromverbrauch optimieren
Beschleunigen Sie den intelligenten Einzelhandel mit Computer Vision und Hochleistungsspeicher
Nutzen Sie die Lösungen von Micron und AHEAD, um die Zukunft des Einzelhandels sicherer zu machen
Die Zukunft des Rechenzentrums
Sehen Sie, wie hybride Modelle zentrale Rechenzentren und Edge-Infrastrukturen kombinieren
Beschleunigen Sie KI an der Edge
Ermöglichen Sie eine effiziente Übertragung des KI-Modelltrainings
Verkürzen Sie die Bearbeitung von GNN-Trainings-Workloads bei gleichzeitiger Senkung des Energieverbrauchs des Systems.
Wählen Sie das beste DRAM für Ihre Workloads
Wählen Sie den richtigen Speicher aus, um die Serverleistung zu verbessern und so bessere Ergebnissen in der Praxis zu erzielen.
Optimieren von Mainstream-Serveranwendungen
Verbessern Sie die Leistung, Latenz und Reaktionszeiten in Mainstream-Rechenzentren.
Kapazitätserweiterung für Data Lakes und Cloud-Speicher
Beschleunigen Sie den Zugriff auf große Datensätze für das KI/ML-Training und andere ressourcenintensive Aufgaben.
Edge-KI-Datenspeicherlösungen
Finden Sie maßgeschneiderte Speicherlösungen für Ihre individuellen Edge-Workloads
Micron 6500 ION NVMe SSD
Entfesseln Sie das Potenzial massiver Data Lakes mit kapazitätsstarken Lösungen
Edge-KI-Arbeitsspeicherlösungen
Maximieren Sie Edge-Server mit Ihrer idealen Speicher-Konfiguration
DDR5 Server DRAM
Hochleistungsspeicher für Workloads, bei denen Geschwindigkeit Priorität hat.
Finden Sie die perfekte Lösung
Wie auch immer Ihre Edge-KI-Workload aussieht, Micron hat die richtige Serverlösung, um Ihre Erwartungen zu übertreffen
| NVMe SSD Serie/Modell | Formfaktor | Kapazität | Edge | Cloud |
|---|---|---|---|---|
| 9550 MAX 9550 PRO |
U.2 (15 mm) E3.S (7,5 mm) |
3,2 TB bis 25,6 TB 3,84 TB bis 30,72 TB |
• KI-Inferenz in Echtzeit • Datenaggregation und -vorverarbeitung • NLP und Computer Vision |
• KI-Modelltraining • High Performance Computing •Graph Neuronal Network (GNN)-Training |
| 7500 MAX 7500 PRO |
U.3 (15 mm) | 0,80 TB bis 12,80 TB 0,96 TB bis 15,36 TB |
• Edge-KI-Training • IoT-Datenmanagement • NLP |
• Cloud-Speicher • Big Data • OLTP mit hohem Volumen |
| 6500 ION | U.3 (15 mm) | 30,72 TB | • Modell-Speicher • Content Delivery • Datenaggregation und -analyse |
• KI-Data Lakes • Big Data • Cloud-Infrastruktur |
| DRAM | Formfaktor | Geschwindigkeit (MT/s) | Dichten (GB) |
|---|---|---|---|
| DDR5 | RDIMM | 4800, 5600, 6400 | 16, 24, 32, 48, 64, 96, 128 |
Support
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Vertrieb kontaktieren
Erfahren Sie, wie Micron Ihnen helfen kann, Arbeits- und Datenspeicher für Ihre Systeme zu optimieren.
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Hier finden Sie Antworten auf Fragen zu Preisen und Verfügbarkeit.
TEP (Technology Enablement Program)
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TEP für DDR5 bietet einen Weg zu Micron, um frühzeitig Zugang zu technischen Informationen und Support zu erhalten.
Downloads und Dokumente
Entdecken Sie die Produktmerkmale und erhalten Sie Hinweise zur Speicherarchitektur.
Ressourcen
TECHNISCHE KURZDARSTELLUNG
Tipps für die optimale Nutzung Ihre GPUs
Lösen Sie KI-Herausforderungen, um eine Unter- oder Überbeanspruchung teurer GPUs zu vermeiden
E-Book
Meistern Sie die Herausforderungen Ihres Rechenzentrums
Überwinden Sie Hindernisse und schaffen Sie eine solide Basis für nachhaltiges Wachstum
FLYER
5 Gründe, sich für Micron Serverlösungen zu entscheiden
Arbeiten Sie mit Micron zusammen, um die Belastung Ihrer Ingenieure zu verringern
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Erfahren Sie mehr über Micron Lösungen für KI an der Edge
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Why move AI workloads to the edge?
KI und Edge passen gut zusammen, da die Verlagerung von KI-Workloads an die Edge es ermöglicht, Einblicke in Echtzeit zu gewinnen, die Kosten für den Datentransport zu senken und den Stromverbrauch zu reduzieren. Mit der Verlagerung ausgewählter Workloads an die Edge lassen sich die Erwartungen Ihrer Führungskräfte an die Möglichkeiten von KI für Ihr Unternehmen erfüllen und sogar übertreffen.
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How do I accelerate AI at the edge with low-latency server solutions?
Implementieren Sie fortschrittliche Arbeits- und Datenspeicher-Architekturen, die das Neutrainieren von Modellen verkürzen und die Inferenzgenauigkeit verbessern. Auf diese Weise lassen sich kritische Edge-KI-Workloads wie NLP, Vorhersagen, Personalisierung und Computer Vision beschleunigen.
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What are some examples of edge AI use cases?
Edge-KI-Anwendungsfälle werden so ausgewählt, dass die GPU-Nutzung, die Datenausgabe und der Stromverbrauch optimiert werden. Beispiele hierfür sind:
- Intelligenter Einzelhandel: Analysieren des Kundenverhaltens, Bestandsverwaltung und personalisiertes Einkaufserlebnis.
- Computer Vision: Echtzeitverarbeitung und niedrige Latenzen für Computer-Vision-Workloads
- Prädiktive Wartung: Geräteüberwachung, um Ausfälle zu vermeiden und die Ausfallzeiten zu minimieren
- NLP: Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Maschine durch Echtzeit-Inferencing
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What are some considerations for deciding which workloads to move to the edge?
Latenz: Bei einigen Workloads kann die Verlagerung an die Edge die Latenz verringern. Auf diese Weise lassen sich die Kundenerfahrung verbessern, die Arbeitsumgebung sicherer gestalten, Ausfallzeiten verringern und Einblicke in Echtzeit gewinnen. Andere Workloads sind nicht so stark auf eine niedrige Latenz angewiesen und eignen sich daher besser für die Cloud.
Datentransport: Cloud-Rechnungen können ins Uferlose wachsen, wenn das Volumen des Datentransports zu groß wird. Mit Edge-KI lässt sich die Belastung verringern, indem sie die lokale Verarbeitung eines Großteils der Daten übernimmt und nur die wichtigsten Daten in die Cloud übertragen werden. Mit dieser Strategie können Sie die Anforderungen und Überlastungen Ihres Netzwerks verringern.
Ressourceneffizienz: Leichte Workloads können oft an die Edge verlagert werden, um effizienter zu laufen. Jedoch kann die Bereitstellung von Edge-KI-Geräten kostspielig sein, was zu Kompromissen bei der Balance zwischen Leistung und Effizienz führt.
Sicherheit: Cloud-Systeme können für eine Reihe von Workloads die erforderliche Sicherheit bieten. Es gibt jedoch bestimmte Szenarien, in denen Edge-Server eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten, die zur Einhaltung von Sicherheitsvorschriften erforderlich ist. -
Are there regulations to consider?
In Regionen, in denen Gesetze zur Datenhoheit vorschreiben, dass Daten innerhalb der nationalen Grenzen bleiben müssen, kann Edge Computing eine rechtliche Verpflichtung sein.
Die lokale Verarbeitung und Speicherung von Daten hilft Ihnen, beim Implementieren neuer KI-Anwendungen die gesetzlichen Vorschriften einzuhalten. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen, wo die Datenintegrität große Auswirkungen haben kann. -
How can I overcome lack of in-house AI expertise?
Arbeiten Sie mit den Experten des Micron Ökosystems zusammen, um eine Cloud-to-Edge-Strategie zu entwickeln, mit der Sie die Leistung Ihrer Daten nutzen können, egal wo sie sich befinden. Micron testet und optimiert KI-Workloads über verschiedene Plattformen hinweg und gewährleistet so eine nahtlose Leistung und Skalierbarkeit für KI-gestützte Edge-Anwendungen. Darüber hinaus arbeiten wir eng mit unseren Kunden an den technischen Standorten im ganzen Land zusammen, um Prozesse zu optimieren und die Belastung Ihrer technischen Teams zu verringern.
Hinweis: Alle angegebenen Werte dienen nur als Anhaltspunkte und sind nicht garantiert. Informationen zur Garantie erhalten Sie unter https://www.micron.com/sales-support/sales/returns-and-warranties oder von Ihrem Micron Vertriebsmitarbeiter.