KI an der Edge schneller und kostengünstiger machen

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.

Edge-KI-Anwendungsfälle werden so ausgewählt, dass die GPU-Nutzung, die Datenausgabe und der Stromverbrauch optimiert werden. Beispiele hierfür sind:
 

• Intelligenter Einzelhandel: Analysieren Sie das Kundenverhalten, verwalten Sie den Bestand und personalisieren Sie das Einkaufserlebnis
• Computer Vision: Echtzeitverarbeitung und geringe Latenz für Computer Vision-Workloads
• Vorausschauende Wartung: Überwachen Sie Geräte, um Geräteausfälle zu vermeiden und Ausfallzeit zu minimieren
• NLP: Verbessern Sie Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen mit Echtzeit-Inferenz

Latenzzeit: Bei einigen Workloads kann der Wechsel zur Edge die Latenz verringern, was wiederum die Kundenerfahrung verbessern, sicherere Arbeitsumgebungen schaffen, Ausfallzeit verringern und Echtzeiteinblicke liefern kann. Andere Workloads sind nicht so stark auf eine niedrige Latenz angewiesen und eignen sich daher besser für die Cloud.

Datentransport: Cloud-Rechnungen können steigen, wenn das Datentransportvolumen zu hoch 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 verschoben werden, um effizienter zu arbeiten. 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 eine geeignete Sicherheit für eine Reihe von Workloads bieten. Es gibt jedoch bestimmte Szenarien, in denen Edge-Server eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten, die zur Einhaltung von Sicherheitsvorschriften erforderlich ist.

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.

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.