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用例

提供者 kevin-hoke

尽管当今所有应用程序都不是人工智能驱动的,但它们正在不断发展的功能,使其能够获得人工智能的巨大优势。为了支持采用 AI ,应用程序需要一个基础架构,以便为其提供最佳运行级别所需的资源,并支持其持续发展。

对于 AI 驱动的应用程序,边缘位置是主要的数据源。如果在一段时间内从多个边缘位置收集可用数据以构成培训数据集,则可以将这些数据用于培训。然后,可以将经过培训的模型部署回收集数据的边缘位置,从而加快推理速度,而无需将生产数据重复传输到专用推理平台。

NetApp HCI AI 推理解决方案由采用 NVIDIA T4 GPU 和 NetApp 云连接存储系统的 NetApp H615c 计算节点提供支持,由 NetApp 和 NVIDIA 开发并验证。NetApp HCI 通过解决不确定性问题,消除设计复杂性和结束猜测,简化了在边缘数据中心部署 AI 推理解决方案的过程。此解决方案为 IT 组织提供了一个规范化的架构,可以:

  • 在边缘数据中心启用 AI 推理

  • 优化 GPU 资源的使用

  • 提供基于 Kubernetes 的推理平台,以提高灵活性和可扩展性

  • 消除设计复杂性

边缘数据中心在非常接近生成点的位置管理和处理数据。这种接近性可提高处理数据时的效率并减少相关延迟。许多垂直市场已经实现了边缘数据中心的优势,并在很大程度上采用这种分布式数据处理方法。

下表列出了边缘垂直市场和应用程序。

垂直 应用程序

医疗

计算机辅助诊断可帮助医务人员进行早期疾病检测

石油和天然气

对远程生产设施,视频和图像分析进行自主检查

航空

空中交通控制辅助和实时视频源分析

媒体和娱乐

音频 / 视频内容筛选功能,可提供适合家庭使用的内容

业务分析

品牌认知度,用于分析在流式直播电视活动中的品牌表现

电子商务

将供应商产品智能捆绑在一起,找到理想的商家和仓库组合

零售

自动结账,用于识别客户放入购物车的物品,并便于进行数字支付

智慧城市

改善交通,优化停车,增强人行和骑行者的安全

制造

质量控制,装配线监控和缺陷识别

客户服务

客户服务自动化,用于分析和鉴别咨询(电话,电子邮件和社交媒体)

农业

智能的农场运营和活动规划,可优化肥料和除草剂应用

目标受众

解决方案的目标受众包括以下组:

  • 数据科学家

  • IT 架构师

  • 现场顾问

  • 专业服务

  • IT 经理

  • 需要在边缘位置提供 IT 创新和强大数据和应用程序服务的基础架构的任何其他人