Vorteile von Edge Computing
Insgesamt bietet die Verwendung von KI im Edge-Bereich viele Vorteile, einschließlich verbesserte Effizienz, Qualitätskontrolle und Sicherheit. Durch die Verarbeitung von Daten in Echtzeit können Unternehmen schnell auf Änderungen in ihren Betriebsabläufen reagieren und Ausfallzeiten minimieren.
Geringere Latenzzeit
Verbesserte Sicherheit und Datenschutz
Geringere Kosten
Größere Reichweite
Lösungen für Edge-Computing
einsetzen möchten.
NVIDIA-zertifizierte Systeme an der Grenze
NVIDIA Jetson für eingebettete Systeme
NVIDIA Fleet Command
NVIDIA Operators
NVIDIA EGX Plattform
NVIDIA Metropolis
NVIDIA Plattform für beschleunigtes Rechnen
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Vorteile für verschiedene Anwendungsbereiche
Vorausschauende Wartung
Qualitätskontrolle
Prozessoptimierung
Sicherheit
Konvergente NVIDIA-Beschleuniger
Datenblatt für konvergierte Beschleuniger von NVIDIA lesen (PDF)

NVIDIA A30X
NVIDIA A30X
Der NVIDIA A30X kombiniert die NVIDIA A30 Tensor Core GPU mit der BlueField-2 DPU. Mit MIG kann die GPU in bis zu vier GPU-Instanzen partitioniert werden, von denen jede einen separaten Dienst ausführt.
Das Design dieser Karte bietet ein ausgewogenes Verhältnis von Rechen- und Input/Output (IO)-Leistung für Anwendungsfälle wie 5G vRAN und KI-basierte Cybersicherheit. Mehrere Dienste können auf der GPU ausgeführt werden, wobei der integrierte PCIe-Switch für niedrige Latenzzeiten und vorhersehbare Leistung sorgt.
NVIDIA A100X
NVIDIA A100X
Die A100X ist ideal für Anwendungsfälle, in denen die Rechenanforderungen intensiver sind. Beispiele hierfür sind 5G mit massiven MIMO-Fähigkeiten (Multiple-Input und Multiple-Output), KI-on-5G-Implementierungen und spezialisierte Workloads wie Signalverarbeitung und Multi-Node-Training.