Moderne Unternehmen versuchen, Daten von Milliarden von Sensoren im Internet der Dinge (IoT) zu nutzen, die im Einzelhandel, in städtischen Straßen und in Krankenhäusern zu finden sind. Die Fähigkeit, mit Lösungen für Edge-Computing schneller Erkenntnisse zu gewinnen, kann nicht nur Zeit und Kosten sparen, sondern auch Leben retten.
​​​​​​​Dafür müssen Edge-Computing-Lösungen leistungsstarke, verteilte Rechenleistung, sichere und einfache Remote-Verwaltung sowie Kompatibilität mit branchenführenden Technologien bieten.

Geringere Latenz, schnellere Erkenntnisse

Da Edge-Computing Daten lokal und nicht in der Cloud oder in einem Rechenzentrum verarbeitet werden, verringert sich die Latenz und die benötigte Bandbreite. Dies ermöglicht Feedback und Entscheidungsfindung in Echtzeit. Intelligente Sensoren, die in viele IoT-Geräte eingebettet sind, können z. B. Daten von autonomen Maschinen und Kameras einer Fabrik verarbeiten und Mitarbeiter sofort über Unregelmäßigkeiten, Fehlfunktionen und vieles mehr informieren. Über eingebettete Geräte hinaus können Unternehmen Edge-Server in unmittelbarer Nähe zu den Sensoren platzieren, um die Latenz noch weiter zu reduzieren, üblicherweise in einem Serverraum oder in einem Schrank in einem Geschäft, Krankenhaus oder Lagerhaus.
INFERENZ IN DER CLOUD/ RECHENZENTRUM
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INFERENZ AN DER EDGE
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Hohe Rechenleistung und skalierbare Infrastruktur

Die physische Entfernung zwischen Daten und Rechenzentren führt zu Latenz. Durch die Einführung des beschleunigten Computings in der Peripherie – und somit näher an der Datenquelle – verringert Edge-Computing die Hauptursache dieser Latenz. Doch um die riesigen Datenmengen, die ständig generiert werden, lokal zu verarbeiten, benötigen eingebettete Geräte und Edge-Server dennoch die Leistung eines Rechenzentrums. Mit Grafikprozessoren und Software von NVIDIA müssen Unternehmen nicht länger Rechenleistung für Latenz oder Skalierbarkeit in der Peripherie opfern.
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Branchenübergreifend beschleunigtes Edge-Computing

Die NVIDIA EGX KI-Plattform bietet die Leistung von beschleunigtem KI-Computing mit einem einfach zu implementierenden, Cloud-nativen Software-Stack, einer großen Auswahl validierter Server und Geräte sowie einem riesigen Ökosystem aus Partnern, die Produkte und Dienstleistungen mit und für EGX anbieten.

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KI AN DER EDGE MIT DER NVIDIA EGX-PLATTFORM BESCHLEUNIGEN

In einer einzigartigen, effizienten Architektur kombinieren NVIDIA Fusion Accelerators die starke Leistung von NVIDIA-GPUs mit der verbesserten Vernetzung und Sicherheit von NVIDIA Smart Network Interface Cards (SmartNICs) und Data Processing Units (DPUs).
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Schnellere Einblicke

Die NVIDIA EGX-Plattform gibt der Unternehmens-IT die Möglichkeit, unterschiedlichste Anwendungen auf einer hochleistungsfähigen und kosteneffektiven Infrastruktur bereitzustellen. Die Plattform ist eine Kombination aus leistungsstarkem GPU-Computing und sicheren Hochgeschwindigkeitsnetzwerken in NVIDIA-Certified Systems™ und wird von unseren Partnern entwickelt und verkauft. Mit der EGX-Plattform können sich Kunden auf die Zukunft vorbereiten und gleichzeitig Kosten senken, indem sie eine einheitliche Architektur standardisieren, die Verwaltung, Bereitstellung, Betrieb und Überwachung auf einfache Weise ermöglicht.

ZERTIFIZIERTE SYSTEME VON NVIDIA
Fleet Command Demonstration Image

NVIDIA FLEET COMMAND™

NVIDIA Fleet Command™ ist eine zentralisierte Steuerebene in der Cloud. Dank einfacher Bereitstellung kann Fleet Command problemlos mit NVIDIA EGX-Servern verbunden werden. Nach der Verbindung setzt Fleet Command in wenigen Minuten KI sicher in der gesamten Infrastruktur um, verwaltet und skaliert sie. Ein belastbarer Software-Stack bedeutet, dass die Server selbstheilungsfähig sind, wenn Anwendungen gestört werden. Detaillierte Überwachungstafeln bieten eine kontinuierliche Übersicht der Systemgesundheit von Anwendungen und Hardware.
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KI-ANWENDUNGEN Image

NVIDIA AI ENTERPRISE

NVIDIA EGX ist über den NVIDIA EGX-Stack auch mit Red Hat OpenShift und anderen führenden Hybrid-Cloud-Plattformpartnern, einschließlich NVIDIA-GPU-Betreibern und NVIDIA-Netzwerkbetreibern, kompatibel. Auf diese Weise können Unternehmen die Bereitstellung aller für einen Kubernetes-Cluster erforderlichen Komponenten standardisieren und automatisieren.
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