发布于 2021-07-28
在工业4.0的快速发展的大背景下,遍布工厂车间等各个位置的数十亿个摄像头、物联网传感器等可生成海量数据 , 具有助力实现业务转型的潜力。正因如此,边缘计算 ( 将计算能力引入数据收集位置的过程)成为企业计算中增长最快的趋势之一 。 通过缩短数据收集位置与数据处理位置之... (more)
同意楼上专家的看法,哪些数据需要存放在哪些位置,这个与业务和应用的要求紧密相关。
边缘 AI 有一系列独特的要求。边缘系统分散在广阔的物理距离范围 , 缺乏数据中心的集中性 。 软件或系统更新要么需要手动执行,要么需要集中管理 , 以便轻松地在庞大的设备群中部署 、 管理和扩展软件。此外 ,边缘计算基础设施的安全要求不同于云或数据中心计算的模式 。 边... (more)
列举一些vGPU的应用场景,供参考渲染 通过裸机或虚拟工作站实例加速最终帧渲染,渲染场景所需的时间比 CPU 短很多。 计算机辅助设计 利用 GPU 虚拟工作站缩短设计周期并降低单位成本,其性能与物理工作站相差无几 。AR/VR 借助全栈解决方案,您可以随时随地在整个 5G 网络运... (more)
基于GPU 的边缘计算已经开始广泛在制造、零售、物流、安防等行业落地,如可实时监测各行业工作场地各类违规操作 ,6s 管理规范, SOP 执行情况等。在生产制造等环节通过边缘计算中的视觉检测来增加良率,提升生产安全。 在视频分析的应用中,有很多的场景都是面向生产安全监管的,通... (more)
咱们在英伟达的边缘计算场景下讨论数字孪生,那NVIDIA Omniverse 就是合适的数字孪生方案。而且它实际上就是一个很平价版的方案。目前是按照服务器和使用并发用户来计价的。像崔老师在视频讲座中提到的宝马工厂数字孪生的方案是覆盖了整个工厂的数字孪生和集成。我们可以... (more)
无论是通用计算还是加速计算,芯片都是一个硬件的基础,从芯片的设计开始,都会体现到后面对于计算的支持,譬如早期的Tensor Core的设计,但是仅仅有硬件设计并不足够,软件框架与堆栈的支持,完善的工具链,生态合作伙伴的配合等等方面,软件堆栈是尤其重要的环节,相同的GPU硬件,譬如相同... (more)
VDI目前仍然是GPU虚拟化场景中最主打的应用场景之一。现代应用和移动办公,尤其是疫情的影响,使得每个企业都需要为知识工作者,设计者,以及核心应用考虑更加灵活的IT支撑。VDI无疑使得在任何地点和设备上获取企业核心信息变得容易。对汽车等高端制造业中,对高级设计软件的图形... (more)
在 NVIDIA 虚拟 GPU 助力的虚拟化环境中,NVIDIA 虚拟 GPU (vGPU) 软件与 Hypervisor 一同安装在虚拟化层上。此软件可创建虚拟 GPU,使每个虚拟机 (VM) 都能共享安装 在服务器上的物理 GPU。对于要求非常严苛的工作流程,单个 VM 可充分利用多个物理 GPU。我们的软件包含适用... (more)
在制造业的场景中,覆盖了生产、物流、经营管理、客服等诸多领域,并将保持快速增长。 主要的应用场景包括工业检测,预防性维护,生产安全保护,数字孪生,智能机器人,实时数据采集及分析,智能物流及供应链,生产过程智能化,智能客服等众多场景。在其他行业,边缘计算的应用场景也非常丰富,... (more)
英伟达(NVIDIA) 公司是全球视觉计算技术的行业领袖及GPU(图形处理器)的发明者。NVIDIA 提供能够重塑行业和社会的核心技术. 加速计算需要的不止是强大的芯片。 通过全栈发明,我们实现了从芯片和系统到其运行的算法和应用的惊人提速。NVIDIA 将 AI 引入 各个行业 AI 从研究实验室开始,然后被云计算提供商采用。 现在我们站在下一波 AI 采用浪潮的尖端:企业 AI 自动化。 AI 的下一波浪潮即将到来,它将彻底改变全球最大的产业。