Milliarden von IoT-Sensoren – in Geschäften, auf den Straßen, in Lagerhallen und Krankenhäusern – erzeugen riesige Datenmengen. Schnellere Erkenntnisse aus diesen Daten verbessern Dienstleistungen, optimieren Abläufe und können sogar Leben retten. Um das zu erreichen, müssen Unternehmen Entscheidungen in Echtzeit treffen. Das bedeutet, dass KI-Computing dort erfolgen muss, wo sich die Daten befinden: am Netzwerk-Edge.
IoT und mobile Geräte am Netzwerk-Edge verwenden eingebettete Prozessoren, um Daten zu erfassen. Edge-Computing bringt die Leistungsfähigkeit der KI direkt zu diesen Geräten und verarbeitet die erfassten Daten an ihrer Quelle – anstatt in der Cloud oder im Rechenzentrum. Dies beschleunigt die KI-Pipeline, um Entscheidungen in Echtzeit und softwaredefinierte autonome Maschinen zu ermöglichen.
Die Verarbeitung von Daten am Einsatzort bedeutet, dass der Datenverkehr reduziert oder eliminiert wird, wodurch die KI beschleunigt wird.
Wenn sensible Daten lokal verarbeitet werden, müssen sie nicht in die Cloud gesendet werden, sodass sie besser geschützt sind.
Das Senden von Daten an die Cloud kostet Bandbreite und Speicherplatz. Die lokale Verarbeitung senkt diese Kosten.
Edge-Computing findet lokal statt, ohne dass ein Internetzugang erforderlich ist. Das erweitert die Einsatzmöglichkeiten von KI.
Edge-Computing wurde für Echtzeitlösungen entwickelt, die immer verfügbar sind. Durch die Verarbeitung von Daten so nah wie möglich an ihrer Quelle wird die Latenz minimiert und Unternehmen erhalten umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit. So können Unternehmen sofort auf ihre Kunden reagieren, Chirurgen erhalten wichtige Informationen während der Operation, Lager können mit maximaler Effizienz und Sicherheit betrieben werden, Innovationen bei autonomen Fahrzeugen werden vorangetrieben und vieles mehr.
Intelligente Läden sind die Zukunft des Einzelhandels. Erfahren Sie, wie führende Einzelhandelshäuser wie Walmart KI am Netzwerk-Edge nutzen, um alles zu optimieren – von der Analyse in den Filialen über den Lagerbetrieb bis hin zu Last-Mile-Logistiklösungen.
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KI trägt dazu bei, unsere Krankenhäuser und Gesundheitsoptionen intelligenter und sicherer zu machen, um eine bessere Patientenversorgung zu gewährleisten. Mit Edge-Computing kann KI direkt in den Untersuchungsraum, an den OP-Tisch oder das Krankenbett eines Patienten gebracht werden.
Die Verflechtung von 5G, dem Internet der Dinge (IoT) und Edge-Computing steigert die Netzwerkleistung enorm und bringt Telekommunikationsdienste an den Netzwerk-Edge von vernetzten Fabriken, Einzelhandelsgeschäften, Krankenhäusern und in den städtischen Straßenverkehr.
Mit Edge-Computing prognostizieren Versorgungsunternehmen dynamisch den Energiebedarf und steuern das Angebot, integrieren erneuerbare und verteilte Energieressourcen und erhöhen die Netzresilienz durch ein softwaredefiniertes Smart Grid.
Erfahren Sie mehr über Echtzeitleistung in der Netzwerkperipherie.
KI und native Cloud-Anwendungen, IoT und seine Milliarden von Sensoren und 5G-Networking ermöglichen nun umfangreiche KI am Edge. Entdecken Sie die NVIDIA-Lösungen im Enterprise-Edge, eingebetteten Edge und industriellen Edge, wobei alle diese Möglichkeit in reale Ergebnisse umwandeln, Intelligenz am Einsatzort automatisieren und Entscheidungen in Echtzeit vorantreiben.
Was ist Edge-KI? Sie ermöglicht leistungsfähiges Computing, das Menschen, Unternehmen und beschleunigte Dienste zusammenbringt, wodurch die Welt zu einem kleineren, besser vernetzten Ort wird. Abonnieren Sie Neuigkeiten zu Edge-KI und bleiben Sie bei den neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden.
Edge-Computing ist Computing, das an oder in der Nähe der Datenquelle durchgeführt wird und die Echtzeitverarbeitung von Daten ermöglicht, die für eine intelligente Infrastruktur bevorzugt wird. Cloud-Computing wird innerhalb der Cloud durchgeführt. Diese Art von Computing ist hochflexibel und skalierbar und daher ideal für Kunden geeignet, die schnell loslegen möchten oder deren Nutzung variiert. Beide Computing-Modelle haben deutliche Vorteile, weshalb viele Unternehmen einen hybriden Computing-Ansatz verfolgen.
Edge-Computing bietet Vorteile wie geringere Latenz, höhere Bandbreite und Datenhoheit im Vergleich zu herkömmlichem Cloud-Computing oder Computing im Rechenzentrum. Viele Unternehmen möchten Informationen aus KI-Anwendungen in Echtzeit nutzen. Zum Beispiel stellen selbstfahrende Autos, autonome Maschinen in Fabriken und industrielle Inspektionen ein ernstes Sicherheitsproblem dar, wenn sie nicht schnell genug – in Echtzeit – auf die von ihnen aufgenommenen Daten reagieren können.
Edge-Computing ist nicht auf bestimmte Branchen oder Anwendungen beschränkt. Unternehmen in allen Branchen verwenden diese Lösungen, um ihre Anwendungen zu beschleunigen und die Vorteile von KI am Netzwerk-Edge zu nutzen. Beispiele sind intelligente Einkaufserlebnisse im Einzelhandel, intelligente Infrastruktur in Smart Cities und Automatisierung der industriellen Fertigung.