Nvidia Corp.將在周一早些時(shí)候發(fā)布其新的Nvidia EGX平臺(tái)，將人工智能帶到網(wǎng)絡(luò)邊緣，該平臺(tái)可以實(shí)時(shí)感知，理解和處理數(shù)據(jù)，而無需先將其發(fā)送到云或數(shù)據(jù)中心。

將AI交付給智能手機(jī)，傳感器和工廠機(jī)器等邊緣設(shè)備是技術(shù)發(fā)展的下一步。 最早的AI算法是如此復(fù)雜，以至于只能在運(yùn)行于云數(shù)據(jù)中心的功能強(qiáng)大的機(jī)器上進(jìn)行處理，這意味著需要通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送大量信息。但這是不可取的，因?yàn)樗枰罅繋挷?dǎo)致更高的延遲，這使得“實(shí)時(shí)” AI的性能要差得多。

公司真正想要的是在制造數(shù)據(jù)本身的地方執(zhí)行AI，無論是在制造設(shè)施，零售商店還是倉庫。這是一些技術(shù)公司試圖解決的問題，最近的一次是英特爾公司（Intel Corp.）今天推出了其首款10納米“ Ice Lake”芯片，但也有數(shù)十家初創(chuàng)公司。

但是Nvidia在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)是顯而易見的，因?yàn)樵摴镜膱D形處理單元被廣泛認(rèn)為是周圍最好的AI處理硬件。其中包括其 用于深度學(xué)習(xí)的Tesla V100和其Quadro GV100（可實(shí)時(shí)完成光線追蹤，即創(chuàng)建逼真的圖像的過程）。

新的Nvidia EGX平臺(tái)可從基于Jetson Nano處理器的輕量級(jí)服務(wù)器（可 在幾瓦特的速度下每秒執(zhí)行兆兆兆次運(yùn)算）擴(kuò)展到具有機(jī)架式基于Nvidia T4的邊緣服務(wù)器的微型數(shù)據(jù)中心每秒萬億次操作。芯片的節(jié)能功能對(duì)于AI很重要，因?yàn)閭鹘y(tǒng)硬件在執(zhí)行此類任務(wù)時(shí)會(huì)耗費(fèi)大量精力。

英偉達(dá)企業(yè)和邊緣計(jì)算高級(jí)總監(jiān)賈斯汀·博伊塔諾（Justin Boitano）在媒體發(fā)布會(huì)上表示，對(duì)諸如EGX的平臺(tái)的需求巨大，因?yàn)槿澜鐚⒂写蠹s1500億個(gè)機(jī)器傳感器和“物聯(lián)網(wǎng)”設(shè)備。 2025年。他說，許多此類傳感器將用于諸如“智能城市”之類的計(jì)劃，并將出于需要降低延遲，實(shí)時(shí)響應(yīng)，數(shù)據(jù)主權(quán)等原因，抽出需要現(xiàn)場(chǎng)處理的數(shù)據(jù)規(guī)則或隱私問題。

Boitano說：“從視覺和語言上來說，AI確實(shí)是所有行業(yè)的殺手級(jí)應(yīng)用程序?！?/p>

如果人們實(shí)際上要充分利用這些籌碼，則伙伴關(guān)系也很重要。因此，Nvidia正在將比在EGX上運(yùn)行的Nvidia Edge Stack軟件與Red Hat Inc.的OpenShift Kubernetes容器編排平臺(tái)進(jìn)行集成，以使其與現(xiàn)代軟件應(yīng)用程序兼容。

該平臺(tái)還集成了Mellanox Technologies Ltd.的安全性，存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，該公司是Nvidia 計(jì)劃在年底前以69億美元的價(jià)格收購的公司。