有这么一份工作 平日里基本啥也不干 就坐在高高的戴尔洞察椅子上 目视前方 不能闲聊、不能睡觉、科技不能玩手机 甚至去厕所都得等到换班 而且这状态常常要维持几个小时 听起来很无聊吧 这就是拥有缘救生员的日常,看起来很无聊的专业知识工作,却承担着世界上最伟大的产品责任——拯救生命 。水前的服务救生员需要时刻保持精神高度集中 ,眼睛像雷达一样扫射全场 ,和影化边观察潜在的响力性简溺水现象并火速施救。
根据世界卫生组织报告 ,安全全球每年约30多万人因溺水身亡 。建站模板提供在很多地方,戴尔洞察救生员仅用肉眼或望远镜扫描所辖区域 ,科技这一古老手段引发普遍担忧——水迷人又危险,拥有缘尤其在开放性水域,专业知识暗流汹涌 、产品情况复杂 ,缺乏技术的救生员能否及时捕捉危情并救起溺水者呢? 人工智能初创公司Sightbit决意用技术解决这一担忧,这家公司创始人毕业于以色列本古里安大学(就是那个研发出奇奇怪怪通信手法窃取数据的大学),他们开发了部署在海边的危险探测器帮助救生员开展救援工作。 这个危险探测器系统基于卷积神经网络和图像检测模型,为救生员提供潜在的危险视图。亿华云该系统通过NVIDIA GPU对数以万计的海滩图像进行训练 ,其深度学习和专有算法能够单独识别儿童以及人群 ,标记出离群的孩子 。
在试点阶段 ,Sightbit与以色列自然和公园管理局合作 ,安装了三台摄像头,将摄像头数据输入到当地海滩救生塔的单个边缘AI超级计算机中,实时提供海滩警报 、跟踪 、统计和风险分析的瞬间推理。 借助这个危险探测器 ,救生员可以实时获得海洋状况的源码库最新信息,并发现海洋中的危险离岸流,提醒人们远离这些区域。因此当救生员开始工作时 ,他们可以感知到当天存在的危险,避免事故发生。 这就是边缘计算与人工智能结合的典型应用。作为云的补充 ,边缘计算使计算、存储和网络更接近创建数据的源 ,源码下载从而能更快地处理数据、做出决策并获得洞察 ,再加上高性能AI处理能力的广泛可用性,AI业已成为边缘部署的首要工作负载。 在许多情况下,数据在产生的瞬间价值最高,并且几乎需要立即采取行动——例如海边检测到溺水者 、工业流水线上检查缺陷、铁轨发现障碍物等。 在每一秒都很重要的情况下 ,将数据发送到数据中心并不理想,对于需要实时快速响应的模板下载AI应用程序而言,将AI推理转移到边缘是推进业务发展的关键。 在许多行业,边缘与人工智能的结合将带来巨大优势: 医疗业 ,人工智能和位于边缘的服务器可以使病理学家加快图像分析速度,同时减少人为错误; 零售业,视频分析和计算机视觉的结合使收集客户行为的见解变得可行 ,促进零售环境中的针对性营销及损失预防; 制造业,边缘分析能够监控制造过程质量 ,免费模板并在生产线上出现问题时提供预警 。 那么如何实现边缘的人工智能推理呢?
戴尔科技为边缘AI提供全方位的集成解决方案 、计算 、存储和网络解决方案,包括 : ●集成解决方案——经过验证的AI设计,包括针对AI工作负载优化的计算 、网络 、存储 、软件和服务 ●计算——从笔记本 、工作站到服务器及HCI解决方案 ●存储——边缘数据需要企业级、可扩展的存储和管理 ●网络——一整套网络解决方案和交换机,用于将边缘设备集成到现有的企业网络中 ●超融合——VxRail卫星节点可将自动化和生命周期管理功能扩展到迄今为止边缘工作负载的最小配置
对很多组织而言,通往边缘AI的答案在于NVIDIA推理平台: 该软件可在云端、数据中心、网络边缘及自动化设备中提供至关重要的性能、效率和响应能力,以支持新一代AI产品和服务。 NVIDIA推理平台可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量,释放戴尔PowerEdge服务器中NVIDIA GPU的全部潜力,戴尔系统已经通过NVIDIA认证 ,企业可以放心地部署解决方案,以安全、最佳地运行其AI加速工作负载。
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