Miles de millones de sensores IoT en tiendas minoristas, calles de ciudades, almacenes y hospitales están produciendo grandes cantidades de datos. Aprovechar estos datos de manera más rápida y eficiente puede mejorar los servicios, agilizar las operaciones y salvar vidas. Para lograr esto, las empresas deben tomar decisiones en tiempo real mediante la implementación de computación de IA en el edge de la red donde se generan los datos.
En el edge, el IoT y los dispositivos móviles emplean procesadores integrados para recopilar datos. La computación periférica lleva la IA directamente a estos dispositivos, procesando los datos donde se capturan, en lugar de en la nube o en el data center. Esto acelera el pipeline de IA para la toma de decisiones en tiempo real y las máquinas autónomas.
Procesar datos en el punto de acción significa que el viaje de datos se reduce o elimina, lo que acelera la IA.
Cuando los datos confidenciales se procesan localmente, no es necesario enviarlos a la nube, por lo que están mejor protegidos.
Enviar datos a la nube exige ancho de banda y almacenamiento. El procesamiento local reduce esos costos.
La computación en el edge se produce localmente sin necesidad de acceso a Internet. Eso amplía los lugares a los que puede llegar la IA.
La IA, las aplicaciones nativas de la nube, el IoT con miles de millones de sensores y las redes 5G permiten una IA generalizada en el edge. Explora las soluciones de NVIDIA en el edge empresarial, el edge integrado y el edge industrial, todas las cuales ofrecen resultados del mundo real al automatizar la inteligencia en el punto de acción e impulsar las decisiones en tiempo real.
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La computación en el edge es la computación que se realiza en la fuente de datos o cerca de ella, lo que permite el procesamiento de datos en tiempo real, lo que se prefiere para la infraestructura inteligente. La computación en la nube se realiza dentro de la nube. Este tipo de computación es muy flexible y escalable, lo que la hace ideal para clientes que desean comenzar rápidamente o aquellos que tienen un uso variable. Ambos modelos de computación tienen distintas ventajas, razón por la cual muchas organizaciones buscarán un enfoque híbrido de la computación.
La computación en el edge ofrece beneficios como menor latencia, mayor ancho de banda y soberanía de datos en comparación con la computación tradicional en la nube o en el data center. Muchas organizaciones buscan inteligencia en tiempo real a partir de aplicaciones de IA. Por ejemplo, los vehículos autónomos, las máquinas autónomas en las fábricas y la inspección industrial presentan un grave problema de seguridad si no pueden actuar con la suficiente rapidez (en tiempo real) sobre los datos que ingieren.
La computación en el edge no se limita a ninguna industria o aplicación. Organizaciones de todos los sectores están utilizando estas soluciones para acelerar sus aplicaciones y aprovechar los beneficios de la IA en el edge. Los ejemplos incluyen experiencias de compra inteligentes en el comercio minorista, infraestructura inteligente en ciudades Inteligentes y automatización de la manufactura industrial.