小売店、街路、倉庫、病院など、いたるところに設置された何十億もの IoT センサーから、膨大なデータが生成されています。このデータをより迅速かつ効率的に活用することで、サービスの向上、業務の効率化、そして生命の救助が可能になります。これを実現するためには、企業はデータが生成されるネットワーク エッジに AI コンピューティングを展開し、リアルタイムで意思決定を行う必要があります。
エッジでは、IoT やモバイルデバイスが組み込みプロセッサを使用してデータを収集します。エッジ コンピューティングは、これらのデバイスに直接 AI をもたらし、クラウドやデータセンターではなく、データが収集される場所で処理を行います。これにより、リアルタイムの意思決定や自動運転マシンのための AI パイプラインが高速化されます。
データをアクション ポイントで処理すれば、データの移動が減るか無くなり、AI が高速になります。
取り扱いに慎重を要するデータがローカルで処理されることにより、クラウドに送信する必要がなくなり、セキュリティが向上します。
クラウドにデータを送信するには、帯域幅とストレージが要求されます。ローカルで処理することでこうしたコストが下がります。
エッジ コンピューティングはインターネット アクセスを必要とせず、ローカルで行われます。そのため、AI を導入できる場所が広がります。
AI、クラウドネイティブアプリケーション、数十億のセンサーを備えた IoT、5G ネットワークにより、エッジでの広範な AI 活用が可能になっています。エンタープライズ エッジ、組み込みエッジ、産業用エッジにおける NVIDIA のソリューションをご覧ください。これらはすべて、アクション ポイントでインテリジェンスを自動化し、リアル タイムで意思決定を行うことで、実世界での成果を実現します。
エッジ コンピューティングに関する最新ニュースをNVIDIA がお届けします。
エッジ コンピューティングはデータ ソースまたはその近くで実行され、インテリジェントなインフラストラクチャに適したデータのリアルタイム処理を可能にします。クラウド コンピューティングはクラウド内で行われます。このタイプのコンピューティングは柔軟性と拡張性が高く、速やかに始めたいお客様や用途がさまざまなお客様に最適です。いずれのコンピューティング モデルにも明確な利点があり、多くの組織がコンピューティングにハイブリッド アプローチを求めています。
エッジ コンピューティングには、従来のクラウドやデータセンター コンピューティングと比較して遅延が少ないこと、帯域幅が増えること、データ主権などの利点があります。多くの組織が AI アプリケーションにリアルタイム インテリジェンスを求めています。たとえば、自動運転車両、工場の自律マシン、産業検査は、取り込んだデータに対して十分な速さで (リアルタイムで) 作動できない場合、安全上の重大な問題となります。
エッジ コンピューティングは業界や用途に限定されません。あらゆる業界の企業がこれらのソリューションを使用してアプリケーションを高速化し、エッジ AI の長所を利用しています。たとえば、小売のスマート ショッピング体験、スマート シティのインテリジェント インフラストラクチャ、工業製造の自動化があります。