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研華推出邊緣生成式AI系統(tǒng),亮相英偉達(dá) 2024 GTC

  全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)品牌廠商研華科技成功整合英偉達(dá)(NVIDIA) 生成式AI模型于MIC-733-AO邊緣AI推理盒子,并在英偉達(dá)GTC 2024 GPU科技展研華攤位上進(jìn)行展示(No. 232),該產(chǎn)品預(yù)示:未來生成式AI將大幅減少開

  全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)品牌廠商研華科技成功整合英偉達(dá)(NVIDIA) 生成式AI模型于MIC-733-AO邊緣AI推理盒子,并在英偉達(dá)GTC 2024 GPU科技展研華攤位上進(jìn)行展示(No. 232),該產(chǎn)品預(yù)示:未來生成式AI將大幅減少開發(fā)者訓(xùn)練模型的時(shí)間,在工業(yè)應(yīng)用上也能以更快速更方便的得到AI推理的結(jié)果。

  研華MIC-733-AO+英偉達(dá)生成式AI模型=邊緣生成式AI系統(tǒng)

  研華MIC-733-AO邊緣AI系統(tǒng)基于英偉達(dá)Jetson AGX Orin?平臺(tái),搭載英偉達(dá)Jetson AI實(shí)驗(yàn)室的生成式人工智能模型,現(xiàn)在成功高效率運(yùn)行大型語言模型(LLMs)、視覺語言模型(VLM)、視覺變換器(ViT)以及圖像生成和對(duì)話生成Llamaspeak,這要?dú)w功于英偉達(dá)Jetson AGX Orin?平臺(tái)的獨(dú)特優(yōu)勢,包括加速計(jì)算、重要的AI軟件和預(yù)先訓(xùn)練的模型,有助于創(chuàng)建、自定義和部署適用于各種應(yīng)用和地點(diǎn)的生成式AI模型。

  利用英偉達(dá)Jetson AI實(shí)驗(yàn)室的生成式AI模型,AI開發(fā)者可以運(yùn)用檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù),將LLMs和VLMs連接到公司的知識(shí)庫。這種方法消除了傳統(tǒng)AI模型訓(xùn)練的需求,允許透過與系統(tǒng)的簡單對(duì)話交互來產(chǎn)生AI推論,明顯縮短了開發(fā)時(shí)間。研華MIC-733-AO擁有高AI運(yùn)算效能和多個(gè)影像輸入接口,例如IP攝影機(jī)、USB/gigE工業(yè)相機(jī)、GMSL攝影機(jī)、激光雷達(dá)等,讓開發(fā)者可以輕松串接影像訊息結(jié)合AI運(yùn)算,而工業(yè)級(jí)小體積設(shè)計(jì)更適合放在邊緣端應(yīng)用,即使在英偉達(dá)Jetson AGX Orin運(yùn)行滿載時(shí),出色的散熱設(shè)計(jì)也能防止系統(tǒng)過熱確保正常運(yùn)行。

  邊緣生成式AI系統(tǒng)反應(yīng)更實(shí)時(shí),應(yīng)用更多元

  生成式AI通過從不同的輸入和輸出(例如文本和圖像)創(chuàng)建新內(nèi)容,正在改變?nèi)伺c計(jì)算機(jī)的互動(dòng)方式。從云端到邊緣端,邊緣端生成式AI更適合需要快速反應(yīng)和低延遲環(huán)境的良好解決方案。在邊緣端生成式AI相對(duì)于云端生成式AI的解決方案具有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢:

  實(shí)時(shí)反應(yīng):根據(jù)攝影機(jī)和傳感器等數(shù)據(jù)來源的邊緣計(jì)算系統(tǒng)能夠立即回應(yīng),無需等待與云端上傳數(shù)據(jù)造成的延遲。

  數(shù)據(jù)安全:數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在邊緣系統(tǒng)中,大幅降低云端數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)。

  穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接:即使沒有無線網(wǎng)絡(luò),邊緣系統(tǒng)也能夠操作并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地端,直到網(wǎng)絡(luò)恢復(fù),而云端生成式AI在沒有網(wǎng)絡(luò)時(shí)將無法運(yùn)作。

  低傳輸成本:邊緣端AI因不需要隨時(shí)傳輸數(shù)據(jù)給云端,僅需低量傳輸,比云端AI隨時(shí)上傳數(shù)據(jù)更具成本效益。

  邊緣生成式AI代表了人工智能時(shí)代的未來。研華MIC-733-AO邊緣生成式AI系統(tǒng),整合英偉達(dá)Jetson AI實(shí)驗(yàn)室的生成式AI模型,為AI開發(fā)者提供了一個(gè)簡單的解決方案。

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