Création d’un monde plus rapide, plus intelligent et mieux connecté
Des milliards de capteurs IoT situés dans les magasins de détail, les rues de la ville, les entrepôts et les hôpitaux produisent de grandes quantités de données. L’exploitation plus rapide et plus efficace de ces données peut améliorer les services, rationaliser les opérations et sauver des vies. Pour y parvenir, les entreprises doivent prendre des décisions en temps réel en déployant l’IA à l'Edge du réseau où les données sont générées.
Avantages de l'Edge Computing
Les capteurs IoT et les appareils mobiles déployés à la périphérie des réseaux (ou « à l’Edge ») utilisent des processeurs intégrés pour collecter des données. L’Edge Computing permet d'intégrer l'IA directement à ces appareils, traitant les données là où elles sont collectées, plutôt que dans le cloud ou le centre de données. Cela accélère le pipeline d’IA pour les prises de décision en temps réel et les machines autonomes.
Latence plus faible
Le traitement des données au point d’action signifie que les échanges de données Le traitement des données au point d’action signifie que les échanges de données sont réduits ou éliminés, ce qui accélère les pipelines d’IA.
Sécurité renforcée
Lorsque des données sensibles sont traitées localement, elles n’ont pas besoin d’être envoyées vers le Cloud, c’est pourquoi elles sont mieux protégées.
Réduction des coûts
L’envoi de données vers le Cloud nécessite de la bande passante et une importante capacité de stockage. Le traitement local réduit ces coûts.
Portée accrue
L’Edge Computing fonctionne localement, sans accès à l'internet. Vous pouvez ainsi déployer vos applications d’IA n’importe où.
Innover à l'Edge avec NVIDIA
L’IA, les applications natives du Cloud, l’IoT avec des milliards de capteurs et la mise en réseau 5G permettent une IA généralisée à l’Edge. Découvrez les solutions NVIDIA à l'Edge d'entreprise, l'Edge embarquée et l'Edge industrielle, qui fournissent des résultats concrets en automatisant l'intelligence au point d'action et en permettant de prendre des décisions en temps réel.
Présentation de NVIDIA DGX Spark
DGX Spark apporte toute la puissance de NVIDIA Grace Blackwell™ aux ordinateurs de bureau des développeurs. La puce GB10 Superchip, combinée à 128 Go de mémoire système unifiée, permet aux chercheurs en IA, aux data scientists et aux étudiants de travailler localement avec des modèles d'IA comportant jusqu'à 200 milliards de paramètres.
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Foire aux questions
L’Edge Computing désigne les opérations de calcul directement réalisées à la source ou à proximité de la source des données, permettant ainsi de traiter en temps réel des données cruciales pour les infrastructures intelligentes. Le Cloud Computing désigne quant à lui un processus de calcul dématérialisé dans le Cloud. Ce modèle de calcul est à la fois flexible et évolutif, ce qui en fait la solution idéale pour les clients qui souhaitent lancer un projet rapidement ou ceux qui possèdent une utilisation variable des ressources de calcul. Ces deux modèles présentent des avantages distincts, c’est pourquoi certaines entreprises choisissent souvent de se tourner vers une approche hybride.
L’Edge Computing offre des avantages significatifs tels qu’une latence plus faible, une bande passante plus élevée et la souveraineté des données par rapport aux techniques de calcul traditionnelles dans le Cloud ou sur Data Center. De nombreuses entreprises cherchent à disposer d’une intelligence en temps réel à partir de leurs applications d’IA. Par exemple, les voitures sans chauffeur, les machines autonomes dans les usines et les systèmes d’inspection industrielle peuvent tous subir de graves problèmes de sécurité s’ils n’agissent pas rapidement et en temps réel vis-à-vis des données qu’elles ingèrent.
L’Edge Computing ne se limite pas à des domaines ou à des applications spécifiques. Les entreprises de tous les secteurs tirent parti de solutions avancées d'Edge Computing pour accélérer leurs applications et exploiter les nombreux avantages de l’IA en périphérie des réseaux, dans des champs d’application comme les expériences d’achat intelligentes pour la vente au détail, les infrastructures intelligentes dans les villes connectées et l’automatisation de la fabrication industrielle.