L’IA EN PÉRIPHÉRIE
Rendez l’IA plus rapide et plus rentable en périphérie
Réduisez la distance entre la création de données et le succès
Gagnez la course à l’IA avec l’edge computing
Dans la course au développement commercial avec l’IA, l’edge computing offre un avantage concurrentiel considérable.
Une stratégie efficace d’IA « cloud-to-edge » peut réduire la latence, optimiser l’utilisation des processeurs graphiques, améliorer la sécurité des données et réduire les coûts et la puissance associés au transport des données vers le cloud.
Des solutions éprouvées pour l’IA en périphérie
10 éléments à prendre en compte pour une stratégie gagnante d’IA « cloud-to-edge »
Choisissez des cas d’utilisation qui optimisent l’utilisation des processeurs graphiques, la sortie des données et la consommation électrique
Accélérez la vente au détail intelligente avec la vision par ordinateur et la mémoire haute performance
Tirez parti des solutions Micron et AHEAD pour vous rendre l’avenir de la vente au détail plus sûr
Le data center du futur
Découvrez comment les modèles hybrides combinent des data centers centralisés et une infrastructure de périphérie
Accélérez l’IA en périphérie
Favorisez un déchargement efficace de l’apprentissage des modèles d’IA
Réduisez les temps d’exécution de la charge de travail d’entrainement GNN tout en réduisant l’énergie utilisée par le système.
Choisissez la meilleure DRAM pour vos charges de travail
Sélectionnez la mémoire adéquate pour améliorer les performances de vos serveurs, ce qui se traduit par de meilleurs résultats réels.
Optimisez les applications serveur grand public
Améliorez les performances, la latence et les temps de réponse des data centers grand public.
Augmentez la capacité pour les lacs de données et le stockage Cloud
Bénéficiez d’un accès plus rapide aux jeux de données volumineux pour l’entraînement de l’IA / du machine learning et d’autres tâches gourmandes en ressources.
Solutions de stockage pour l’IA en périphérie
Trouvez des solutions de stockage spécialement conçues pour s’adapter à vos charges de travail d’edge computing
SSD Micron 9550 NVMe
Accélérez les charges de travail critiques avec un stockage haute performance
SSD Micron 6500 ION NVMe
Libérez le potentiel des importants lacs de données grâce à des solutions haute capacité
Solutions de mémoire pour l’IA en périphérie
Optimisez vos serveurs en périphérie grâce à une configuration mémoire idéale
DRAM DDR5 pour serveur
Mémoire haute performance pour les charges de travail où la vitesse est primordiale.
Trouvez la solution qui vous convient
Quelle que soit votre charge de travail d’IA en périphérie, Micron vous propose la bonne solution de serveur pour dépasser vos attentes
| Gamme/modèle de SSD NVMe | Format | Capacité | Edge | Cloud |
|---|---|---|---|---|
| 9550 MAX 9550 PRO |
U.2 (15 mm) E3.S (7,5 mm) |
3,2 To à 25,6 To 3,84 To à 30,72 To |
• Inférences d’IA en temps réel • Agrégation et prétraitement des données • TAL et vision par ordinateur |
• Entraînement de modèles d’IA • Calcul haute performance • Entraînement de réseaux de neurones en graphes (Graph Neural Network, GNN) |
| 7500 MAX 7500 PRO |
U.3 (15 mm) | 0,80 To à 12,80 To 0,96 To à 15,36 To |
• Entraînement d’IA en périphérie • Gestion des données IoT • TAL |
• Stockage cloud • Big data • OLTP à volume élevé |
| 6500 ION | U.3 (15 mm) | 30,72 To | • Stockage de modèles • Livraison de contenu • Agrégation et analyse de données |
• Lacs de données d’IA • Big data • Infrastructure cloud |
| DRAM | Format | Vitesse (MT/s) | Densités (Go) |
|---|---|---|---|
| DDR5 | RDIMM | 4 800, 5 600, 6 400 | 16, 24, 32, 48, 64, 96, 128 |
Assistance
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Achetez de la DRAM pour serveur et des SSD Micron chez nos partenaires de choix.
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Découvrez comment Micron peut vous aider à optimiser la mémoire et le stockage de vos systèmes.
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TEP (Technology Enablement Program, programme de mise en œuvre de la technologie)
TEP (Technology Enablement Program, programme de mise en œuvre de la technologie)
Le TEP pour la DDR5 vous permet d’accéder rapidement aux informations techniques et à l’assistance de Micron.
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Ressources
DOSSIER TECHNIQUE
Astuces pour tirer le meilleur parti de vos processeurs graphiques
Résolvez les problèmes liés à l’IA pour éviter la surutilisation et la sous-utilisation des processeurs graphiques onéreux
Ebook
Relevez les défis de votre data center
Surmontez les obstacles et posez les bases d’une croissance durable
BROCHURE
5 raisons de choisir les solutions pour serveur Micron
Faites équipe avec Micron pour réduire la pression sur vos ingénieurs
FAQ
Apprenez-en plus sur les solutions d’IA en périphérie de Micron
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Why move AI workloads to the edge?
IA et périphérie font bon ménage, car le transfert des charges de travail de l’IA vers la périphérie peut fournir des informations en temps réel, réduire les coûts de transport des données et réduire la consommation électrique. Déplacer certaines charges de travail vers la périphérie peut satisfaire et dépasser les attentes de votre direction en matière de performances de l’IA pour votre entreprise.
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How do I accelerate AI at the edge with low-latency server solutions?
Mettez en œuvre des architectures de mémoire et de stockage avancées qui réduisent le temps de reformation des modèles et améliorent la précision des déductions. De cette manière, vous pouvez accélérer les charges de travail critiques de l’IA en périphérie, telles que le TAL (traitement automatique des langues), les prédictions, la personnalisation et la vision par ordinateur.
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What are some examples of edge AI use cases?
Les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle en périphérie sont choisis pour optimiser l’utilisation du processeur graphique, la sortie des données et la consommation électrique. Exemples :
- Vente au détail intelligente : analysez le comportement des clients, gérez les stocks et personnalisez l’expérience d’achat
- Vision par ordinateur : profitez d’un traitement en temps réel et d’une faible latence pour les charges de travail de vision par ordinateur
- Maintenance prédictive : surveillez les périphériques pour éviter les pannes et minimiser les temps d’indisponibilité
- TAL : améliorez les interactions entre les humains et les machines grâce à des déductions en temps réel
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What are some considerations for deciding which workloads to move to the edge?
Latence : pour certaines charges de travail, le passage à la périphérie peut réduire la latence, ce qui peut à son tour améliorer l’expérience client, rendre les environnements de travail plus sûrs, réduire les temps d’indisponibilité et fournir des informations en temps réel. D’autres charges de travail ne reposent pas autant sur des performances à faible latence, ce qui les rend plus adaptées au cloud.
Transport de données : les services cloud peuvent vite coûter chers si le volume de transport de données devient trop élevé. L’IA en périphérie peut réduire les contraintes en traitant la plupart des données localement, et en transférant uniquement les éléments essentiels vers le cloud. Grâce à cette stratégie, vous pouvez réduire les besoins et l’encombrement de votre réseau.
Efficacité des ressources : les charges de travail légères peuvent souvent être déplacées vers la périphérie pour fonctionner plus efficacement. Parallèlement, le déploiement d’appareils utilisant l’IA en périphérie peut s’avérer coûteux, conduisant à des compromis sur la manière d’équilibrer performances et efficacité.
Sécurité : les systèmes cloud peuvent fournir une sécurité adaptée à une large gamme de charges de travail. Toutefois, dans certaines situations, les serveurs en périphérie fournissent une couche de sécurité supplémentaire nécessaire pour se conformer aux réglementations de sécurité. -
Are there regulations to consider?
Dans les régions où les lois sur la souveraineté des données imposent que les données restent à l’intérieur des frontières nationales, l’edge computing peut être une obligation légale.
Traiter et stocker les données localement vous permet de rester conforme aux exigences réglementaires tout en mettant en œuvre de nouvelles applications utilisant l’IA. Cela est particulièrement important dans les secteurs tels que la finance et la santé, où l’intégrité des données peut avoir des répercussions majeures. -
How can I overcome lack of in-house AI expertise?
Collaborez avec les experts en écosystème de Micron pour développer une stratégie « cloud-to-edge » qui exploite la puissance de vos données, où qu’elles résident. Micron teste et optimise rigoureusement les charges de travail d’IA sur diverses plateformes, garantissant des performances et une évolutivité homogènes pour les applications de périphérie basées sur l’IA. Nous collaborons également étroitement avec les clients des sites d’ingénierie dans tout le pays pour rationaliser les processus et réduire la charge de travail de vos équipes d’ingénierie.
Remarque : toutes les valeurs fournies sont à titre indicatif et ne sont pas des valeurs garanties. Pour obtenir des informations sur la garantie, rendez-vous sur https://www.micron.com/sales-support/sales/returns-and-warranties ou contactez votre représentant commercial Micron.