Rendez l’IA plus rapide et plus rentable en périphérie

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.

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 :
 

• Commerce de détail intelligent : Analysez le comportement des clients, gérez les stocks et personnalisez l’expérience d’achat
• Vision par ordinateur : Bénéficiez d’un traitement en temps réel et d’une faible latence pour les charges de travail de vision par ordinateur
• Maintenance prédictive : Surveillez les appareils pour éviter les pannes d’équipement et minimiser les temps d’arrêt
• NLP : Améliorez les interactions entre les humains et les machines grâce à des déductions en temps réel

Latence : Pour certaines charges de travail, le passage à la périphérie peut réduire la latence, ce qui peut à son tour améliorer l’expérience des clients, rendre l’environnement de travail plus sûr, réduire les temps d’arrêt 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 factures cloud peuvent exploser 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 offrent une sécurité adaptée à une 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.

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.

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.