Gane la carrera de la IA con la computación perimetral
En la carrera para acelerar el crecimiento empresarial con la IA, la computación perimetral ofrece una gran ventaja competitiva.
Una estrategia eficaz de IA que discurre de la nube al perímetro puede reducir la latencia, optimizar el uso de las GPU, mejorar la seguridad de los datos y reducir además los costes y la energía asociados al transporte de los datos a la nube.
Soluciones probadas para la IA en el perímetro
Acelere la actividad de ventas minoristas de forma inteligente con visión artificial y memorias de alto rendimiento
Aproveche las soluciones de Micron y AHEAD para garantizar que el futuro de las ventas minoristas sea más seguro
El centro de datos del futuro
Descubra cómo los modelos híbridos combinan centros de datos centralizados e infraestructura de perímetro
Acelerar la IA en el perímetro
Reduzca de manera eficaz la carga de los modelos de entrenamiento para IA
Reduzca los tiempos de finalización de la carga de trabajo de entrenamiento de las GNN reduciendo simultáneamente el consumo energético del sistema.
Elija la mejor DRAM para sus cargas de trabajo
Seleccione la memoria más adecuada para mejorar el rendimiento del servidor para obtener mejores resultados en el mundo real.
Optimice las aplicaciones de servidor convencionales
Mejore el rendimiento, la latencia y los tiempos de respuesta en los centros de datos convencionales.
Amplíe la capacidad para lagos de datos y almacenamiento en la nube
Disponga de un acceso más rápido a grandes conjuntos de datos para entrenamiento de IA/ML y otras tareas intensivas en recursos.
Soluciones de almacenamiento para IA en el perímetro
Encuentre soluciones de almacenamiento diseñadas para adaptarse a las cargas de trabajo en el perímetro
SSD Micron 9550 NVMe
Acelere las cargas de trabajo críticas con almacenamiento de alto rendimiento
SSD Micron 6500 ION NVMe
Libere el potencial de los lagos de datos masivos con soluciones de alta capacidad
Soluciones de memoria para IA en el perímetro
Maximice los servidores en el perímetro con una configuración ideal de la memoria
DRAM DDR5 para servidor
Memoria de alto rendimiento para cargas de trabajo en las que la velocidad es primordial.
Encuentre la mejor solución
Independientemente de la carga de trabajo de IA en el perímetro, Micron cuenta con la solución de servidor adecuada para superar todas las expectativas
Serie/modelo de SSD NVMe | Factor de forma | Capacidad | Perímetro | Nube |
---|---|---|---|---|
9550 MAX 9550 PRO |
U.2 (15 mm) E3.S (7,5 mm) |
De 3,2 TB a 25,6 TB De 3,84 TB a 30,72 TB |
• Inferencia de IA en tiempo real • Agregación de datos y preprocesamiento • NLP y visión artificial |
• Entrenamiento de modelos de IA • Computación de alto rendimiento • Entrenamiento de redes neurales gráficas (GNN) |
7500 MAX 7500 PRO |
U.3 (15 mm) | De 0,80 TB a 12,80 TB De 0,96 TB a 15,36 TB |
• Entrenamiento de IA en el perímetro • Gestión de datos de IoT • NLP |
• Almacenamiento en la nube • Big Data • OLTP de alto volumen |
6500 ION | U.3 (15 mm) | 30,72 TB | • Modelo de almacenamiento • Entrega de contenidos • Agregación de datos y análisis |
• Lagos de datos de IA • Big Data • Infraestructura en la nube |
DRAM | Factor de forma | Velocidad (MT/s) | Densidades (GB) |
---|---|---|---|
DDR5 | RDIMM | 4800, 5600, 6400 | 16, 24, 32, 48, 64, 96, 128 |
Recursos
Preguntas frecuentes
Obtenga más información sobre las soluciones de Micron para IA en el perímetro
-
Why move AI workloads to the edge?
La IA y el perímetro encajan de forma natural, ya que trasladar las cargas de trabajo de IA al perímetro puede proporcionar información en tiempo real, reducir los costes de transporte de datos y reducir el consumo de energía. Trasladar determinadas cargas de trabajo al perímetro puede satisfacer e incluso superar las expectativas sobre lo que la IA puede hacer por su empresa.
-
How do I accelerate AI at the edge with low-latency server solutions?
Implemente arquitecturas de memoria y almacenamiento avanzadas que reduzcan el tiempo de reentrenamiento del modelo y mejoren la precisión de la inferencia. De esta forma podrá acelerar las cargas de trabajo de IA críticas en el perímetro, como NLP, predicciones, personalización y visión artificial.
-
What are some examples of edge AI use cases?
Los casos prácticos para usar la IA en el perímetro se eligen en función de cómo optimizan el uso de la GPU, la salida de datos y el consumo de energía. Estos son algunos ejemplos:
- Ventas minoristas inteligentes: análisis del comportamiento del cliente, gestión del inventario y personalización de la experiencia de compra.
- Visión artificial: procesamiento en tiempo real y baja latencia para cargas de trabajo de visión artificial.
- Mantenimiento predictivo: control de los dispositivos para evitar fallos en los equipos y minimizar tiempos de inactividad.
- NLP: mejora de las interacciones entre personas y máquinas mediante inferencias en tiempo real.
-
What are some considerations for deciding which workloads to move to the edge?
Latencia: en algunas cargas de trabajo, trasladarlas al perímetro puede reducir la latencia, lo que a su vez puede mejorar las experiencias del cliente, hacer que los entornos de trabajo sean más seguros, reducir tiempos de inactividad y proporcionar información en tiempo real. Otras cargas de trabajo no dependen tanto de una baja latencia, por lo que son más adecuadas para la nube.
Transporte de datos: la factura resultante de la actividad en la nube puede dispararse si el volumen de transporte de datos es demasiado alto. La IA en el perímetro puede reducir ese aspecto procesando localmente la mayoría de datos y transfiriendo solo los elementos esenciales a la nube. Esta estrategia permite reducir los requisitos y la congestión de su red.
Eficiencia de recursos: las cargas de trabajo ligeras a menudo se pueden trasladar al perímetro para que se ejecuten de forma más eficiente. Al mismo tiempo, la implementación de dispositivos de IA en el perímetro puede resultar costosa, lo que conlleva compromisos sobre cómo equilibrar rendimiento y eficiencia.
Seguridad: los sistemas en la nube pueden proporcionar la seguridad que exigen las diversas cargas de trabajo. Sin embargo, hay algunas situaciones en las que los servidores en el perímetro proporcionan una capa adicional de seguridad que es necesaria para cumplir con las normativas de seguridad. -
Are there regulations to consider?
En territorios en los que las leyes de soberanía de datos dictan que estos deben permanecer dentro de las fronteras nacionales, la computación perimetral puede convertirse en un imperativo legal.
Procesar y almacenar datos localmente permite cumplir con los requisitos normativos a la vez que implementa nuevas aplicaciones de IA. Esto resulta especialmente importante en sectores como el financiero y el sanitario, donde la integridad de los datos puede tener importantes repercusiones. -
How can I overcome lack of in-house AI expertise?
Colabore con los expertos en ecosistemas de Micron para desarrollar una estrategia de la nube al perímetro que saque todo el partido posible al poder de sus datos, dondequiera que estén. Micron prueba y optimiza rigurosamente las cargas de trabajo de IA en diversas plataformas, garantizando un rendimiento y una escalabilidad perfectos para las aplicaciones con IA en el perímetro. Asimismo, trabajamos codo con codo con los clientes en centros de ingeniería de todo el país para agilizar los procesos y reducir la carga de trabajo de sus propios equipos de ingeniería.
Nota: Todos los valores proporcionados se utilizan solo como referencia y no representan valores garantizados. Para obtener información sobre la garantía, visite https://www.micron.com/sales-support/sales/returns-and-warranties o póngase en contacto con su representante de ventas de Micron.