Haga que la IA sea más rápida y rentable en las soluciones perimetrales

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.

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:
 

• Comercio minorista inteligente: Analizar el comportamiento del cliente, gestionar el inventario y personalizar la experiencia de compra
• Visión del ordenador: Obtenga procesamiento en tiempo real y baja latencia para cargas de trabajo de visión de ordenador
• Mantenimiento predictivo: Controle los controlar dispositivos para ayudar a evitar fallas en los equipos y minimizar la inactividad
• NLP: Mejore las interacciones entre humanos y máquinas con inferencias en tiempo real

Latencia: Para algunas cargas de trabajo, pasar al perímetro puede reducir la latencia, lo que a su vez puede mejorar las experiencias de los clientes, crear entornos de trabajo más seguros, reducir la inactividad y ofrecer 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: Las facturas en la nube pueden dispararse si el volumen de transporte de datos aumenta demasiado. 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 los recursos: Las cargas de trabajo ligeras a menudo se pueden mover al perímetro para ejecutarse 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 ofrecer una seguridad adecuada para una variedad de 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.

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.

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.