Edge bezieht sich auf Rechenprozesse, die in der Nähe der Datenquellen an diesen Standorten stattfinden - seien es Sensoren, Geräte oder Endnutzer - anstatt sich auf zentralisierte Systeme zu stützen, die bei der traditionellen KI üblich sind. Dies ermöglicht hyper Erlebnisse wie dynamische Menüempfehlungen in Schnellrestaurants und trägt gleichzeitig zu erheblichen Einsparungen bei der Datenübertragungsbandbreite bei.
Supermicro und NVIDIA liefern Edge-KI-Lösungen, die die Bereitstellung durch vorintegrierte Komponenten mit optimierter Hard- und Software für die Echtzeitverarbeitung optimieren.
Real-Time
Ob Datenanalyse, Überwachung, vorausschauende Wartung oder Personalisierung, KI at the edge ermöglicht es Ihnen, Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen, sobald sie entstehen.
Ununterbrochene
Offline-Verarbeitung und -Schlussfolgerungen ermöglichen einen unterbrechungsfreien Betrieb in entfernten oder nicht verbundenen Umgebungen
Personalisierte
Verstehen und Reagieren auf Kundenpräferenzen in einer natürlicheren und ansprechenderen Weise, um innovative Erfahrungen zu schaffen, angetrieben durch generative KI
![YouTube: [Supermicro] KI an den Edge liefern](https://img.youtube.com/vi/IQuT2PC2nJ0/maxresdefault.jpg)
Die zwei Hälften der Edge KI
Der Einsatz von KI am Edge kann für zwei unterschiedliche, aber sich ergänzende Zwecke erfolgen: prädiktive und generative KI. Die prädiktive KI ist das analytische Kraftpaket, das historische Daten zur Vorhersage künftiger Ereignisse nutzt.
Die generative KI hingegen ist ein kreativer Katalysator, der die zugrunde liegenden Datenmuster nutzt, um neue Informationen zu synthetisieren und so Innovationen und personalisierte Erfahrungen zu fördern.
Einzelhandel
Vorhersagende KI zur Revolutionierung von Einzelhandelsflächen
- Schutz des Vermögens
- Autonomes Einkaufen
- Nachfrageprognose
- Empfehlungsgeber & Hyper
Im Einzelhandel revolutioniert die prädiktive KI den Vermögensschutz. Durch die Analyse von Mustern und die Identifizierung potenzieller Bedrohungen bieten KI Einzelhändlern präventive Lösungen zur Reduzierung von Verlusten und zur Verbesserung der Ladensicherheit.
Diese Berechnungen müssen am Rande des Netzes stattfinden, um die Echtzeitreaktionen zu ermöglichen, die für eine wirksame Reaktion erforderlich sind.
Produkt Anwendungsfall
SYS-E403-14B-FRN2T
Dieses System im Box-Format eignet sich ideal für KI im Verkaufsraum und im Lagerbereich, da es die Leistungsfähigkeit eines Intel® Xeon® Prozess Xeon® nutzt und mehrere GPU-Karten unterstützt.
SYS-112B-FWT
Dieses 1U-System ultra Einbautiefe, das sich auch in Umgebungen mit begrenztem Platzangebot einsetzen lässt, verfügt über eine Intel® Xeon® -CPU und bietet GPU-Unterstützung für KI sowohl im Verkaufsraum als auch im Lagerbereich.
AS-1115S-FWTRT
Dieses 1U-System ultra Einbautiefe, das sich auch in Umgebungen mit begrenztem Platzangebot einsetzen lässt, verfügt über eine AMD EPYC™ -CPU und bietet GPU-Unterstützung für KI sowohl im Verkaufsraum als auch im Lagerbereich.
SYS-212B-FN4TP
Ein 2U-Rackmount-System mit geringer Einbautiefe, das für KI am Netzwerkrand konzipiert ist und mehrere Eingabeformate verarbeiten kann. Es nutzt eine Auswahl an Intel® Xeon® -Serie sowie skalierbare PCIe .
SYS-322GA-NR
Diese 3U-Plattform ist ein GPU-optimierter Server, der mehrere Inferencing-Workloads gleichzeitig unterstützen kann, z. B. die Analyse von Video-Feeds oder das Rendern virtueller Avatare in Display-Kiosken.
Schnell-Restaurants
Ermöglicht es Restaurants, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein
- Sprachgesteuerte Lebensmittelkioske
- Lebensmittelqualität und betriebliche Effizienz
- Vorhersage und Bestandsaufnahme
Schnellrestaurants setzen auf generative KI , um ihr Kundenerlebnis zu verbessern. Sprachgesteuerte Essenskioske, die auf generativer KI basieren, bieten personalisierte Interaktionen, die die Vorlieben der Kunden auf natürliche und ansprechende Weise verstehen und darauf reagieren.
Generative KI kann spontan Upsell- und Komplimentvorschläge machen oder einen menschenähnlichen Kundenservice direkt im Kiosk anbieten. Kombiniert mit prädiktiver KI , die aus der Kundenkartenhistorie lernt, können bei jedem weiteren Besuch tiefergehende Anpassungen und angenehmere Interaktionen angeboten werden.
Produkt Anwendungsfall
SYS-E302-12D-4C
Ein leistungsstarker, leichter und lüfterloser Server, der sich ideal für Anwendungen in unkontrollierten Umgebungen wie Küchen eignet und mit einem Intel® Xeon® ausgestattet ist.
SYS-E302-12A-4C
Ein leichter, energieeffizienter, lüfterloser Server, der sich ideal für Anwendungen in nicht klimatisierten Räumen wie Küchen eignet und mit einem stromsparenden Intel® Atom®-Prozessor ausgestattet ist.
SYS-E302-13AD
Ein leichter, lüfterloser Server, der sich ideal für Anwendungen in unkontrollierten Umgebungen wie Küchen eignet und einen Intel® Core™-Prozessor für Edge-Workloads nutzt.
SYS-E100-13AD-E
Ein kompakter, lüfterloser Server mit einem leistungsstarken Intel® Core™-Prozessor, der sich problemlos in Drive-Thru-Module und Menütafeln einbauen lässt und für routinemäßige Aufgaben im Filialmanagement geeignet ist.
SYS-112B-FWT
Das 1U-System ultra Einbautiefe bietet einen leistungsstarken Xeon® -Prozessor Xeon® Serie und GPU-Unterstützung in beengten, kontrollierten Umgebungen.
AS-1115S-FWTRT
Das 1U-System ultra Einbautiefe bietet einen leistungsstarken Prozessor AMD EPYC™ Serie und GPU-Unterstützung in kontrollierten Umgebungen mit begrenztem Platzangebot.
Herstellung
Rationalisierung von End-to-End-Herstellungsherausforderungen
- Gesundheit und Sicherheit der Mitarbeiter
- Automatisierte Qualitätsinspektion
- Milderung der Abwanderung von Fachkräften
Die Fertigungsindustrie nutzt prädiktive KI , um eine ihrer wichtigsten und teuersten Herausforderungen zu meistern: die Sicherheit am Arbeitsplatz. Unternehmen nutzen Edge KI , um Daten von CCTV, Maschinen und Betriebssoftware zu verbinden und so eine vorausschauende Echtzeitanalyse potenzieller Gefahren zu ermöglichen.
Eine weitere wichtige Anwendung ist die automatisierte Qualitätskontrolle. Durch die kontinuierliche Überwachung einer Produktionslinie für Automobilteile und die Einspeisung der Daten in ein prädiktivesKI ist es beispielsweise möglich, Echtzeit-Einsichten für die Qualitätskontrolle zu liefern und das Risiko von Fehlern erheblich zu verringern.
Produkt Anwendungsfall
SYS-112B-FWT
Mit diesem System, das eine Auswahl an Intel® Xeon® -Serie sowie GPU-Unterstützung bietet, lässt sich eine KI automatisierte Qualitätsprüfung in der Fertigung problemlos realisieren.
AS-1115S-FWTRT
Mit diesem System, das auf einem Prozessor AMD EPYC™ Serie basiert und GPU-Unterstützung bietet, lässt sich eine KI automatisierte Qualitätsprüfung in der Fertigung problemlos realisieren.
SYS-212B-FN4TP
Nutzen Sie Computer Vision und prädiktive KI die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten – mit diesem System, das eine Auswahl an Intel® Xeon® Prozessoren Xeon® -Serie sowie GPU-Unterstützung bietet.
Gesundheitswesen und medizinische Geräte
Unterstützung derjenigen, die anderen helfen, bei der Bereitstellung von Pflegeleistungen höchster Qualität
- Patientensicherheit und Überwachung
- Diagnostische Bildgebung
- Wegweiser
Im Gesundheitswesen wird die prädiktive KI zunehmend in der diagnostischen Bildgebung erprobt, um die Genauigkeit und Effizienz medizinischer Diagnosen zu verbessern, indem geschulte Experten ergänzt werden.
Ein weiteres Beispiel, insbesondere in Krankenhäusern, ist der Einsatz generativer KI für die Wegfindung - eine Anwendung, die das Erlebnis für Patienten und Besucher verbessert. Digitale Kioske und Concierge-Dienste, die von KI unterstützt werden, leiten Menschen durch komplexe Krankenhausanlagen und bieten Wegbeschreibungen und Informationen entweder auf an der Wand montierten Bildschirmen, die den Weg des Besuchers verfolgen, oder auf Aktualisierungen, die direkt auf ein mobiles Gerät übertragen werden.
Produkt Anwendungsfall
SYS-112B-FWT
Das 1U-System ultra Tiefe verfügt über die hohe Leistung und die GPU-Unterstützung, um KI wie z. B. Wegweiser auf digitalen Kiosken zu liefern, die das Erlebnis der Krankenhausbesucher verbessern.
SYS-212B-FN4TP
Das 2U-Rackmount-System mit geringer Einbautiefe ermöglicht KI am Netzwerkrand, beispielsweise im Bereich Patientensicherheit und -überwachung, indem es verschiedene Eingabeformate verarbeitet und dabei eine Auswahl an Intel® Xeon® sowie PCIe nutzt.
SYS-222HE-FTN
Erfüllen Sie die Anforderungen anspruchsvoller Anwendungen wie Predictive Analytics, Diagnostik und personalisierte Medizin, indem Sie die Rechenleistung eines Dual-Prozessors der Intel® Xeon® mit mehreren Erweiterungs- oder GPU-Karten kombinieren
SYS-322GA-NR
Diese 3U-Plattform ist ein GPU-optimierter Server für das Gesundheitswesen und medizinische Anwendungen und unterstützt mehrere Inferenz-Workloads gleichzeitig, einschließlich Diagnose, Bildinterpretation und Risikobewertung.
Intelligente Räume
Verbesserung der Art und Weise, wie Menschen mit anderen Menschen und ihrer Umwelt interagieren
- Verwaltung von Menschenansammlungen und Parkplätzen
- Erhöhung der Sicherheit
- Zugangskontrolle
- Verkehrsmanagement
In intelligenten Räumen wie Veranstaltungsorten und Stadien wird die prädiktive KI für die Verwaltung von Menschenmengen und Parkplätzen eingesetzt. Durch die Analyse von Echtzeitdaten können diese Systeme den Fußgängerverkehr und die Parklogistik effektiv steuern und so das Gesamterlebnis der Kunden verbessern und gleichzeitig die Sicherheit erhöhen.
Produkt Anwendungsfall
SYS-E403-14B-FRN2T
Nutzen Sie eine Vielzahl von Bereitstellungsoptionen, darunter ein robustes Außengehäuse für die Mastmontage, für alle Anwendungen, die die Leistung eines Intel® Xeon® Serie und die Unterstützung mehrerer GPUs erfordern
SYS-222HE-FTN
Nutzen Sie die Rechenleistung von zwei Intel® Xeon® mit Unterstützung für mehrere GPU-Karten, um KI im Bereich Computer Vision für Sicherheit, Verkehrssteuerung und Parkraummanagement bereitzustellen.
SYS-322GA-NR
Diese 3-HE-Plattform ist ein GPU-optimierter Server für den Unternehmensbereich, der mehrere Inferencing-Workloads gleichzeitig unterstützen kann, wie sie beispielsweise bei großen Veranstaltungen und in dicht besiedelten Gebieten benötigt werden.
Transport
Logistik und Fahrzeuge sicherer, effizienter und nachhaltiger machen
- Routen-Optimierung
- Vorausschauende Wartung
- Verkehrsmanagement
Die Optimierung von Verkehrssystemen in Seehäfen, Flughäfen, auf Straßen und Schienen erfordert die Analyse großer Datenmengen. Diese Daten können Verkehrsinformationen, Wettervorhersagen oder intelligente Kamerabilder mit Computer Vision beinhalten. Um sicherzustellen, dass diese Daten ohne Verzögerung verarbeitet werden, ist spezielle Hardware erforderlich, die für die Ausführung von KI und IT-Workloads am Rande des Netzwerks konzipiert ist.
Produkt Anwendungsfall
SYS-E403-14B-FRN2T
Kompakter Edge-Server, geeignet für beengte Platzverhältnisse, mit einem Intel® Xeon® Prozessor Xeon® und Unterstützung für GPU-Beschleuniger; ideal für intelligente Parklösungen und elektronische Mautanwendungen.
SYS-E403-12P-IPA2-C
Dieser robuste, an Masten montierte Edge-Server ist für den Einsatz im Freien in anspruchsvollen Umgebungen konzipiert. Er verfügt über einen Intel® Xeon® unterstützt GPUs.
SYS-E101-14AM-D
Dieses ultra, lüfterlose System mit einem Intel® Atom®-Prozessor bietet energieeffiziente Leistung und kann in einem Außenschrank betrieben werden.
Klein
SYS-E300-13AD
| Abmessungen (mm) H × B × T | 43.0 × 264.8 × 225.8 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 8 Streams1 |
| Bis zu ~2.000 automatische Spracherkennungsproben (ASR) pro Sekunde2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 8 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~1 Bild alle 4-5 Sekunden | |
| GPU-Unterstützung |
|
Mittel
SYS-110D-20C-FRAN8TP3
| Abmessungen (mm) H × B × T | 43.0 × 437.0 × 399.0 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 16 Streams1 |
| Bis zu ~6.000 Samples der automatischen Spracherkennung (ASR) pro Sekunde2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 24 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~1 Bild alle 2 Sekunden | |
| GPU-Unterstützung |
|
Groß
SYS-E403-14B-FRN2T
| Abmessungen (mm) H × B × T | 117.3 × 266.7 × 406.4 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 32 Streams1 |
| Bis zu 22.000 Samples der automatischen Spracherkennung (ASR) pro Sekunde2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 48 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~1-2 Bildern pro Sekunde | |
| GPU-Unterstützung |
|
Extra groß
SYS-222HE-(F)TN
| Abmessungen (mm) H × B × T | 88.9 × 436.9 × 574.0 |
|---|---|
| Hauptmerkmale für Predictive | KI Computer Vision für bis zu 48 Streams pro GPU1 |
| Bis zu 32.000 Samples pro Sekunde für die automatische Spracherkennung (ASR) pro GPU2 | |
| Hauptmerkmale für Generative | LLM bis zu 80 Milliarden Parameter |
| Bild- und Videoerstellung mit Stable Diffusion bei ~3 Bildern pro Sekunde | |
| GPU-Unterstützung |
|
- Basierend auf der Verwendung eines Bildklassifizierungsmodells ähnlich EfficientNet-B4, abhängig von der Komprimierung des Videostroms und anderen Arbeitsbelastungen des Systems
- Basierend auf der Verwendung eines ASR-Modells wie QuartzNet
- Weitere Modelle sind SYS-110D-4C-FRAN8TP, SYS-110D-8C-FRAN8TP, SYS-110D-14C-FRAN8TP und SYS-110D-16C-FRAN8TP
Supermicro + NVIDIA: Eine Reihe von Lösungen
Im Zentrum jeder Edge-KI-Implementierung steht eine robuste und kohärente Architektur, die die Lösung untermauert. Der kollaborative Ansatz von Supermicro und NVIDIA bietet genau das – ein umfassendes Framework, das CPUs, GPUs und optimierten Speicher integriert, alles orchestriert innerhalb der resilienten Infrastruktur der Supermicro-Systeme.
Der Stack ist so konzipiert, dass er maximale Effizienz und Leistung für den Einsatz von KI in großem Maßstab gewährleistet. Middleware-Lösungen sorgen dafür, dass die Systeme nicht nur leistungsstark sind, sondern auch intelligent koordiniert und leicht in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden können.
Sicherheit, Speicherung und Vernetzung sind grundlegende Elemente dieser Architektur, die gewährleisten, dass die Datenintegrität und -übertragung niemals gefährdet sind. Das Ergebnis ist eine skalierbare Lösungsarchitektur, die es den Endnutzern ermöglicht, das volle Potenzial von Edge KI und Edge Computing auszuschöpfen.
