Edge Computing – NVIDIA 技術ブログ
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog
Tue, 26 Jul 2022 02:01:34 +0000
ja
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エッジ コンピューティング入門: よくある質問と成功のためのリソース
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/an-introduction-to-edge-computing-common-questions-and-resources-for-success/
Wed, 25 May 2022 09:13:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=426
Reading Time: 2 minutes IoT と AI の融合に伴い、企業はより大きなデータ負荷とより複雑なユース ケースに対応するための新しいコンピューティングを検証しています。多くの場合、エッジ コンピューティングは、AI アプリケーションをうまく運用し … Continued]]>
Reading Time: 2 minutes IoT と AI の融合に伴い、企業はより大きなデータ負荷とより複雑なユース ケースに対応するための新しいコンピューティングを検証しています。多くの場合、エッジ コンピューティングは、AI アプリケーションをうまく運用して 分散した IoT デバイスからデータを適切に取り込むための環境を提供します。 しかし、多くの企業はまだエッジ コンピューティングの理解に苦慮しています。パートナーやお客様からは、エッジ コンピューティングについて、 AI 分野で人気の理由、クラウド コンピューティングと比較したユース ケース、などの質問をよく受けております。 NVIDIA は最近、「Edge Computing 101: An Introduction to the Edge 101」というウェビナーを開催しました。
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スマート マニュファクチャリングのための産業用推論パイプライン実裝
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/implementing-industrial-inference-pipelines-for-smart-manufacturing/
Mon, 23 May 2022 04:48:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=475
Reading Time: < 1 minute 製造工程や品質管理システムに品質管理/保証の手法を導入することで、最終製品が顧客の要求や満足を満たすことができます。表面欠陥検出システムは高品質の製品を提供するために、畫像データを使用して検査と分類を実行することができま … Continued]]>
Reading Time: < 1 minute 製造工程や品質管理システムに品質管理/保証の手法を導入することで、最終製品が顧客の要求や満足を満たすことができます。表面欠陥検出システムは高品質の製品を提供するために、畫像データを使用して検査と分類を実行することができます。 AI の進歩により、センサーと事前學習済み AI モデルを使ってリアルタイムの欠陥検出を効率化/自動化し、再現可能な品質管理を実現します。 スウェーデンに本社を置くディーゼル エンジン用コネクティング ロッド メーカーの Sansera 社は、 AI 企業の Aixia 社と協業し、コンピューター ビジョンを用いた生産工程での自動ディープ ラーニング欠陥検出システムの実裝に成功しました。 バス、トラック、船舶に搭載されるコネクティング ロッドは、製造工程におけるすべてのロッドが高品質で、
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ディープラーニング推論のためのサーバーの選択
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/choosing-a-server-for-deep-learning-inference/
Thu, 12 May 2022 01:23:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=589
Reading Time: 2 minutes 推論は機械學習のライフサイクルの重要な部分で 、モデルを學習させた後に発生します。それは、ビジネスが AI 投資からの価値を実現するときです。AI の一般的な用途としては、畫像分類 (「これは腫瘍の畫像です」)、レコメン … Continued]]>
Reading Time: 2 minutes 推論は機械學習のライフサイクルの重要な部分で 、モデルを學習させた後に発生します。それは、ビジネスが AI 投資からの価値を実現するときです。AI の一般的な用途としては、畫像分類 (「これは腫瘍の畫像です」)、レコメンデーション (「あなたが好きな映畫はこちらです」)、音聲の文字起こし、判斷 (「車を左に回してください」) などが挙げられます。 ディープラーニング學習用システム は多くの演算能力を必要としますが、AI モデルの學習が完了した後は、本番でそれを実行するために必要なリソースは少なくなります。推論ワークロードのシステム要件を決定する上で最も重要な要素は、実行されるモデルとデプロイ先です。この記事では、これらの領域について、特にエッジでの AI 推論に焦點を當てながら説明します。
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エッジ コンピューティングが促進する持続可能なエネルギーの未來
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/edge-computing-fuels-a-sustainable-future-for-energy/
Thu, 27 Jan 2022 15:03:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=344
Reading Time: < 1 minute 毎日、自動車や飛行機に電力を供給する燃料から、コンロの調理に使われるガス、家庭や企業の照明を維持する電気など、エネルギーは私たちの生活全體に流れています。石油、ガス、電力は成熟した商品市場ですが、AI はこれらの資源を生 … Continued]]>
Reading Time: < 1 minute 毎日、自動車や飛行機に電力を供給する燃料から、コンロの調理に使われるガス、家庭や企業の照明を維持する電気など、エネルギーは私たちの生活全體に流れています。石油、ガス、電力は成熟した商品市場ですが、AI はこれらの資源を生産、輸送、供給するためのプロセスを変革しています。 石油採掘場で、発電所內で、小型トラックの車內、さらにはスマート ビルでの組込みなど、エッジに配置された AI が登場します。石油/ガス企業や公益事業者は、AI とエッジ コンピューティングを利用して、業務効率の向上、労働者の健康と安全の保護、再生可能エネルギーの統合、グリッド回復力の向上、消費者への信頼性と価格の高いエネルギー源の提供などを実現しています。 企業や國と地域が脫炭素化や溫室効果ガス排出ゼロの目標達成に向けて競爭する中、エッジ AI は、
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