El IoT está progresando desde los dispositivos simples que alimentan datos a la nube para sus análisis a los nuevos dispositivos para aplicaciones de visión con Inteligencia Artificial que ya realizan inferencias sofisticadas y buscan coincidencia de patrones por sí mismos.
El procesamiento local de algoritmos de inteligencia artificial en un dispositivo inteligente en campo proporciona muchos beneficios, incluida una respuesta más rápida, seguridad mejorada, movilidad mejorada y menor costo de comunicaciones.
Para llevar la Inteligencia Artificial al límite, ADLINK y su representante QNV Solutions, adoptan un enfoque heterogéneo y ofrecen una cartera de soluciones de aprendizaje que incluye aceleradores de aprendizaje profundo (Deep Learning), plataformas de inferencia y servidores de adiestramiento.
Los aceleradores de estas firmas proporcionan inferencias aceleradas por GPU en formatos integrados y estándar, y ofrecen el alto rendimiento, la eficiencia energética y la longevidad requeridos en las aplicaciones de IA de vanguardia.
Por esto, los equipos AI de Adlink y QNV son la solución ideal para la automatización industrial, el transporte, la ciudad inteligente, aplicaciones militares y aeroespaciales y mucho más.
Solución completa para Deep Learning
En primer lugar, se ofrecen plataformas Edge Artificial Intelligence. Son equipos que Integran NVIDIA para acelerar las cargas de trabajo de detección, reconocimiento y clasificación de objetos.
En segundo lugar, se precisan tarjetas aceleradoras de deep learning que proporcionan inferencias aceleradas por GPU y VPU con factores de forma estándar, pequeños y integrados. Combinan alto rendimiento con la eficiencia energética y el soporte duradero que requieren las aplicaciones de inteligencia artificial.
Seguidamente, las cámaras de visión industrial con nVIDIA. Aquí son especialmente adecuadas la serie NEON-i1000 de ADLINK, formada por cámaras industriales que admiten NVIDIA Jetson TX2 y una serie de sensores de imagen que aportan extraordinaria flexibilidad y versatilidad para cubrir muchas aplicaciones diferentes. Al admitir múltiples procesadores de deep learning, el usuario implementar un sistema de cámara + AI con diferentes redes neuronales creadas por TensoRT o OpenVINO.
Y todo esto precisa, para finalizar, un buen servidor Training Platform de Inteligencia Artificial multipropósito, de nivel operador y diseñado para aplicaciones Edge. Al combinar un nodo de servidor con un módulo de expansión PCIe con switching, tienen la capacidad de soportar una combinación de hasta ocho GPU NVIDIA, según las necesidades de la aplicación.
Tiene más información en equipos para aplicaciones de Deep Learning y en este documento informativo con una tabla comparativa.
