善用邊緣運算，成為 AI 競賽贏家
在運用 AI 讓業務成長茁壯的競賽中，邊緣運算可以提供強大的競爭優勢。
有效的雲端到邊緣 AI 策略可降低延遲、最佳化 GPU 使用率、改善資料安全性，並且降低資料傳輸至雲端的相關成本和功耗。
經實證的邊緣 AI 解決方案
雲端到邊緣 AI 策略致勝的 10 大考量因素
選擇最佳化 GPU 使用率、資料輸出與功耗的使用案例
利用電腦視覺與高效能記憶體加速智慧零售業
利用美光 (Micron) 和 AHEAD 的解決方案，協助確保零售業的未來更安全
在雲端與邊緣伺服器之間建立更好的連結
利用美光（Micron）與 ECS 的解決方案，可受益於邊緣端的即時回應，同時仍可在雲端中實現大規模資料處理。
加速邊緣 AI
實現高效率的 AI 模型訓練卸載
縮短 GNN 訓練工作負載量完成時間，同時降低系統能耗。
宣傳文件 適合次世代工作負載量的高效能記憶體
美光 DDR5 是需要即時回應能力、可擴充性和可靠性的企業的理想解決方案。
最佳化主流伺服器應用程式
改善主流資料中心的效能、延遲和反應時間。
技術簡介 利用 Micron 6550 ION SSD 獲得最大 AI 工作負載量
在 AI 工作負載量使用案例的效能更高、功耗效率更佳
邊緣 AI 儲存解決方案
尋找符合您邊緣工作負載量的專用儲存解決方案。
找到適合您的配備
無論邊緣 AI 工作負載量為何，美光（Micron）都有恰到好處的伺服器解決方案，締造超乎預期的表現
| NVMe SSD 系列/型號 | 規格尺寸 | 容量 | Edge | 雲端 |
|---|---|---|---|---|
| 9550 MAX 9550 PRO |
U.2（15 公釐） E3.S（7.5 公釐） |
3.2 TB 至 25.6 TB 3.84 TB 至 30.72 TB |
• 即時 AI 推論 • 資料彙整與前處理 • NLP 與電腦視覺 |
• AI 模型訓練 • 高效能運算 • 圖神經網路（GNN）訓練 |
| 7500 MAX 7500 PRO |
U.3（15 公釐） | 0.80 TB 至 12.80 TB 0.96 TB 至 15.36 TB |
• 邊緣 AI 訓練 • IoT 資料管理 • NLP |
• 雲端儲存裝置 • 大數據 • 高容量 OLTP |
| 6550 ION | U.3（15 公釐） | 30.72TB | • 模型儲存裝置 • 內容傳輸 • 資料彙整與分析 |
• AI 資料湖 • 大數據 • 雲端基礎架構 |
| DRAM | 規格尺寸 | 速度（MT/s） | 容量 (GB) |
|---|---|---|---|
| DDR5 | MRDIMM、RDIMM、ECC UDIMM、ECC SODIMM | 4800、5600、6400、8800 | 16、24、32、48、64、96、128、256 |
資源
技術簡介
充分發揮 GPU 效益的提示
解決 AI 難題，避免昂貴的 GPU 使用量不足或過量
電子書
解決您的資料中心挑戰
克服障礙並為永續發展成長奠定基礎
宣傳文件
選擇美光（Micron）伺服器解決方案的 5 大理由
與美光（Micron）合作，減少工程師的壓力
常見問題
深入瞭解美光（Micron）的邊緣 AI 解決方案
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為何要將 AI 工作負載量移至邊緣？
AI 與邊緣是天生絕配，因為將 AI 工作負載量移至邊緣，既可提供即時觀點、降低資料傳輸成本，還能降低功耗。將特定工作負載量移至邊緣，可以讓 AI 為企業達成並超越領導階層期望的成果。
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如何運用低延遲伺服器解決方案加速邊緣 AI？
採用進階記憶體與儲存架構，可減少模型重新訓練的時間，並且提升推論準確度。這樣一來，您可加速關鍵邊緣 AI 工作負載量，例如 NLP、預測、個人化和電腦視覺。
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有哪些邊緣 AI 的使用案例？
選擇邊緣 AI 使用案例，旨在將 GPU 使用率、資料輸出與功耗最佳化。範例包括：
- 智慧零售業：分析顧客行為、管理庫存，以及量身打造購物體驗
- 電腦視覺：為電腦視覺工作負載實現即時處理與低延遲
- 預防性維修：監控裝置，協助防止設備故障，並儘量縮短停機時間
- NLP：透過即時推論加強人機互動
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有哪些考量可以幫助決定是否將工作負載量移至邊緣？
延遲：針對某些工作負載量而言，移轉至邊緣可降低延遲，進而改善顧客體驗、打造更安全的工作環境、縮短停機時間，以及提供即時觀點。其他工作負載量則未高度依賴低延遲效能，因此比較適合雲端。
資料傳輸：如果資料傳輸量太高，雲端費用可暴增。邊緣 AI 在本機處理大部分資料，並且只將必要內容傳輸至雲端，即可減輕壓力。利用這項策略，您可降低網路需求並減少壅塞。
資源效率：輕型工作負載量通常可移至邊緣，以提高執行效率。同時部署邊緣 AI 裝置可能需要高昂成本，因此犧牲了效能與效率之間的平衡。
安全性：雲端系統可為各種工作負載量提供適當的安全機制。然而在某些情況，邊緣伺服器則提供了必要的額外安全層，幫助您符合安全法規。 -
是否有需要考慮的法規？
在某些地區中，資料主權法律規定資料必須留在境內，則法律可能會規定邊緣運算的義務。
在本機處理及儲存資料，有助於在採用新的 AI 應用程式時符合法規要求。對於金融和醫療保健等行業，這點格外重要，因為資料完整性可能產生重大影響。 -
如何克服缺乏內部 AI 專業知識的問題？
與美光（Micron）的生態系統專家合作制定雲端到邊緣策略，讓資料無論位於何處，都能將力量發揮得淋漓盡致。美光（Micron）在各種平台經過嚴格測試及最佳化 AI 工作負載量，確保 AI 支援的邊緣應用程式效能流暢，而且可擴充性優異。我們也與全國各地工程現場的客顧客密切合作，致力於簡化程序，並且減少工程團隊的負擔。
注意：提供的所有數值僅供參考，並非保固值。如需了解保固資訊，請瀏覽 https://www.micron.com/sales-support/sales/returns-and-warranties，或聯絡您的美光業務代表。