邊緣 AI

讓邊緣 AI 速度更快且更經濟實惠

拉近資料建立與成功之間的距離

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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。

AI Race 概覽

找到適合您的配備

無論您的邊緣 AI 工作負載量為何,美光都有超越期望的正確伺服器解決方案。

NVMe SSD 系列/型號規格尺寸容量Edge雲端
9550 MAX 9550 PROU.2 / 15 公釐3.20 至 25.60 3.84 至 30.72
  • 即時 AI 推論
  • 資料彙整和預處理
  • NLP 和電腦願景
  • AI 模型訓練
  • 高效能運算
  • 圖神經網路(GNN)培訓
7600 MAX 7600 PROU.2/15 公釐 E1.S (9.5/15 公釐) E3.S (7.5 公釐)1.6 至 12.80 1.92 至 15.36
  • 邊緣 AI 訓練
  • IoT 資料管理
  • NLP
  • 雲端儲存裝置
  • 大數據
  • 大量 OLTP
7500 MAX 7500 PROU.3 / 15 公釐0.96 至 12.80 0.80 至 15.36
  • 邊緣 AI 訓練
  • IoT 資料管理
  • NLP
  • 雲端儲存裝置
  • 大數據
  • 大量 OLTP
6550 IONU.3(15 公釐)30.72TB
  • 模型儲存裝置
  • 內容傳遞
  • 資料彙整和分析
  • AI 資料湖
  • 大數據
  • 雲端基礎架構

 

DRAM規格尺寸速度 MT/s容量
DDR5MRDIMM、RDIMM、ECC UDIMM、ECC SODIMM5600、6400、880016、24、32、48、64、96、128

 支援

 資源

常見問題

深入瞭解美光(Micron)的邊緣 AI 解決方案

AI 和邊緣自然契合,因為將 AI 工作負載移至邊緣可以提供即時見解、降低資料成本和降低功耗。將特定工作負載移至邊緣,可以滿足並超越您的領導階層對 AI 能為您的企業做些什麼的期望。

實施先進的記憶體和儲存裝置架構,以減少模型重新訓練時間並提高推論準確性。如此一來,您可以加速關鍵邊緣 AI 工作負載,如 NLP、預測、個人化和電腦願景。

選擇邊緣 AI 使用案例,以最佳化 GPU 使用量、資料輸出和功耗。範例包括:
 

  • 智慧零售:分析顧客行為、管理庫存,以及個人化購物體驗
  • 電腦願景:獲得電腦願景工作負載的即時處理和低延遲
  • 預測性維護:監控裝置,協助防止設備故障並盡可能減少停機時間
  • NLP:透過即時推論增強人類與機器之間的互動

延遲:對於某些工作負載而言,轉向邊緣可以減少延遲,進而改善顧客、打造更安全的工作環境、縮短停機時間並提供即時洞見。其他工作負載並不高度依賴低延遲效能,因此更適合雲端。

資料傳輸:如果資料傳輸量太高,雲端帳單可能會飆升。邊緣 AI 可以在本機處理大部分資料,並且只將必要資料傳輸到雲端,進而減輕壓力。透過此策略,您可以減少網路要求條件和擁擠情況。

資源效率:輕量工作負載通常可以移至邊緣,以更有效率地執行。同時,部署邊緣 AI 裝置的成本可能很高,導致有關如何平衡效能和效率的妥協。

安全性:雲端系統可以為範圍工作負載提供合適的安全性。然而,在某些情況下,邊緣伺服器提供必要的額外安全層,以符合安全法規。

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。

在本地處理和儲存資料有助於您在實施新的 AI 應用程式時遵守要求條件。這在金融和醫療保健等行業尤為重要,因為資料完整性可能會產生重大影響。

與美光的生態系統專家合作,制定雲端到邊緣策略,利用您資料功耗,無論資料身在何處。美光在各種平台上嚴格測試和最佳化 AI 工作負載,確保 AI 驅動的邊緣應用程式的無縫效能和可擴充性。我們還與全國各地工程廠區的客戶密切合作,以簡化流程並減少工程團隊的載入。

註: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。