Premioの36周年を記念して、LinkedInニュースレター7月号では、最新のキャンペーン「Rugged Edge Speed Dating」に焦点を当てています。この動画主導の取り組みは、さまざまな頑丈なエッジコンピュータが、実際の産業用アプリケーションの要求を満たすように設計されていることを、創造的な方法で紹介するものです。
このブログでは、キャンペーンのキックオフ動画、注目のエッジコンピューティングソリューション、最新のエッジAIサーバーの紹介など、ニュースレターの主なハイライトについて簡単に説明します。このようなさらなる洞察を得るには、当社のLinkedInニュースレターに登録して、エッジAIと頑丈なコンピューティングの最新情報にアクセスしてください。
Premioのスピードデートエピソード – 対決が始まる
「Rugged Edge Speed Dating」の最初のエピソードでは、ベテランのシステムインテグレーターであるアニーが、彼女のAIを搭載した導入に適した頑丈なエッジコンピューティングパートナーを探しているところを追います。スマートファクトリー、モバイルユニット、遠隔監視ステーションでのシステム統合において長年の経験を持つアニーは、リアルタイムのAIパフォーマンス、産業用耐久性、長期的な信頼性、シームレスな統合という、求めるものを正確に把握しています。
3つの頑丈なエッジコンピュータが登場し、それぞれが実際の展開課題に最適なマッチングであることを証明するために、独自の強みを披露します。
RCOシリーズ – 頑丈なパワーハウス
最も過酷な環境でのミッションクリティカルな展開のために構築されました。
- モジュラー型EdgeBoost I/OおよびGPU拡張を備えた堅牢なx86アーキテクチャ
- AIアクセラレーション、ワイヤレス接続、PoEをサポート
- 衝撃、振動、広範囲な温度条件下での実績のある信頼性
- 産業用アプリケーション向けの長期ライフサイクルサポート
- スマートファクトリー、車載システム、遠隔地での利用に最適
BCOシリーズ – バランスの取れた戦略家
シンプルさ、安定性、省スペースな展開のために設計されています。
- 薄型シャーシのセミラギッドファンレス設計
- 固定I/OとスケーラブルなIntel®プロセッサオプション
- ファクトリーオートメーション、キオスク、アクセス制御向けに最適化
- ワイヤレス接続とIIoT統合をサポート
- UL、FCC、CE認証済みで長期展開が可能
JCOシリーズ – AIの天才
エッジでのリアルタイムAI推論のために特別に構築されました。
- AIアクセラレーション用のNVIDIA® Jetson™モジュールを搭載
- 熱効率のためのコンパクトなファンレス設計
- LAN、USB、CANバスを含む豊富なI/O
- LinuxベースOSとAllxon OOB管理をサポート
- エッジビジョンシステムおよびモバイル展開に最適
しかし、アニーが自分の決断を理解したと思ったちょうどその時、予期せぬ競合相手が現れ、エッジAI導入への全く異なるアプローチを提示しました。
LLMシリーズ – GenAIの仕上げ役（ワイルドカード）
エッジでの生成AI向けに設計されたLLM-1U-RPLは、大規模言語モデル（LLM）のオンプレミス展開のために特別に構築された奥行きの短い1Uラックマウントサーバーです。従来のクラウドベースのソリューションとは異なり、このシステムは推論機能をデータソースに近づけることで、リアルタイムパフォーマンス、低遅延、およびデータプライバシーに対するより優れた制御を提供します。
- スペースの限られた展開向けの奥行きの短い1Uフォームファクター
- 第13世代Intel® Core™プロセッサを搭載（最大65W TDP）
- AIアクセラレーション用のNVIDIA® RTX™ 5000 Ada GPUに対応
- 冗長電源、ホットスワップ対応ファン、NVMeストレージ
- ハードウェアセキュリティのためのTPM 2.0と侵入検知機能を内蔵
- 制御室、モバイルシステム、エッジAI環境に最適
製品のハイライトに加えて、7月のニュースレターでは、主要な業界トレンドであるオンプレミス生成AIへの移行についても取り上げています。
エッジにおける生成AI：オンプレミスLLMの導入
生成AIが産業用途でますます重要になるにつれて、推論機能をクラウドから実世界のエッジ環境に移行する需要が高まっています。PremioのエッジAIサーバーは、この移行をサポートするために特別に構築されており、パフォーマンス、セキュリティ、およびローカライズされた制御が重要なオンプレミスで大規模言語モデル（LLM）を展開することを企業に可能にします。
主な機能は以下の通りです。
- エッジで直接リアルタイムAI処理を行うための低遅延推論
- データのプライバシーを向上させ、クラウドへの依存度を低減するためのLLMのローカル展開
- IoTセンサー、産業用ビジョンシステム、制御ネットワークとのシームレスな統合
- 高性能GPUサポート、PCIe拡張、および24時間365日の稼働に最適化された熱設計