IoTテクノロジーとAIアプリケーションの進歩により、より一層の処理能力が求められています。CPUだけでは、高度なAIアルゴリズムをタイムリーに処理することがもはや不十分です。そこでGPUが登場します。CPUは特定のタスクをGPUにオフロードし、GPUは並列コンピューティングを使用して数千のコアを活用し、これらの高度なインテリジェントアプリケーションを最適化します。
オンデマンドでウェビナーを視聴し、Premio Inc.のソリューションエンジニアであるSean Chenが、組み込みシステムと高度なエッジアプリケーションにおけるCPUとGPUの役割について解説しています。
堅牢なエッジコンピューティングとは？
ガートナーは、2025年までにデータの75%がクラウド外で処理されると予測しています。エッジコンピューティングは、データ集約、処理、ストレージをデータソースの近くに配置することで、レイテンシを削減し、帯域幅を解放します。これにより、大量のリアルタイム計算が可能になり、より迅速で正確な意思決定と行動を促進するためのデータインサイトが提供されます。これを達成するためには、包括的なハードウェア戦略が不可欠です。成功するエッジコンピューティング導入のためのハードウェア要件について、無料の「Rugged Edge Survival Guide eBook」をダウンロードして詳細をご覧ください。
エッジにおけるAIアプリケーション向けハードウェアアクセラレーション
人工知能、 5G接続、およびエッジコンピューティングの融合は、デジタルトランスフォーメーションを加速させ、ビジネス分野全体に新たな機会を生み出します。競争力を維持するためには、AIを活用したアプリケーションの導入が不可欠です。高度なAI、機械学習、ディープラーニングアプリケーションのパフォーマンスを最適化するために、しばしばハードウェアアクセラレーションが導入されます。エッジにおけるAIワークロード専用のハードウェアアクセラレーターについて、詳しくはこちらのリンクをご覧ください。
クラウドからエッジへのデータインサイト
DPUは、ネットワーク、ストレージ、セキュリティ機能を高速化および最適化するために特別に設計されたデータ処理ユニットです。実際、DPUはホストCPUから30%から50%の利用率を解放することができます。これにより、CPUは重要な汎用アプリケーションに集中することができ、全体的な効率が向上します。
FlacheStreams DPUアクセラレーションラックマウントサーバーは、CPU、GPU、DPUの最新技術を活用した新しいアーキテクチャを可能にする高性能な結果を提供するように設計されています。この専用サーバーは、パブリック、プライベート、ハイブリッドクラウドモデルにおいて、今日の最新インフラストラクチャにおける最も複雑なデータセンターワークロードに対応し、信じられないほどのハードウェアアクセラレーションのバランスを必要とします。
AIエッジ推論コンピュータ
Premioの5G対応RCO-6000-CFLシリーズは、Intel第9世代Coreプロセッサー、GPUサポート、ホットスワップ可能なNVMe SSDストレージなどの先進技術を搭載し、エッジにおけるAI推論アプリケーション向けに特化して設計されています。
RCO-6000-CFLシリーズは、柔軟性と拡張性を念頭に設計されています。2ピースのモジュラーデザインは、特定のアプリケーション要件に対応するため、NVMe SSDストレージとGPUアクセラレーションの構成オプションのバリエーションを提供します。この柔軟なモジュール性により、システムインテグレーターは、計算、ストレージ、接続性における様々なアプリケーション要件がある場合でも、RCO-6000-CFLのAIエッジ推論コンピュータを大規模に迅速に展開できます。