物聯網技術和 AI 應用程式的進步，對處理能力的效能要求更加提升。單獨的 CPU 不再足以即時處理進階的 AI 演算法。這就是 GPU 發揮作用的地方。CPU 將某些任務卸載到 GPU，然後 GPU 使用平行運算來利用數千個核心來優化這些先進的智能應用程式。
觀看隨選網路研討會，與 Premio Inc 的解決方案工程師 Sean Chen 一起了解 CPU 和 GPU 在嵌入式系統和先進邊緣應用中的角色。
什麼是堅固型邊緣運算？
Gartner 預計到 2025 年，將有 75% 的數據在雲端之外進行處理。邊緣運算透過將資料聚合、處理和儲存移至資料來源，減少了延遲並釋放了頻寬。這使得大量的即時運算能夠提供資料洞察，從而促進更快、更準確的決策和行動。為實現這一目標，全面的硬體策略至關重要。下載免費的堅固型邊緣生存指南電子書，了解更多關於成功部署邊緣運算所需的硬體要求。
邊緣 AI 應用的硬體加速
人工智慧、5G 連線和邊緣運算的融合加速了數位轉型，並為各行各業創造了新的機會。採用人工智慧驅動的應用程式對於保持競爭力至關重要。通常會部署硬體加速來優化先進人工智慧、機器學習和深度學習應用程式的性能。點擊連結了解更多關於邊緣人工智慧工作負載的專用硬體加速器。
從雲端到邊緣的資料洞察
DPU（資料處理單元）是一種專門設計用於加速和優化網路、儲存和安全功能的處理器。事實上，DPU 可以為主機 CPU 騰出 30% 到 50% 的利用率。這使得 CPU 能夠專注於關鍵的通用應用程式，從而提高整體效率。
FlacheStreams DPU 加速機架式伺服器旨在提供高性能結果，這些結果由最新的 CPU、GPU 和 DPU 技術建構出新的架構。這款專用伺服器旨在解決當今現代基礎設施中最複雜的資料中心工作負載，適用於需要平衡出色硬體加速的公共、私有和混合雲模型。
AI 邊緣推論電腦
Premio 支援 5G 的 RCO-6000-CFL 系列專為邊緣 AI 推論應用程式設計，搭載 Intel 第 9 代酷睿處理器、GPU 支援和熱插拔 NVMe SSD 儲存等先進技術。
RCO-6000-CFL 系列的設計考慮了靈活性和可擴展性。兩件式模組化設計提供了 NVMe SSD 儲存和 GPU 加速配置選項的變化，以滿足特定的應用程式要求。這種靈活的模組化允許系統整合商即使在各種應用程式對計算、儲存和連接的要求下，也能快速大規模部署 RCO-6000-CFL AI 邊緣推論電腦。