高效能邊緣電腦正在加速生成式人工智慧和生命週期管理工作負載從集中式雲端基礎設施轉向本地部署環境的轉變。這種處理資源的去中心化實現了即時洞察、本地化決策以及對關鍵任務資料的安全控制。
在本地資料中心邊緣，經過過濾的感測器資料在傳輸到雲端之前會進行額外的處理和加速。與嵌入式智慧型設備不同，這些解決方案部署在本地微型資料中心。這最終邊緣層能夠實現本地資料處理，從而更好地控制基礎架構、進行即時分析，並保護關鍵任務資料免受雲端風險的影響。
智慧型設備邊緣由嵌入式工業電腦組成，旨在更靠近資料來源處理感測器數據，從而實現即時邊緣人工智慧分析和決策。此層分為工業級、加固型和專用型三個類別，每個類別都針對不同的環境條件進行了最佳化。
到 2029 年，至少 60% 的邊緣運算部署將使用複合人工智慧（包括預測性人工智慧和生成性人工智慧 [GenAI]），而 2023 年這一比例還不到 5%。
Gartner
各行各業正在重新思考基礎設施策略，以支援利用生成式人工智慧和邊緣人工智慧進行即時、在地化的推理。這些趨勢正迅速從研發階段轉向工廠和倉庫的實際應用。
Premio 的邊緣運算平台提供了運算骨幹，將生成式 AI 從依賴雲端的能力轉變為工業 4.0 的分散式即時資產。
企業正在將生成式人工智慧和生命週期管理（LLM）解決方案整合到生產車間，以優化資料處理並降低對雲端的依賴。當部署在邊緣時，這些模型可以在本地離線運行，無需持續聯網。
即時效能
最大限度地減少雲端運算帶來的延遲，並為關鍵任務型人工智慧應用實現即時推理。
頻寬最佳化
將大量未經過濾的感測器資料傳輸到雲端既消耗頻寬又成本高昂。
基礎設施客製
本地部署的 LLM 會不斷調整和微調，以滿足其獨特環境的需求。
資料主權與隱私
在本地處理和儲存數據，可以讓企業保持對敏感資訊的控制，確保遵守數據隱私法規，並最大限度地減少雲端風險。
利用強大的AI加速器，直接在本地簡化要求苛刻的多模態LLM工作負載。在私有或離線基礎架構中獲得即時效能。
Premio擁有超過30年的嵌入式製造經驗，專注於為工業4.0部署應用提供高可靠性、高耐用性的邊緣運算硬體。我們專業的團隊確保Premio能夠憑藉其全球交鑰匙製造和支援基礎設施，為可擴展部署提供快速上市的解決方案。
