Jak chronić dane przy wdrożeniu AI w produkcji? Architektura air-gapped, edge AI i island mode — praktyczny przewodnik dla zespołów IT Security i CISO. Trzy scenariusze wdrożeniowe.
Wraz z rozwojem analityki wideo rośnie zapotrzebowanie na coraz większą moc obliczeniową. W wielu systemach CPU przestaje być wystarczające, gdy analiza obejmuje wiele kamer lub wykorzystuje modele deep learning działające w czasie rzeczywistym. W artykule wyjaśniamy, gdzie pojawiają się ograniczenia procesorów, dlaczego akceleracja GPU znacząco zwiększa wydajność oraz jak dobrać odpowiednią platformę obliczeniową do systemów vision AI.
Accelerated computing wykorzystuje komputery GPU i serwery AI do przyspieszonych obliczeń w AI, analizie danych i symulacjach. Sprawdź, jak dobrać odpowiednią architekturę sprzętową.
Edge computing czy chmura? W nowoczesnych systemach IT i przemysłowych coraz częściej kluczowe okazuje się przetwarzanie danych lokalnie, blisko ich źródła. Sprawdź, kiedy analiza edge ma największy sens i jak projektować architekturę edge-first.
Dobór GPU do AI zaczyna się od analizy modeli i obciążeń, a kończy na wyborze odpowiedniej architektury systemu. W zastosowaniach komercyjnych to właśnie architektura, a nie pojedyncza karta, decyduje o wydajności i skalowalności. Więcej praktycznych informacji o accelerated computing i AI znajdziesz na ai.elmatic.net.
