エッジにおけるAIの高速化とコスト効率の改善

モデルの再トレーニング時間を短縮し、推論の精度を向上させる高度なメモリおよびストレージアーキテクチャーを実装します。これにより、NLP、予測、パーソナライゼーション、コンピュータービジョンなどの重要なエッジAIワークロードを加速できます。

エッジAIのユースケースは、GPUの使用、データ出力、消費電力を最適化するために選択されています。例えば、
 

• スマートリテール：顧客の行動を分析し、在庫を管理し、ショッピング体験をパーソナライズする
• コンピュータービジョン：コンピュータービジョンワークロードでリアルタイム処理と低レイテンシーを実現
• 予知保全：デバイスを監視し、機器の故障を防ぎ、ダウンタイムを最小限に抑える
• NLP：リアルタイム推論で人間とマシンの相互作用を強化

レイテンシー：一部のワークロードでは、エッジへの移行によりレイテンシーが低減され、その結果、カスタマーエクスペリエンスが向上し、より安全な作業環境が構築され、ダウンタイムが短縮され、リアルタイムのインサイトが得られます。他のワークロードは低レイテンシーのパフォーマンスにそれほど依存していないため、クラウドに適しています。

データ転送：データ転送量が多すぎると、クラウドの請求額が急増する可能性があります。エッジAIは、ほとんどのデータをローカルで処理し、必要不可欠なものをクラウドに転送するだけで、負担を軽減できます。この戦略により、ネットワークの要件と輻輳を減らすことができます。

リソース効率：多くの場合、軽量ワークロードをエッジに移動して、より効率的に実行できます。同時に、エッジAIデバイスの実装にはコストがかかり、パフォーマンスと効率のバランスをとる方法に妥協が生じる可能性があります。

セキュリティ：クラウドシステムは、さまざまなワークロードに適したセキュリティを提供することができます。ただし、エッジサーバーがセキュリティ規制に準拠するために必要な追加のセキュリティ層を提供する状況もあります。

データ主権に関する法規において、データを国境の外に出してはならないと規定されている地域では、エッジコンピューティングが法的義務となることも考えられます。

データをローカルで処理・保存することで、規制要件に準拠しながら、新しいAIアプリケーションを導入できます。これは、データの完全性が大きな影響を与える可能性がある金融や医療などの業界で特に重要です。

マイクロンのエコシステムエキスパートと協力して、どこにいてもデータの力を活用するクラウドからエッジまでの戦略を策定します。マイクロンは、多様なプラットフォームでAIワークロードを厳格にテストおよび最適化し、AIを活用したエッジアプリケーションにシームレスなパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。また、全米のエンジニアリングサイトの顧客と緊密に連携し、プロセスを合理化し、エンジニアリングチームの負荷を軽減します。