随着工业相机像素越来越高，深度学习在工业视觉检测中的应用及提升生产效率生产节拍的要求，对算力硬件性能 要求越来越高，高性能 CPU/GPU 的应用也越来越广泛，这直接导致算力成本价格直线上升。同时，一套视觉系统往往 独立部署一台算力设备，所有算力无法共享复用，利用率往往无法...

现在有云端好多是通过 K8S + GPU device plugin 来实现容器化部署、调度的，比如：很多大型的AI开放平台都基本是既有 CPU 资源调度，又有 GPU 资源进行 AI 任务的计算，在 K8S 中，一般是以 cronjob 的方式完成一次大型的计算，而且现在随着 GPU 虚拟化技术的出现...

Fleet Command 要求边缘服务器配置 TPM 模块，另外会有专用的定制化的 OS ，边缘端激活时需要与云端秘钥匹配。所有已处理的数据在传输过程中和静态时均会加密，上传到 private registry 的 AI 应用程序经过漏洞和恶意软件扫描，可以确保所部署的每一个应用程序都是安全的。另外...

如图所示，工控视觉是生产制造中非常重要的一个应用场景，它需要进行大量的图像建模，利用3D或者现实图像流进行生产线上的图像收集，但这些数据，有些是需要在边缘端直接处理掉的，这个时候就是利用GPU加速的好时机，因为这种一般是需要近实时的，如果采用传统的CPU来处理，则速度会比较慢...

数字孪生，就是 针对物理世界的实体，通过数字化手段构建一个数字世界中的“完整分身”，能够和物理实体保持实时的交互联接，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，通过模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程，实现对物理实体的了解、分析和优化。 数字孪生在工业制造的...

目前比较常见的GPU使用场景，有工业设备数字孪生，工控视觉（监控、采集等）、设备质检等。

显卡虚拟化就是将显卡进行切片，并将这些显卡时间片分配给虚拟机使用的过程。由于支持显卡虚拟化的显卡一般可以根据需要切分成不同的规格的时间片，因此可以分配给多台虚拟机使用。其实现原理其实就是利用应用层接口虚拟化(API remoting)，API重定向是指在应用层进行拦截与GPU...

生产安全监管，主要通过生产制造流程管理，也就是我们常说的MES，它提供了生产自动化及安全管理的功能。还有就是结合边缘侧的图像识别，工控视觉，数据分析，监控告警等来实现生产安全监管，通过采集大量的场景图像视频数据，将数据送云并在云端数据处理，训练、建模后，将监管模型下发到边...

在制造业的场景中，英伟达的边缘计算已经覆盖了设计、生产、制造、物流、经营管理、客服等诸多领域，并将保持快速增长。 主要的应用场景包括工业检测，预防性维护，生产安全保护，数字孪生，智能机器人，实时数据采集及分析，智能物流及供应链，生产过程智能化，智能客服等众多场景。 ​目...