关于GPU高效共享的解决方案,行业有很多的技术实现,大致分成Remote CUDA,CUDA原生实现,GPU硬件实现。 1. R-CUDA的方案,也叫远程CUDA和CUDA劫持,是一种基于驱动或CUDA句柄的拦截和转发机制,英伟达官方并不支持这样的做法,尤其
关于GPU高效共享的解决方案,行业有很多的技术实现,大致分成Remote CUDA,CUDA原生实现,GPU硬件实现。1. R-CUDA的方案,也叫远程CUDA和CUDA劫持,是一种基于驱动或CUDA句柄的拦截和转发机制,英伟达官方并不支持这样的做法,尤其
建议参考 “GPU Operator” 或 “Container Toolkit”https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/contents.html
单看这样一个指标是很难解释的,结合业务场景,谈论比较多的是检出率,准去率,过检率和漏检率等,只要还要结合问题的定义和AI能力的边界。
这种模式是可以的,特别是AI中台在很多企业中都在这样使用,当然在AI中台之前,需要有比较好的数据中台,或者这两种角色是一起建设的,AI能力会通过EGX服务器的形式融入到您的中台中,无论是传统的VM资源池,还是相对敏捷的容器化
是的,可以理解成这样的架构,从大的趋势看,5G是一个很好的选择,特别是在环境复杂的工作现场,同时5G具备多连接低延时且工作分片的能力,比较适合云边协同通信的工作场景,当然我们的客户很多也在使用以太网做这样的架构部署。
关于EGX企业加速平台的软件,只要包括两个部分,第一是容器化运行环境及编排层面,主要以Container及K8S作为基础,再加上Nvidia GPU Operator实现GPU能力的支持和无缝集成。第二是云边协同软件,可以参考Nvidia Fleet Comm
在制造业的质检方面,尤其是基于深度学习的缺陷检测中,我们半导体,精密3C,液晶面板,动力电池,材料检测等行业均有成功的使用案例,特别是高精密制程,极小或极快,恶劣环境或大些制造设备内部的缺陷场景,AI的能力是客户特别依赖的能
建议您参考英伟达EGX的企业边缘加速平台,包括底层的认证服务器,中间的软件堆栈层,支持上层部署客户化的应用平台。 几个需要考虑的问题: 1. 平台支持哪些AI应用系统 2. AI应用的部署方式和位置(中心处理 or 边缘实时
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