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En los últimos años estamos asistiendo a un crecimiento exponencial en la cantidad de datos que generan los dispositivos digitales. Una forma de gestionar estos datos consiste en enviarlos a la nube, donde pueden ser procesados, filtrados y transformados en información que los fabricantes pueden utilizar para tomar decisiones críticas.

Sin embargo, procesar macrodatos directamente en la nube implica tiempos de respuesta prolongados y una gran cantidad de ancho de banda. Hoy te explicamos cómo el Edge Computing ofrece una solución viable a este problema y las ventajas que aporta para las aplicaciones industriales con inteligencia artificial.

¿Qué es el Edge Computing?

El concepto de Edge Computing o computación periférica es la solución que permite procesar datos lo más cerca posible de la fuente donde se generan, sin interactuar con la nube. El término Edge (borde) se refiere a llevar el cómputo al límite, lo más cerca posible del cliente final.

De esta forma, se pueden analizar y filtrar directamente en la fábrica inmensos volúmenes de datos sin estructurar, y solo aquellos que resulten relevantes se enviarán a la nube para ser almacenados de forma prolongada o para su distribución a través de varias redes.

¿Cuáles son las ventajas del Edge Computing?

Procesar datos en el Edge ofrece múltiples ventajas.

  1. Velocidad: Mejora considerablemente el tiempo de respuesta y reduce el consumo de ancho de banda porque los datos no tienen que viajar sobre la red a un centro de datos remoto o a través de la nube para ser procesados.
  2. Seguridad: Minimiza la transferencia de datos y, con ello, la posibilidad de que sufran robos o daños por parte de ciberdelincuentes mientras se cargan en la nube.
  3. Escalabilidad: Ofrece una escalabilidad más flexible al permitir que las ampliaciones de capacidad de cómputo se realicen con la combinación de dispositivos IoT y “mini centros de datos” locales.
  4. Costes. Al reducir la cantidad de datos que han de procesarse y guardarse en la nube, se reduce el coste de la gestión de esta.

¿Por qué trasladar la IA al Edge?

La privacidad es una de las razones principales para llevar la IA hasta el dispositivo perimetral, especialmente si hablamos de smartphones, altavoces inteligentes, cámaras de seguridad domésticas y robots.

La latencia afecta directamente a la capacidad de movilidad autónoma en drones, robots y automóviles autónomos, para los que los requisitos de latencia son inferiores al milisegundo.

El ancho de banda afecta a las aplicaciones basadas en la visión como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (RV) y la realidad mixta (RM). Cuantas más prestaciones se ofrezcan, mayor ancho de banda será necesario.

Gracias al Edge Computing las organizaciones pueden implementar soluciones basadas en inteligencia artificial más cerca de las fuentes de los datos y del cliente final. Esto permite ofrecer servicios inteligentes de última generación, pero también tiene unos requisitos de hardware que van a impulsar nuevas plataformas y categorías de chips dedicados especialmente a estas tecnologías.

NEO-8208GC: inteligencia artificial en el Edge con doble GPU

INFAIMON comercializa NEO-8208GC, la primera plataforma «Edge AI» de GPU dual para aplicaciones industriales de inteligencia artificial, que admite dos tarjetas gráficas NVIDIA de 250W de nivel superior.

NEO-8208GC es la solución ideal para aplicaciones de Edge Computing, ya que ofrece una gran potencia de GPU de hasta 28 TFLOPS en FP32 para aplicaciones de computación IA acelerada como conducción autónoma, inspección visual, seguridad y vigilancia. Es el primer sistema de su tipo en ofrecer un tándem CPU / GPU estelar y potencia computacional en un diseño compacto y resistente de grado industrial.

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