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戴爾科技AI+邊緣計算提升企業業務效率和靈活性

責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2022-07-01 14:32:00 本文摘自:戴爾企業級解決方案

隨著5G、物聯網的加速普及,「邊緣計算」正在走進各行各業。
 
如果你有機會進入上海自貿試驗區臨港新片區的特斯拉上海超級工廠,來到Model 3生產線,你會看到整條生產線的各個掃描點部署了「47個機器人」,用于測量車輛上的「1900個測試點」,并在邊緣側完成數據的收集和訓練,實現動態優化生產線,從而「減少了70%的設備故障?!?/div>

 
在特斯拉上海超級工廠,「AI(人工智能)」賦能邊緣計算在生產環節大顯身手。實際上,兩者的融合也是大勢所趨。
 
去年,國際數據公司(IDC)發布了《中國半年度邊緣計算服務器市場(2021年上半年)跟蹤報告》,總結了邊緣計算的十大場景,包括智能質量檢測、道路管理、設備監控、線路檢查、預防性維護、安全生產預警、勞動力管理、消費者行為分析、倉庫/物流管理,其中大部分場景都與視頻和「AI」密切相關。

 
IDC中國企業級基礎架構研究經理李木認為,目前,大量邊緣側長尾需求尚未得到滿足,隨著「5G」和「AI/ML」技術的快速發展,更多技術創新和模式創新將圍繞邊緣場景進行迭代優化,「邊緣計算」也將成為驅動全球企業級基礎架構市場增長的重要力量。
 
有了「AI」的賦能,邊緣計算甚至會應用到你根本想象不到的領域——比如「競技體育」。不信,讓我們看一下在東京奧運會上斬獲兩金兩銀兩銅佳績的國家賽艇、皮劃艇隊,是怎么把“AI+邊緣計算”用起來的吧。

 
01
 
AI+邊緣計算
 
助力科學訓練
 
早在2019年11月,中國賽艇協會、中國皮劃艇協會就與戴爾科技簽署了水上實驗室的技術戰略合作,讓訓練融入了更多的科技和數據元素。
 
賽艇和皮劃艇是體能需求最大的運動之一,從起點到2000米賽道的終點,運動員需要劃槳「200次以上」。為了保持充沛體能,他們每周必須進行14-18次、17-23小時的艱苦訓練。劃槳運動員平時訓練的關鍵是技術動作的穩定性和耐力,除了水上訓練,同樣還需要通過劃船機做大量的室內訓練。
 



 
 
在戴爾的幫助下,國家賽艇、皮劃艇隊專門引入了「生物力學測試系統」,通過視頻實時捕捉國家隊運動員的訓練動作,并做出實時分析和判斷,糾正運動訓練中動作角度、力度,以及穩定性的偏差,幫助運動員提高訓練競技水平。
 
運動員使用劃船機進行模擬訓練時,屏幕內會實時同步展現出包括「劃槳速率、呼吸頻次、肌肉力度、運動姿態」等多個數值,運動員可以根據屏幕內的信息實時調整訓練狀態、劃槳速率與頻次等等。這使得每一位運動員的訓練數據報告分析更精確,訓練計劃更科學。

 
在這個訓練過程中,「AI」起到了至關重要的作用——這套生物力學測試系統既用到了姿態檢測的深度學習模型,還為每位運動員建立了個性化的劃船生物力學模型,并能夠進行實時的生物力學分析。
 
不過,系統在日常運行中也遇到了前所未有的挑戰。為了最大程度地適應不同場地,也為了與更多強隊交流,國家賽艇隊、皮劃艇隊的運動員們需要前往不同國家和地區的訓練基地,進行數周或數月的劃船訓練。與此同時,他們還需要在不同的酒店或者場館開展室內訓練。
 
這種情況下,如果采用基于云端的「AI」系統勢必會遇到三大問題:
 
首先,很多訓練基地的網絡基礎設施都不太理想,既沒有高速穩定的Wi-Fi,也缺乏流暢的4G/5G網絡,這一點可能很多去過歐美度假勝地的讀者都深有體會。
 
其次,1位運動員1小時訓練產生的視頻數據量多達20GB,如果將所有訓練數據都傳到數據中心再分析,可能第二天才能看到結果,這樣訓練的實時反饋根本無從談起。
 
最后,由于大部分室內訓練場地都是臨時搭建,假如花大量時間部署AI系統,不僅不現實,也會影響運動員的訓練計劃。

 
為了解決以上三大問題,「戴爾專門為國家賽艇隊、皮劃艇隊打造了一整套邊緣AI智能創新解決方案」,無論國家賽艇隊、皮劃艇隊在什么地方訓練,都能對運動員的訓練數據進行實時分析,并借助AI形成有針對性的訓練計劃,從而大大提升訓練效果。

 
據了解,在2019年尚未引入AI系統時,運動員的艇上做功為310瓦,而一年之后,這一數值已經提高到了370瓦;此前,女隊的500米配速只有1名運動員可以達到國際標準,部署「AI」系統之后達標人數增至14人。
 
正是借助科學訓練,國家賽艇隊、皮劃艇隊才在東京奧運會上取得了前所未有的好成績。接下來,他們還將與戴爾在訓練計劃負荷、傷病康復、可穿戴設備訓練反饋、青少年體質提升這四大領域展開更加深入的合作,為巴黎奧運會上再創佳績而努力。
 
02
 
算力為AI、邊緣融合
 
提供強大支撐
 
國家賽艇隊、皮劃艇隊與戴爾科技合作是「AI」賦能邊緣計算的示例之一,正如IDC報告所言,這樣的應用場景還有很多。
 
在不少國內“智慧港口”里,你都可以看到戴爾參與打造的「智能化龍門吊系統」。

 
這套系統運用「AI」技術,通過多路視頻,結合PLC狀態信息,融合了防打保齡、防吊起、大車自動糾偏、大車防撞、集卡智能定位、集裝箱信息識別、箱底扭鎖識別、作業區域安全管理八項功能。通過一個大腦、一套傳感,實現了龍門吊的智能化。
 
有了「AI」賦能的邊緣計算,工廠可以對海量的生產數據進行分析,提前發出預警;超市能對分析消費者的購物行為,優化貨架商品的擺放;交通管理部門則可以對道路通行狀況進行實時預測,避免擁堵……
 
那么,如何實現AI對邊緣計算的賦能呢?戴爾的邊緣「AI」智能創新解決方案提供了答案,它可通過「Edge in a box」的方式,實現從電力到制冷到算力的一體化交付。

 
這套解決方案具備三大特點:
 
1.通過「標準化設計簡化采購和部署流程」,預先設計的模塊化智能解決方案減少了“系統啟動”的成本和時間。
 
2.「將電力和制冷及管理的綜合能力與行業最好的服務相結合」,為客戶提供高性能、高可用性和高效的能源。
 
3.通過「IT與數據中心基礎架構融合」,幫助用戶滿足向其業務和客戶快速提供服務的需求。
 
作為全球領先的IT解決方案供應商,戴爾能為客戶提供從「邊緣應用、數據收集、邊緣計算與分析、實時分析、數據維護」到「人工智能深度學習」的端到端解決方案,打造完整的跨邊緣、核心和云的解決方案組合,并支持開放生態系統中的各種邊緣工作負載。
 
如此完善的邊緣「AI」智能創新解決方案,自然離不開強大算力的支持。戴爾「PowerEdge」最新一代服務器可實現更強的邊緣計算性能,其中部分性能的提升與「NVIDIA」的合作密切相關,主要包括:
 
1.「為各種服務器優化性能」。NVIDIA A2 GPU 提供產品組合中最小的占用空間,針對空間和散熱要求受限的入門級服務器中的推理工作負載和部署進行了優化,例如 5G 邊緣和工業環境。
 
2.「統一計算和網絡加速」。在 NVIDIA 融合加速器中,NVIDIA Ampere 架構和 NVIDIA BlueField-2 數據處理器 (DPU) 協力為邊緣計算、電信和網絡安全領域的 AI 工作負載帶來非凡的性能、更高的安全性和更穩定的網絡。
 
3.「密度優化的設計」。NVIDIA A16 GPU 采用四 GPU 主板設計,專為用戶密度優化,并結合了 NVIDIA 虛擬 PC (vPC) 軟件,讓用戶無論身在何處都可以使用繪圖運算豐富的虛擬 PC。
 
4.「安全部署」。安全部署對企業業務運營至關重要,「NVIDIA Ampere」架構通過可信代碼身份驗證和強化的回滾機制來防御惡意軟件攻擊,從而支持安全啟動,并防止操作損失、確保工作負載加速。

 
目前「NVIDIA」認證的企業級邊緣服務器一共有51款,其中僅戴爾服務器就占據了31款,高居榜首。另外,在戴爾PowerEdge 最新一代服務器中,PowerEdge XR11/XR12非常適合“AI+邊緣計算”領域,因為它們具備以下四大特點:
 
●性能:均配備了第3代英特爾®至強®可擴展處理器,每個處理器最高36核,多GPU支持;
 
●設計:專為邊緣端設計,只有400mm或16英寸深,帶有前置I/O與電源的反向安裝,為適應反向氣流而設計;
 
●耐用:經過認證、堅固耐用,適用于電信和軍事應用,可在-5℃至55℃的極端溫度范圍內運行;
 
●管理:輕松實現遠程管理,100%兼容OpenManage,支持分析新的遙測數據流所需的最新要求。

 
從以上產品和應用我們可以看出:
 
一方面在很多即時反應、離線分析、持續移動、惡劣環境的場景中,企業需要借助「邊緣計算」才能保持業務的連續和穩定;
 
另一方面,企業同樣需要用到「AI」,以便進一步提升業務的效率和靈活性。而當企業利用AI賦能邊緣計算之后,就可以做到兩全其美,從而創造更高價值。

關鍵字:AI邊緣計算

本文摘自:戴爾企業級解決方案

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戴爾科技AI+邊緣計算提升企業業務效率和靈活性

責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2022-07-01 14:32:00 本文摘自:戴爾企業級解決方案

隨著5G、物聯網的加速普及,「邊緣計算」正在走進各行各業。
 
如果你有機會進入上海自貿試驗區臨港新片區的特斯拉上海超級工廠,來到Model 3生產線,你會看到整條生產線的各個掃描點部署了「47個機器人」,用于測量車輛上的「1900個測試點」,并在邊緣側完成數據的收集和訓練,實現動態優化生產線,從而「減少了70%的設備故障?!?/div>

 
在特斯拉上海超級工廠,「AI(人工智能)」賦能邊緣計算在生產環節大顯身手。實際上,兩者的融合也是大勢所趨。
 
去年,國際數據公司(IDC)發布了《中國半年度邊緣計算服務器市場(2021年上半年)跟蹤報告》,總結了邊緣計算的十大場景,包括智能質量檢測、道路管理、設備監控、線路檢查、預防性維護、安全生產預警、勞動力管理、消費者行為分析、倉庫/物流管理,其中大部分場景都與視頻和「AI」密切相關。

 
IDC中國企業級基礎架構研究經理李木認為,目前,大量邊緣側長尾需求尚未得到滿足,隨著「5G」和「AI/ML」技術的快速發展,更多技術創新和模式創新將圍繞邊緣場景進行迭代優化,「邊緣計算」也將成為驅動全球企業級基礎架構市場增長的重要力量。
 
有了「AI」的賦能,邊緣計算甚至會應用到你根本想象不到的領域——比如「競技體育」。不信,讓我們看一下在東京奧運會上斬獲兩金兩銀兩銅佳績的國家賽艇、皮劃艇隊,是怎么把“AI+邊緣計算”用起來的吧。

 
01
 
AI+邊緣計算
 
助力科學訓練
 
早在2019年11月,中國賽艇協會、中國皮劃艇協會就與戴爾科技簽署了水上實驗室的技術戰略合作,讓訓練融入了更多的科技和數據元素。
 
賽艇和皮劃艇是體能需求最大的運動之一,從起點到2000米賽道的終點,運動員需要劃槳「200次以上」。為了保持充沛體能,他們每周必須進行14-18次、17-23小時的艱苦訓練。劃槳運動員平時訓練的關鍵是技術動作的穩定性和耐力,除了水上訓練,同樣還需要通過劃船機做大量的室內訓練。
 



 
 
在戴爾的幫助下,國家賽艇、皮劃艇隊專門引入了「生物力學測試系統」,通過視頻實時捕捉國家隊運動員的訓練動作,并做出實時分析和判斷,糾正運動訓練中動作角度、力度,以及穩定性的偏差,幫助運動員提高訓練競技水平。
 
運動員使用劃船機進行模擬訓練時,屏幕內會實時同步展現出包括「劃槳速率、呼吸頻次、肌肉力度、運動姿態」等多個數值,運動員可以根據屏幕內的信息實時調整訓練狀態、劃槳速率與頻次等等。這使得每一位運動員的訓練數據報告分析更精確,訓練計劃更科學。

 
在這個訓練過程中,「AI」起到了至關重要的作用——這套生物力學測試系統既用到了姿態檢測的深度學習模型,還為每位運動員建立了個性化的劃船生物力學模型,并能夠進行實時的生物力學分析。
 
不過,系統在日常運行中也遇到了前所未有的挑戰。為了最大程度地適應不同場地,也為了與更多強隊交流,國家賽艇隊、皮劃艇隊的運動員們需要前往不同國家和地區的訓練基地,進行數周或數月的劃船訓練。與此同時,他們還需要在不同的酒店或者場館開展室內訓練。
 
這種情況下,如果采用基于云端的「AI」系統勢必會遇到三大問題:
 
首先,很多訓練基地的網絡基礎設施都不太理想,既沒有高速穩定的Wi-Fi,也缺乏流暢的4G/5G網絡,這一點可能很多去過歐美度假勝地的讀者都深有體會。
 
其次,1位運動員1小時訓練產生的視頻數據量多達20GB,如果將所有訓練數據都傳到數據中心再分析,可能第二天才能看到結果,這樣訓練的實時反饋根本無從談起。
 
最后,由于大部分室內訓練場地都是臨時搭建,假如花大量時間部署AI系統,不僅不現實,也會影響運動員的訓練計劃。

 
為了解決以上三大問題,「戴爾專門為國家賽艇隊、皮劃艇隊打造了一整套邊緣AI智能創新解決方案」,無論國家賽艇隊、皮劃艇隊在什么地方訓練,都能對運動員的訓練數據進行實時分析,并借助AI形成有針對性的訓練計劃,從而大大提升訓練效果。

 
據了解,在2019年尚未引入AI系統時,運動員的艇上做功為310瓦,而一年之后,這一數值已經提高到了370瓦;此前,女隊的500米配速只有1名運動員可以達到國際標準,部署「AI」系統之后達標人數增至14人。
 
正是借助科學訓練,國家賽艇隊、皮劃艇隊才在東京奧運會上取得了前所未有的好成績。接下來,他們還將與戴爾在訓練計劃負荷、傷病康復、可穿戴設備訓練反饋、青少年體質提升這四大領域展開更加深入的合作,為巴黎奧運會上再創佳績而努力。
 
02
 
算力為AI、邊緣融合
 
提供強大支撐
 
國家賽艇隊、皮劃艇隊與戴爾科技合作是「AI」賦能邊緣計算的示例之一,正如IDC報告所言,這樣的應用場景還有很多。
 
在不少國內“智慧港口”里,你都可以看到戴爾參與打造的「智能化龍門吊系統」。

 
這套系統運用「AI」技術,通過多路視頻,結合PLC狀態信息,融合了防打保齡、防吊起、大車自動糾偏、大車防撞、集卡智能定位、集裝箱信息識別、箱底扭鎖識別、作業區域安全管理八項功能。通過一個大腦、一套傳感,實現了龍門吊的智能化。
 
有了「AI」賦能的邊緣計算,工廠可以對海量的生產數據進行分析,提前發出預警;超市能對分析消費者的購物行為,優化貨架商品的擺放;交通管理部門則可以對道路通行狀況進行實時預測,避免擁堵……
 
那么,如何實現AI對邊緣計算的賦能呢?戴爾的邊緣「AI」智能創新解決方案提供了答案,它可通過「Edge in a box」的方式,實現從電力到制冷到算力的一體化交付。

 
這套解決方案具備三大特點:
 
1.通過「標準化設計簡化采購和部署流程」,預先設計的模塊化智能解決方案減少了“系統啟動”的成本和時間。
 
2.「將電力和制冷及管理的綜合能力與行業最好的服務相結合」,為客戶提供高性能、高可用性和高效的能源。
 
3.通過「IT與數據中心基礎架構融合」,幫助用戶滿足向其業務和客戶快速提供服務的需求。
 
作為全球領先的IT解決方案供應商,戴爾能為客戶提供從「邊緣應用、數據收集、邊緣計算與分析、實時分析、數據維護」到「人工智能深度學習」的端到端解決方案,打造完整的跨邊緣、核心和云的解決方案組合,并支持開放生態系統中的各種邊緣工作負載。
 
如此完善的邊緣「AI」智能創新解決方案,自然離不開強大算力的支持。戴爾「PowerEdge」最新一代服務器可實現更強的邊緣計算性能,其中部分性能的提升與「NVIDIA」的合作密切相關,主要包括:
 
1.「為各種服務器優化性能」。NVIDIA A2 GPU 提供產品組合中最小的占用空間,針對空間和散熱要求受限的入門級服務器中的推理工作負載和部署進行了優化,例如 5G 邊緣和工業環境。
 
2.「統一計算和網絡加速」。在 NVIDIA 融合加速器中,NVIDIA Ampere 架構和 NVIDIA BlueField-2 數據處理器 (DPU) 協力為邊緣計算、電信和網絡安全領域的 AI 工作負載帶來非凡的性能、更高的安全性和更穩定的網絡。
 
3.「密度優化的設計」。NVIDIA A16 GPU 采用四 GPU 主板設計,專為用戶密度優化,并結合了 NVIDIA 虛擬 PC (vPC) 軟件,讓用戶無論身在何處都可以使用繪圖運算豐富的虛擬 PC。
 
4.「安全部署」。安全部署對企業業務運營至關重要,「NVIDIA Ampere」架構通過可信代碼身份驗證和強化的回滾機制來防御惡意軟件攻擊,從而支持安全啟動,并防止操作損失、確保工作負載加速。

 
目前「NVIDIA」認證的企業級邊緣服務器一共有51款,其中僅戴爾服務器就占據了31款,高居榜首。另外,在戴爾PowerEdge 最新一代服務器中,PowerEdge XR11/XR12非常適合“AI+邊緣計算”領域,因為它們具備以下四大特點:
 
●性能:均配備了第3代英特爾®至強®可擴展處理器,每個處理器最高36核,多GPU支持;
 
●設計:專為邊緣端設計,只有400mm或16英寸深,帶有前置I/O與電源的反向安裝,為適應反向氣流而設計;
 
●耐用:經過認證、堅固耐用,適用于電信和軍事應用,可在-5℃至55℃的極端溫度范圍內運行;
 
●管理:輕松實現遠程管理,100%兼容OpenManage,支持分析新的遙測數據流所需的最新要求。

 
從以上產品和應用我們可以看出:
 
一方面在很多即時反應、離線分析、持續移動、惡劣環境的場景中,企業需要借助「邊緣計算」才能保持業務的連續和穩定;
 
另一方面,企業同樣需要用到「AI」,以便進一步提升業務的效率和靈活性。而當企業利用AI賦能邊緣計算之后,就可以做到兩全其美,從而創造更高價值。

關鍵字:AI邊緣計算

本文摘自:戴爾企業級解決方案

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