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Nvidia fait son entrée dans le edge computing

Kevin Poireault
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Nvidia fait son entrée dans le edge computing

Pile logicielle de la plateforme EGX de Nividia dédié à l'IA en périphérie. D.R.

Lors du Computex, plus grand salon informatique du monde, organisé à Taiwan du 27 mai au 1er juin 2019, le spécialiste des puces graphiques Nvidia a lancé Nvidia EGX, sa plateforme d'intelligence artificielle pour l'edge computing, l'informatique en périphérie.

Nvidia se lance dans edge computing. Le fabricant américain de processeurs dédiés à l'intelligence artificielle a profité du Computex pour présenter Nvidia EGX, une plateforme pour déporter l’intelligence artificielle du cloud vers l'edge - la périphérie -, là où sont générées les données.

Destiné à l’industrie manufacturière et aux entreprises de e-commerce, de transports, de médecine et de télécommunications, Nvidia EGX inclut un ensemble de logiciels (disponibles sur le registre Nvidia GPU Cloud) qui regroupe les solutions en intelligence artificielle de Nvidia.

Ces logiciels tourneront sur une gamme de matériel Nvidia allant du Jetson Nano, un module miniature (5 tera opérations par seconde) dédié au prototypage, dont la commercialisation est prévue pour le mois de juin, aux puissants serveurs T4 (10 000 tera opérations par seconde).

Foxconn utilise Nvidia EGX pour sa chaîne de fabrication de PC

De grands fabricants de serveurs – comme Atos, Cisco, Lenovo ou encore Hewlett Packard – ainsi que de nombreux concepteurs d’objets connectés – tels qu’Abaco, Acer ou Asus – ont adopté EGX, clame Nvidia.

Nvidia met en avant le cas de Foxconn, qui l’utilise pour détecter des défauts d’usinage dans la production de ses PC : « Les chaînes de production de PC sont limitées par la vitesse d’inspection car il faut actuellement quatre secondes pour inspecter manuellement chaque pièce, a expliqué Mark Chien, cité par Nvidia. Notre objectif est d’augmenter le débit de la chaîne de production de PC de plus de 40% en utilisant la plate-forme  pour une prise de décision intelligente en temps réel. Notre modèle détecte et classifie 16 types de défauts simultanément en utilisant des réseaux neuronaux, qui fonctionnent sur les GPU de Nvidia, avec 98% de réussite. »

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