모든 종류의 소프트웨어가 가벼운 응용 프로그램 컨테이너로 이동하고 있으며 Nvidia에서 그 사실을 잃어 버리지 않았습니다. GPU Supremo는 Kubernetes를 기반으로 네트워크 에지에서 머신 러닝 플랫폼을 출시했습니다.

EGX는 Nvidia에서 만든 모든 주요 장치와 호환됩니다. 제트 슨 나노 프로토 타이핑 (XNUMX 월 배송)에 사용되는 보드 T4 GPU 일반적으로 클라우드 데이터 센터에서 발견됩니다.

이는 센서에서 정보를 수집하고 머신 러닝 알고리즘을 통해 정보를 수집하여 회사 비트 헛간으로 데이터를 다시 전달하지 않고도 실시간으로 응답을 얻는 작업을 단순화하기위한 것입니다.

이 플랫폼은 Red Hat으로 작성되었으며 OpenShift 컨테이너 오케스트레이션 소프트웨어를 사용합니다. 그것은 공개되었다 컴퓨텍스 세계 최대의 컴퓨터 쇼인 타이페이에서

EGX는 드라이버, CUDA 컨테이너 런타임, CUDA Kubernetes 플러그인, CUDA-X 라이브러리 및 TensorFlow 추론 용 TensorRT 및 컴퓨터 비 전용 DeepStream과 같은 컨테이너화 된 AI 프레임 워크 및 응용 프로그램을 포함하는 Nvidia의 Edge Stack과 OpenShift를 결합합니다.

Nvidia EGX 아키텍처

앱 컨테이너에 패키지 된 모든 "클라우드 네이티브"애플리케이션은 EGX에서 실행될 수 있으며 EGX 용으로 개발 된 모든 애플리케이션은 모든 주요 퍼블릭 클라우드에서 실행될 수 있습니다.

플랫폼은 AWS IoT Greengrass 및 Microsoft Azure IoT Edge 서비스를 사용하여 원격으로 관리 할 수 ​​있습니다.

또한 EGX 온 프레미스를 실행하려는 고객을 위해 Mellanox 및 Cisco의 네트워킹 키트와의 호환성을 테스트했습니다.

이 플랫폼은 통신, 의료, 제조, 소매 및 운송 등의 산업 응용 분야에 적합합니다. EGX의 얼리 어답터에는 머신 러닝을 사용하여 PC 생산 라인의 공장 결함을 스캔하는 Foxconn이 있습니다. 알고리즘을 사용하여 MRI 프로세스를 가속화하는 GE Healthcare; ML은 하드 디스크 읽기 및 쓰기 헤드의 품질을 검사하기 위해 ML을 배포했습니다.

Seagate의 수석 데이터 과학자 브루스 킹 (Bruce King) 수석 부사장은“Nvidia EGX 플랫폼은 가장자리에서 추론을 극적으로 가속화하여 과거에는 인간 운영자가 볼 수 없었던 미묘한 결함을 볼 수있게 해줍니다. "우리는 효율성 향상과 품질 향상을 통해 제조 처리량을 최대 10 % 향상시키고 최대 300 % ROI를 실현할 수있을 것으로 기대합니다." ®

출처 : https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2019/05/28/nvidia_egx_edge_ai/