リアルタイムエッジ推論
エッジデバイス上でAIモデルを直接実行することで、継続的なクラウド接続に依存することなく、即座に洞察と意思決定が可能になります。
データローカライゼーションとプライバシー
データ漏洩リスクを低減し、プライバシー重視の導入要件をサポートするため、データ処理はエッジでローカルに行う。
クラウドと帯域幅の負荷を軽減
データをローカルで処理することで、クラウドへのデータ送信量と帯域幅の使用量を削減し、継続的なインフラコストの抑制に役立ちます。
集中型モデルライフサイクル管理
AI Hubを通じてモデルをアップロード、保存、配布、管理することで、分散デバイス全体への一括展開をサポートします。
事前構築済みモデルとオープンAPI
事前構築済みの参照モデルとシンプルなAPIを使用することで、より迅速な統合を実現すると同時に、シナリオごとに顧客向けに最適化されたモデルもサポートします。
スケーラブルなマルチデバイス管理
分散型エッジ運用向けに設計されたアーキテクチャにより、単一デバイスの導入から複数拠点でのデバイス管理まで、規模に応じて拡張可能です。
IoTデバイス管理プラットフォーム
クラウドサービス
TIチップベースのシングルボードコンピュータ
AI BoxとSoMはRockchipによって提供されています
AI BoxはNvidiaによって提供されています。
クアルコム搭載のAIボックス
車両用ガスボンベ向け安全監視ソリューション:用途と事例 主なポイント…
。