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Advantech
Advantech präsentiert das generative Edge-KI-System MIC-733-AO zur erheblichen
Beschleunigung der generativen KI-Entwicklung

Advantech, ein führender Anbieter von industriellen KI-Lösungen, kündigt die Demo zur generativen KI mit dem MIC-733-AO von Advantech an, das auf NVIDIA® Jetson AGX Orin™ basiert. Auf diese Weise können KI-Entwickler im Vergleich zur cloudbasierten generativen KI von größerer Unmittelbarkeit, verbesserter Sicherheit und geringeren Internetkosten profitieren. Die generativen KI-Modelle des Jetson AI-Labors beinhalten ein kostenloses KI-Basismodell, wodurch eine individuelle Anpassung möglich ist und die Entwicklungszeit mit dem MIC-733-AO Edge Generative AI System erheblich verkürzt wird.



Generative KI auf MIC-733-AO
Das generative Edge-KI-System MIC-733-AO von Advantech, das mit den generativen KI-Modellen von NVIDIA aus dem Jetson KI-Labor kompatibel ist, führt jetzt dank des NVIDIA® Jetson AGX Orin™ große Sprachmodelle (LLMs), Vision-Sprachmodelle (VLMs), Vision-Transformatoren (ViTs) sowie Bilderzeugung und Llamaspeak effizient am Netzwerkrand aus. Das einzigartige Angebot der Plattform umfasst mehrere Ebenen, darunter beschleunigte Rechenleistung, unverzichtbare KI-Software und vortrainierte Modelle, wodurch die Erstellung, Anpassung und Bereitstellung von generativen KI-Modellen für verschiedene Anwendungen und Standorte erleichtert wird.

Mithilfe der generativen KI-Modelle des Jetson KI-Labors können Entwickler die RAG-Technik (Retrieval-Augmented Generation) nutzen und LLMs und VLMs mit der Wissensbasis eines Unternehmens verbinden. Durch diesen Ansatz erübrigt sich das herkömmliche Training von KI-Modellen, da einfache Konversationen mit dem System zu KI-Inferenzen führen, was die Entwicklungszeit erheblich verkürzt.

Das MIC-733-AO von Advantech verfügt über eine hohe KI-Leistung und mehrere Videoschnittstellen, wie IP-Kamera, USB/GigE-Industriekameras, GMSL-Kameras, LiDAR und mehr, und ermöglicht so einen netzwerkrandbasierten Betrieb generativer KI-Modelle. Sein außergewöhnliches thermisches Design verhindert Heißabstürze, selbst wenn der NVIDIA® Jetson AGX Orin™ mit voller Leistung arbeitet.



Generative KI am Netzwerkrand für Anwendungen mit hoher Reaktionsfähigkeit
Mithilfe der generativen KI wird die Interaktion zwischen Mensch und Computer revolutioniert, indem neue Inhalte aus verschiedenen Eingaben und Ausgaben, wie z. B. Text und Bilder, erstellt werden. Die Umstellung der Nachfrage von der Cloud auf den Netzwerkrand macht GenAI zur idealen Lösung für Umgebungen mit hoher Reaktionsfähigkeit und niedrigen Latenzzeiten.

Die netzwerkrandbasierte generative KI bietet mehrere Vorteile gegenüber cloudbasierten Lösungen:
• Sofortige Reaktion: Mit Edge-Computing-Systemen, die Datenquellen wie Kameras und Sensoren
   integrieren, können GenAIs ohne die mit Cloud-Uploads verbundenen Verzögerungen sofort reagieren.
• Datenschutz: Die Daten verbleiben innerhalb des Netzwerkrandsystems, so dass die mit der  Datenüber-
  tragung in der Cloud verbundenen Risiken für die Cybersicherheit vermieden werden.
• Stabile Netzwerkverbindung: Das Netzwerkrandsystem kann ohne ein Drahtlosnetzwerk betrieben
  werden und speichert die Daten lokal, bis das Netzwerk wiederhergestellt ist, im Gegensatz zur
  cloudbasierten KI, die ohne ein Netzwerk nicht mehr funktioniert.
• Niedrige Übertragungskosten: Bei Edge-KI fallen keine Übertragungskosten an, sofern keine
  Backend-Kommunikation erforderlich ist. Es wird nur eine Übertragung mit geringer Bandbreite benötigt,
  was kostengünstiger ist als die höheren Bandbreitenkosten von Cloud-Uploads.



Generative KI am Netzwerkrand repräsentiert die Zukunft der KI-Ära. Das MIC-733-AO Edge Generative AI System, das in die generativen KI-Modelle von NVIDIA aus dem Jetson AI-Labor integriert ist, bietet eine unkomplizierte Lösung für KI-Entwickler und ist jetzt auf dem Markt erhältlich. Wir laden Sie ein, sich hier für die Live-Vorführung zur MIC-733-AO LLaVA-Anwendung zu registrieren und noch heute mit der Entwicklung Ihrer generativen KI-Anwendungen zu beginnen.


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