人工智能 (AI) 算法每天都在變得更加智能和複雜, 使相機等物聯網設備能夠連接物理世界和數字世界。這些算法可以觸發警報並自動採取行動—例如用於在商場查找停車位和丟失的物品, 又例如用於檢測太陽能電池板上的異常情況或接近危險區域的工人等等。
在數據中心處理這些最先進的AI算法需要穩定的高帶寬連接，以便將視頻源傳送到雲。不過，這些攝像機可能位於網絡連接不可靠的偏遠地區，或者考慮到帶寬、安全性和監管需求等綜合因素，部署這類攝像機可能並不合理。
微軟和 NVIDIA 正在合作採用一種新的智能視頻分析方法, 將原始、高帶寬的視頻轉化為輕量級遙測。這提供了實時性能, 並降低了用戶的計算成本。“物聯網傳感器”和邊緣工作負載在本地由 Azure IoT Edge 管理，攝像機流處理由 NVIDIA DeepStream 提供支持。轉換視頻後，可以使用 Azure IoT Hub 將數據送到雲端。
雙方計劃在 Azure IoT 設備目錄中為客戶提供運行 DeepStream 的企業認證設備，並且很快將在 Azure IoT Edge 市場中提供 NVIDIA DeepStream 模塊。
多年來，Microsoft 和 NVIDIA 已幫助客戶在雲計算裡的 GPU 上運行高性能的應用。通過這次最新的合作，NVIDIA DeepStream 和 Azure IoT Edge 將 AI 增強型視頻分析管道擴展到安全且大規模捕獲素材的位置。現在，我們的客戶可以利用 NVIDIA GPU 以及 Azure IoT Edge 和 Azure IoT Hub 的安全連接和強大的設備管理，充分利用這兩個世界加速的視頻分析。
多年來, Microsoft 和 NVIDIA 一直幫助客戶在雲計算中的 GPU 運行高性能要求的應用程序。通過這次的最新合作, NVIDIA DeepStream 和 Azure IoT Edge將 AI 增強的視頻分析渠道擴展到安全且大規模地獲取素材的位置。現在, 我們的客戶可以充分利用這兩個領域: 使用 NVIDIA GPU 在邊緣加速視頻分析, 以及使用 Azure IoT Edge和 Azure IoT Hub實現安全連接和強大的設備管理。
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