NVIDIA 攜手 Google Cloud 打造業界首個 AI-on-5G 實驗室 加速人工智慧的全面發展

NVIDIA 攜手 Google Cloud 打造業界首個 AI-on-5G 實驗室

加速人工智慧的全面發展

 

聯合創新實驗室提供供應商構思、測試、優化和驗證
在本地端及跨 Google Cloud 上運行的 5G  AI 應用程式

NVIDIA (輝達) 與 Google Cloud 今天宣布將打造業界首個 AI-on-5G 創新實驗室,讓網路基礎設施業者與人工智慧 (AI) 軟體合作夥伴能夠開發、測試及採用各項解決方案,以加速打造智慧城市、智慧工廠,以及其他先進的 5G 和 AI 應用。

該實驗室將提供企業使用 Google Cloud 的 Anthos 平台服務與 NVIDIA 加速運算硬體和軟體平台,以便透過資料和 AI 來推動企業成效、提高營運效率以及最佳化安全性和可靠性。兩家企業預計將於今年下半年開始著手打造。

NVIDIA 電信部門資深副總裁 Ronnie Vasishta 表示:「隨著高速且低延遲的 5G 為企業邊緣提供前所未有的 AI-on-5G 機會,全球電信產業正經歷一場巨大的變革。我們與 Google Cloud 的合作將協助網路營運商與基礎設施業者在 AI 及機器學習的基礎上,打造全新的利潤中心。」

AI-on-5G 生態系持續擴大

NVIDIA 於今年四月宣布將與 Google Cloud、富士通 (Fujitsu)、Mavenir、Radisys 及 Wind River 合作,開發用於 NVIDIA AI-on-5G 平台的解決方案。Google Cloud 正在將 Anthos 應用平台擴大到網路邊緣,讓電信服務供應商與企業能透過 5G 邊緣快速提供全新服務和應用。

Google Cloud 副總裁暨網路部門總經理 Shailesh Shukla 表示:「Google Cloud 運用 Anthos 應用平台,讓許多垂直市場的服務供應商及企業能夠透過 5G 在網路邊緣順暢連接。我們很高興能擴大與 NVIDIA 的合作並共同打造一個聯合創新實驗室,為企業、電信服務供應商及合作夥伴提供開發、測試和部署其邊緣 AI 應用所需的基礎設施。」

Anthos 提供一個一致的應用程式部署平台,並以服務為中心的角度來看待每個環境。透過該平台,客戶將能在雲端、本地端及網路邊緣使用託管的 Kubernetes,加速建立和部署企業級的容器化應用程式。

Anthos 支援 NVIDIA GPU 加速伺服器,在進行跨部署時提供一致的部署和操作體驗,同時減少昂貴的開銷並提高開發人員的工作效率。該平台還能夠保護應用程式和軟體供應鏈,並提供以結果為中心的方法來管理跨環境的應用程式政策。這對在 5G 網路上提供 AI 的網路營運商及企業來說,是一項重要的功能。

NVIDIA 的硬體與軟體開發

NVIDIA AI-on-5G 平台為企業、行動網路營運商與雲端服務供應商,提供一個用於處理 5G 和邊緣 AI 運算作業的單一聚合平台。該平台採用 NVIDIA Aerial™ 軟體開發套件 (SDK) 與 NVIDIA BlueField®-2 A100,該聚合加速器結合 GPU、DPU 以及 NVIDIA 的 「5T for 5G」解決方案。透過該平台將能開發高效能的 5G RAN 和 AI 應用項目,以管理精密製造機器人、自動導引車、無人機、無線攝影機、自助結帳通道,以及數百個其它轉型項目。

NVIDIA Aerial SDK 結合用於智慧城市的 NVIDIA Metropolis、用於自主機器的 NVIDIA Isaac™ 和用於醫療保健的 NVIDIA Clara™ AI 框架,是 AI-on-5G 平台生態系中不可或缺的一部分,並且可以部署於單個 NVIDIA 認證系統™。

在今天的最新消息中,NVIDIA 亦宣布了其次世代 Aerial A100 AI-on-5G 運算平台將在 NVIDIA BlueField-3 A100 中搭載16 個 Arm®Cortex®-A78 處理器,形成一個獨立的聚合卡,透過雲端原生 5G vRAN 提供企業邊緣 AI 應用程式,不僅能提高每瓦效能,還可縮短部署時間。

這些解決方案可用於 AI-on-5G 實驗室的測試和驗證。

從邊緣到雲端的 NVIDIA AI-on-5G 資料中心

對於打造一個能夠在通用平台上運行眾多應用程式的現代 5G 網路基礎設施而言,軟體定義的 RAN 是一項至關重要的因素。NVIDIA Aerial 能夠全天隨著網路流量變化而進行彈性調整,且能夠依照客戶不斷變動的需求提供靈活的服務,以達到最佳的使用率。

由 OEM 業者提供且通過 NVIDIA 認證系統的 NVIDIA EGX™ 平台,將 AI 運算能力帶到產生資料的邊緣端。在平台上,伺服器製造商還能將 NVIDIA GPU 和 DPU 配對以構建超融合邊緣資料中心。

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