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Beste Edge-KI-Plattformen-Software - Seite 2

Adam Crivello
AC
Von Adam Crivello recherchiert und verfasst

Edge-AI-Plattformen erleichtern die Bereitstellung und Verwaltung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) Modellen direkt auf Edge-Geräten. Diese Geräte – zu denen IoT-Sensoren, Mobiltelefone, eingebettete Systeme und andere Hardware am Rand des Netzwerks gehören – verarbeiten Daten lokal, ohne sie an zentralisierte Cloud-Server zu senden. Edge-AI-Plattformen bieten Werkzeuge und Frameworks zur Entwicklung von KI-Modellen, die für Edge-Computing optimiert sind, zur Bereitstellung dieser Modelle auf Geräten und zur Überwachung ihrer Leistung in Echtzeit.

Unternehmen nutzen diese Technologien, um Latenzzeiten zu reduzieren, die Datensicherheit zu verbessern und Echtzeit-Entscheidungen zu ermöglichen, indem Daten dort verarbeitet werden, wo sie erzeugt werden. Durch die Durchführung von KI-Berechnungen am Rand können Organisationen die Bandbreitennutzung minimieren, die Abhängigkeit von der Netzwerkverbindung verringern und die Reaktionsfähigkeit von Anwendungen verbessern. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge und Einzelhandel, wo sofortige Einblicke und Maßnahmen entscheidend sind.

Es gibt einige Überschneidungen zwischen Edge-AI-Plattformen und Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, aber Edge-AI-Plattformen konzentrieren sich speziell darauf, KI-Workloads auf Edge-Geräten anstatt in zentralisierten Rechenzentren auszuführen. Edge-AI-Plattformen befähigen Geräte, unabhängig zu arbeiten und sofortige Einblicke zu liefern, ohne die Verzögerungen, die mit der Cloud-Kommunikation verbunden sind.

Um in die Kategorie der Edge-AI-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Werkzeuge oder Frameworks zur Entwicklung oder Bereitstellung von KI- und ML-Modellen bieten, die speziell für Edge-Geräte optimiert sind Die Ausführung von KI-Algorithmen oder Modellen direkt auf Edge-Geräten unterstützen, ohne auf ständige Cloud-Konnektivität angewiesen zu sein Verwaltungs- und Überwachungsfunktionen für KI-Workloads auf Edge-Geräten bieten, einschließlich Modellaktualisierungen, Leistungsüberwachung und Skalierbarkeit über mehrere Geräte hinweg
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    Eine Node-Computing-Plattform, die das Beste aus Cloud Computing und Edge Computing vereint! Erleben Sie die Zukunft der Technologie, während wir Ihnen ermöglichen, bahnbrechende Lösungen ohne jeglich

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    Asteria
    Gründungsjahr
    1998
    Hauptsitz
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    TYO: 3853
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Eine Node-Computing-Plattform, die das Beste aus Cloud Computing und Edge Computing vereint! Erleben Sie die Zukunft der Technologie, während wir Ihnen ermöglichen, bahnbrechende Lösungen ohne jeglich

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    Das Hailo-10H M.2 Generative AI Acceleration Module ist ein kompaktes, leistungsstarkes KI-Beschleunigungsmodul, das nahtlos in bestehende PCs und Edge-Geräte über eine M.2-Schnittstelle integriert we

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    Das Hailo-8L M.2 Einstiegsbeschleunigungsmodul ist ein KI-Beschleuniger, der Edge-Geräte mit effizienten, Echtzeit-Deep-Learning-Fähigkeiten verbessert. Angetrieben vom Hailo-8L KI-Prozessor liefert e

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    Die Hailo AI Software Suite ist ein umfassendes Set von Werkzeugen, das entwickelt wurde, um die Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf Hailos KI-Prozessoren zu erl

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    HailoRT ist eine leichtgewichtige, produktionsreife Laufzeitsoftware, die entwickelt wurde, um die Echtzeit-Inferenz von Deep-Learning-Modellen auf Hailo AI-Prozessoren zu erleichtern. Sie bietet eine

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    IBM Edge Application Manager ist eine intelligente und flexible Plattform, die autonomes Management für Edge-Computing bietet. Ein einzelner Administrator kann die Skalierung, Variabilität und Änderun

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    • Informationstechnologie und Dienstleistungen
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    • 40% Unternehmen
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    Gründungsjahr
    1911
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    KubeEdge ist ein Open-Source-System zur Erweiterung der nativen containerisierten Anwendungsorchestrierungsfähigkeiten auf Hosts am Edge. Es basiert auf Kubernetes und bietet grundlegende Infrastruktu

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    OctaiPipe ist eine fortschrittliche Plattform, die entwickelt wurde, um sichere und widerstandsfähige föderierte Edge-AI-Lösungen für kritische IoT-Infrastrukturen bereitzustellen. Durch die Einbettun

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    LF Edge ist eine Dachorganisation, die ein offenes, interoperables Framework für Edge-Computing unabhängig von Hardware, Silizium, Cloud oder Betriebssystem etabliert.

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    Particle ist die führende Edge-to-Cloud-Infrastruktur für das Internet der Dinge und unterstützt Tausende von Unternehmen dabei, erstklassige vernetzte Maschinen, Sensoren und Geräte zu betreiben. Par

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    REBEL-Quad ist ein Hochleistungs-AI-Beschleuniger, der entwickelt wurde, um den Anforderungen von Hyperscale-Workloads gerecht zu werden. Durch die Nutzung einer fortschrittlichen HBM3e-Chiplet-basier

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    Rebellions
    Gründungsjahr
    2020
    Hauptsitz
    Seoul, KR
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    TAPPAS ist Hailos umfassendes Softwarepaket, das die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen auf Edge-Geräten optimiert. Es bietet eine Reihe von voll funktionsfähigen Anwendungsbeispielen,

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    2017
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    Tokyo Artisan Intelligence (TAI) ist ein in Japan ansässiges Startup, das 2020 gegründet wurde und sich auf KI, Deep Learning, Edge-Technologie, FPGA, eingebettetes Rechnen, kundenspezifische Chips un

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Tokyo Artisan Intelligence (TAI) ist ein in Japan ansässiges Startup, das 2020 gegründet wurde und sich auf KI, Deep Learning, Edge-Technologie, FPGA, eingebettetes Rechnen, kundenspezifische Chips un

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    uTensor ist eine kostenlose und quelloffene eingebettete maschinelle Lerninfrastruktur, die für schnelles Prototyping und Einsatz konzipiert ist.

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uTensor
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    KI-, Cloud- und Datentechnologien haben sich rasant entwickelt. Im Gegensatz dazu bleiben traditionelle Steuerungssysteme starr und inkompatibel. Altsysteme beinhalten oft komplexe Hardware und Verkab

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KI-, Cloud- und Datentechnologien haben sich rasant entwickelt. Im Gegensatz dazu bleiben traditionelle Steuerungssysteme starr und inkompatibel. Altsysteme beinhalten oft komplexe Hardware und Verkab

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2020
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München, DE
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