Perché l'intelligenza artificiale edge sta cambiando il mercato delle soluzioni OEM

L'intelligenza artificiale distribuita (Edge AI) sta trasformando il mercato delle soluzioni OEM, poiché l'intelligenza si sta spostando sempre più vicino al punto in cui i dati vengono generati. Invece di inviare ogni flusso video, lettura di sensori o segnale operativo a un cloud o a un data center centrale, sempre più organizzazioni desiderano sistemi in grado di elaborare le informazioni localmente, rispondere istantaneamente e continuare a funzionare anche in presenza di connettività limitata.

Per i produttori di apparecchiature originali (OEM), questo cambiamento modifica il significato stesso di "infrastruttura". Un server all'interno di un dispositivo, una piattaforma o una soluzione embedded non è più solo un livello di elaborazione che esegue software. Diventa parte integrante della capacità del prodotto di prendere decisioni, proteggere i dati, ridurre la latenza e fornire risultati in tempo reale.

Per le soluzioni OEM basate su Dell PowerEdge, questo è importante perché l'Edge AI aumenta le esigenze in termini di potenza di calcolo locale, accelerazione, robustezza, gestione remota e coerenza del ciclo di vita. Questi fattori spesso determinano se un prodotto OEM può passare con successo dalla fase di prototipo a quella di implementazione ripetibile e supportabile.

Il portfolio di soluzioni OEM Edge AI di Dell è progettato per questa realtà distribuita. Dell mette in evidenza sistemi robusti, stabilità a lungo termine, certificazioni di settore riconosciute, principi di sicurezza basati su Zero Trust e server OEM che portano l'IA in periferia con piattaforme robuste, compatte e ad alte prestazioni.

Per chi sviluppa soluzioni, il mercato si sta spostando dai "prodotti connessi" ai sistemi intelligenti e pronti per l'edge computing.

Soluzioni Edge AI e PowerEdge OEM in sintesi

L'intelligenza artificiale di prossimità (Edge AI) nelle soluzioni OEM si riferisce a sistemi basati sull'IA che elaborano i dati localmente, spesso all'interno di un dispositivo, una piattaforma integrata o un ambiente distribuito di prossimità, anziché affidarsi interamente a un cloud o a un data center centrale.

Questa definizione è importante perché i clienti OEM desiderano sempre più sistemi completi che facciano di più che raccogliere e trasmettere dati. Vogliono piattaforme in grado di interpretare le informazioni, rispondere localmente e supportare decisioni aziendali critiche in prossimità del punto di azione.

Cosa significa Edge AI per le soluzioni OEM

L'Edge AI è l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel punto o in prossimità del punto in cui i dati vengono generati. In termini pratici, ciò potrebbe significare un sistema di ispezione in fabbrica che analizza le immagini sulla linea di produzione, un dispositivo medico che supporta i flussi di lavoro diagnostici, un sistema di vendita al dettaglio che interpreta i dati delle telecamere in negozio o una piattaforma di telecomunicazioni che elabora informazioni di rete in una sede remota.

In un contesto OEM, l'Edge AI diventa parte integrante di un prodotto finito o di una piattaforma replicabile. L'OEM non si limita ad acquistare un server e installare un software, ma progetta una soluzione completa che può includere elaborazione, archiviazione, rete, software applicativo, sicurezza, progettazione dell'involucro, branding, validazione, logistica e supporto a lungo termine.

Dell descrive il suo approccio OEM come un insieme di prodotti Dell Technologies standard, opzioni pronte per l'OEM, piattaforme XL e XE per garantire stabilità e longevità, robustezza di livello industriale e configurazioni e marchi personalizzati.

Questo è importante perché molti prodotti Edge AI operano in ambienti distribuiti ed esigenti. Un sistema potrebbe trovarsi in un impianto di produzione, un veicolo, un magazzino di un negozio, un armadio di telecomunicazioni, un ambiente medico, un edificio intelligente o un sito industriale remoto. L'infrastruttura circostante deve essere sufficientemente affidabile per il mondo reale.

Perché il mercato si sta orientando verso l'intelligenza distribuita

La crescita dell'Edge AI è guidata da una semplice realtà: le organizzazioni producono più dati di quanti ne possano realisticamente spostare, archiviare e analizzare centralmente in ogni situazione.

Telecamere, sensori, macchinari, veicoli e dispositivi connessi generano grandi quantità di informazioni. L'invio di tutti questi dati al cloud può aumentare il fabbisogno di banda, incrementare la latenza e creare rischi operativi in ​​caso di interruzione della connettività. Per i casi d'uso che richiedono una risposta rapida, l'elaborazione locale è spesso più pratica.

Per i produttori di apparecchiature originali (OEM), questo crea un nuovo tipo di requisito di prodotto. I clienti non vogliono semplicemente hardware in grado di eseguire un'applicazione. Vogliono piattaforme che possano elaborare i dati localmente, supportare carichi di lavoro di intelligenza artificiale, rimanere gestibili su più sedi e allinearsi alle roadmap di prodotto a lungo termine.

In che modo PowerEdge supporta le soluzioni OEM di Edge AI?

Dell PowerEdge offre agli OEM una solida base per la creazione di soluzioni edge basate sull'intelligenza artificiale, poiché combina le funzionalità di un server di livello enterprise con opzioni adatte agli ambienti distribuiti.

Nei progetti di data center tradizionali, le priorità possono essere il consolidamento, la virtualizzazione o le prestazioni centralizzate. All'edge, le priorità cambiano. Un sistema edge potrebbe dover essere compatto, resistente al calore o alle vibrazioni, in grado di sfruttare l'accelerazione GPU per l'inferenza, gestito da remoto da un piccolo team centrale e implementabile in centinaia o migliaia di sedi con un supporto in loco limitato.

Il portfolio Dell OEM Edge AI si riferisce a server OEM che portano l'intelligenza artificiale all'edge con sistemi robusti, compatti e ad alte prestazioni, e mette in evidenza la gestione dell'infrastruttura che supporta la centralizzazione e la semplificazione delle operazioni edge su larga scala.

Per gli OEM, questa combinazione aiuta a colmare il divario tra prototipo e produzione. Una prova di concetto può essere realizzata attorno a un modello di intelligenza artificiale, ma un prodotto commerciale necessita di una piattaforma infrastrutturale validata che possa essere distribuita, supportata e replicata.

Come l'Edge AI cambia le decisioni infrastrutturali per gli OEM

L'intelligenza artificiale di prossimità (Edge AI) cambia il modo in cui gli OEM valutano l'infrastruttura, perché il sistema deve fare molto di più che eseguire un'applicazione. Deve supportare l'intelligenza locale, operare in modo affidabile in ambienti distribuiti e rimanere gestibile durante tutto il suo ciclo di vita.

La differenza fondamentale è che Edge AI integra l'infrastruttura nella proposta di valore. Il cliente non acquista solo un prodotto in grado di elaborare dati, ma un prodotto capace di comprendere l'ambiente circostante, rispondere rapidamente e continuare a operare sul campo.

Per gli OEM, questo rende la scelta della piattaforma più strategica. Una piattaforma Dell PowerEdge ben abbinata può contribuire a scalare la soluzione con maggiore sicurezza, passando dalla fase pilota alla produzione.

Perché le soluzioni OEM di Edge AI necessitano di infrastrutture robuste?

L'intelligenza artificiale edge viene spesso eseguita in luoghi che non sono mai stati progettati per ospitare apparecchiature IT convenzionali. Un data center pulito e climatizzato è molto diverso da un ambiente industriale, un armadio esterno, un veicolo, un magazzino, una sottostazione elettrica o un ambiente marino.

Ecco perché le piattaforme rinforzate sono diventate sempre più importanti. Il portfolio Dell OEM Edge AI mette in evidenza tecnologie rinforzate per situazioni estreme, soluzioni stabili e di lunga durata, prodotti certificati per settori quali telecomunicazioni, difesa, energia e settore navale, e tecnologie di sicurezza basate sui principi di Zero Trust.

Per un produttore OEM, un'infrastruttura robusta può influire direttamente sul successo commerciale. Le soluzioni distribuite rendono costoso ogni intervento sul campo, pertanto l'hardware progettato per l'ambiente contribuisce a ridurre i guasti evitabili e i costi di assistenza.

PowerEdge XR e inferenza AI edge

L'inferenza basata sull'IA è uno dei carichi di lavoro più importanti in ambito edge computing. L'addestramento avviene spesso in un data center o in un ambiente cloud, ma è nella fase di inferenza che il modello viene applicato a dati in tempo reale, come ad esempio ispezioni, rilevamento di anomalie, analisi video, monitoraggio industriale o flussi di lavoro clinici.

Il Dell PowerEdge XR7620 è descritto da Dell come un server robusto 2U a due socket, progettato per l'edge computing e adatto all'aggregazione di macchine, all'inferenza AI, all'automazione industriale, al machine learning e all'analisi dei dati. Dell dichiara il supporto per acceleratori fino a quattro GPU a singolo slot da 150 W o fino a due GPU a doppio slot da 300 W, a seconda della configurazione.

Il Dell PowerEdge XR5610 è un'altra valida opzione per gli ambienti edge distribuiti. Dell lo descrive come un server 1U robusto e compatto, progettato per carichi di lavoro edge in settori quali telecomunicazioni, vendita al dettaglio, produzione e difesa.

Non tutti i carichi di lavoro Edge AI richiedono lo stesso profilo di elaborazione. Alcune applicazioni funzionano in modo efficiente sulle CPU, mentre altre necessitano di GPU o di accelerazioni specializzate. La piattaforma PowerEdge più adatta dipende dal carico di lavoro, dall'ambiente e dal modello commerciale alla base della soluzione.

Come dovrebbero i produttori di apparecchiature originali (OEM) scegliere una piattaforma PowerEdge per l'intelligenza artificiale di prossimità (Edge AI)?

La scelta della piattaforma Dell PowerEdge più adatta inizia dal carico di lavoro. Alcune applicazioni richiedono capacità di elaborazione compatte e robuste in locale. Altre necessitano di sistemi più potenti con supporto GPU per attività di inferenza complesse. La scelta migliore dipende dai dati, dall'ambiente e dal livello di intelligenza richiesto in locale.

La scelta si basa in genere su cinque aspetti pratici:

• Il dimensionamento delle prestazioni si basa sul modello, sul numero di flussi di dati, sul tempo di risposta e sui requisiti di accelerazione. Un dimensionamento eccessivo aumenta i costi e il consumo energetico, mentre un dimensionamento insufficiente può compromettere l'esperienza dell'utente.
• Le condizioni di implementazione includono calore, vibrazioni, polvere, flusso d'aria limitato e accesso fisico ristretto. Le piattaforme PowerEdge rinforzate sono la soluzione ideale quando l'ambiente è meno prevedibile di un data center.
• Limiti di potenza e termici, poiché i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, in particolare l'inferenza basata su GPU, possono aumentare significativamente il consumo energetico e la produzione di calore.
• Gestione remota per ridurre i costi di assistenza e migliorare i tempi di attività su più siti, idealmente integrata fin dalla fase di progettazione.
• Stabilità del ciclo di vita, poiché i prodotti OEM spesso rimangono sul mercato per anni. La coerenza della piattaforma e una gestione controllata delle modifiche contribuiscono a proteggere il lavoro di validazione e le roadmap di prodotto.

Lista di controllo rapida per i team OEM

• Che tipo di dati vengono elaborati e con quale rapidità il sistema deve rispondere?
• Quanti flussi video, sensori o telecamere saranno attivi per ogni sito?
• Quanti dati devono rimanere in locale e quanti devono essere inviati a monte?
• L'applicazione richiede l'accelerazione GPU? In caso affermativo, di quale classe di GPU si tratta?
• Il modello di intelligenza artificiale verrà aggiornato sul campo? E come verranno testati, implementati e ripristinati gli aggiornamenti?
• Quali sono i vincoli fisici, tra cui spazio, flusso d'aria, temperatura, polvere, vibrazioni e alimentazione?
• Come verranno monitorati, aggiornati e protetti i sistemi in tutte le sedi?
• Quali impegni relativi al ciclo di vita del prodotto e alla disponibilità deve supportare la piattaforma?

Dove l'intelligenza artificiale di prossimità crea opportunità per i produttori di apparecchiature originali (OEM)

Le opportunità offerte dall'intelligenza artificiale edge sono più promettenti nei settori in cui i dati in tempo reale e le decisioni locali sono fondamentali, tra cui la produzione, la vendita al dettaglio, le telecomunicazioni, la sanità, i trasporti, l'energia e le infrastrutture intelligenti. In questi contesti, i prodotti OEM possono utilizzare l'inferenza locale per trasformare i dati provenienti da sensori e video in azioni immediate, integrandosi al contempo con piattaforme cloud o centrali per l'orchestrazione, l'analisi e l'archiviazione a lungo termine.

FAQ

Perché l'intelligenza artificiale di prossimità (Edge AI) sta cambiando il mercato delle soluzioni OEM?

L'intelligenza artificiale distribuita (Edge AI) sta trasformando il mercato delle soluzioni OEM, poiché sempre più clienti necessitano di sistemi in grado di elaborare i dati localmente, ridurre la latenza, migliorare la resilienza e supportare il processo decisionale in tempo reale al di fuori del data center. Per gli OEM, ciò significa che l'infrastruttura deve supportare carichi di lavoro di intelligenza artificiale, implementazioni distribuite, sicurezza e gestibilità a lungo termine.

In che modo Dell PowerEdge supporta l'intelligenza artificiale Edge?

Dell PowerEdge supporta l'intelligenza artificiale edge fornendo piattaforme server scalabili per l'elaborazione locale, l'inferenza AI, l'archiviazione, l'accelerazione e la gestione remota. Le opzioni PowerEdge rugged, come XR5610 e XR7620, sono particolarmente indicate per gli ambienti edge distribuiti in cui spazio, resilienza e prestazioni dei carichi di lavoro sono fattori cruciali.

Perché i produttori di apparecchiature originali (OEM) necessitano di infrastrutture robuste per l'intelligenza artificiale di prossimità (Edge AI)?

I produttori di apparecchiature originali (OEM) necessitano di infrastrutture robuste perché i sistemi Edge AI vengono spesso implementati al di fuori degli ambienti controllati dei data center. Fabbriche, siti di telecomunicazione, veicoli, spazi commerciali, impianti energetici e località remote possono presentare problemi come calore, polvere, vibrazioni, limiti di spazio e accesso ristretto. Il portfolio Dell per Edge AI OEM include tecnologie rinforzate progettate per situazioni estreme.

L'intelligenza artificiale distribuita (edge ​​intelligence) sta sostituendo l'intelligenza artificiale basata sul cloud?

L'intelligenza artificiale edge non sostituirà l'intelligenza artificiale cloud. Nella maggior parte delle implementazioni, i sistemi edge elaborano localmente i dati sensibili al fattore tempo o ad alto volume, mentre le piattaforme cloud o core gestiscono analisi più ampie, addestramento dei modelli, orchestrazione e archiviazione a lungo termine. L'obiettivo pratico è collocare il carico di lavoro giusto nel posto giusto.

Conclusione

L'intelligenza artificiale di prossimità (Edge AI) sta cambiando il modo in cui i prodotti OEM vengono progettati, implementati e supportati. Avvicina l'intelligenza a macchine, persone, sensori e ambienti operativi, consentendo ai sistemi di rispondere più rapidamente e di dipendere meno dall'elaborazione centralizzata.

Per gli OEM che sviluppano soluzioni basate su Dell PowerEdge, il vantaggio non risiede solo nelle prestazioni di calcolo. È la combinazione di opzioni di edge computing robuste, funzionalità predisposte per l'intelligenza artificiale, pianificazione del ciclo di vita, principi di sicurezza, gestibilità e coerenza della piattaforma.

Poiché sempre più organizzazioni cercano di trasformare i dati distribuiti in azioni immediate, le soluzioni OEM basate su PowerEdge sono ben posizionate per supportare la prossima generazione di prodotti edge intelligenti.

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