Microsoft 和 NVIDIA 将视频分析扩展到智能边缘
人工智能 (AI) 算法每天都在变得更加智能和复杂, 使相机等物联网设备能够连接物理世界和数字世界。这些算法可以触发警报并自动采取行动—例如用于在商场查找停车位和丢失的物品, 又例如用于检测太阳能电池板上的异常情况或接近危险区域的工人等等。
在数据中心处理这些最先进的AI算法需要稳定的高带宽连接，以便将视频源传送到云。不过，这些摄像机可能位于网络连接不可靠的偏远地区，或者考虑到带宽、安全性和监管需求等综合因素，部署这类摄像机可能并不合理。
微软和 NVIDIA 正在合作采用一种新的智能视频分析方法, 将原始、高带宽的视频转化为轻量级遥测。这提供了实时性能, 并降低了用户的计算成本。“物联网传感器”和边缘工作负载在本地由 Azure IoT Edge 管理，摄像机流处理由 NVIDIA DeepStream 提供支持。转换视频后，可以使用 Azure IoT Hub 将数据送到云端。
多年来，Microsoft 和 NVIDIA 已帮助客户在云计算里的 GPU 上运行高性能的应用。通过这次最新的合作，NVIDIA DeepStream 和 Azure IoT Edge 将 AI 增强型视频分析管道扩展到安全且大规模捕获素材的位置。现在，我们的客户可以利用 NVIDIA GPU 以及 Azure IoT Edge 和 Azure IoT Hub 的安全连接和强大的设备管理，充分利用这两个世界加速的视频分析。
多年来, Microsoft 和 NVIDIA 一直帮助客户在云计算中的 GPU 运行高性能要求的应用程序。通过这次的最新合作, NVIDIA DeepStream 和 Azure IoT Edge将 AI 增强的视频分析渠道扩展到安全且大规模地获取素材的位置。现在, 我们的客户可以充分利用这两个领域: 使用 NVIDIA GPU 在边缘加速视频分析, 以及使用 Azure IoT Edge和 Azure IoT Hub实现安全连接和强大的设备管理。
要了解更多信息，请点击阅读原文访问 Azure IoT Edge。
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