想象一下，你即將開啟一生難忘的山地自行車冒險之旅。計劃已經完成，相應的訓練也基本到位，當下所需要的就是一輛完美的自行車。你需要好的減震器、輪胎、剎車、車架、車把和座椅。假設所有這些部件都集中在一個包裹中，并且預先組裝在了一起，從而為你節省時間和花費。

NVIDIA IGX Orin為邊緣 AI 應用程序開發人員提供了類似的工具包：一個優化的一體式平臺。NVIDIA IGX Orin 是第一個將工業級硬件與企業級軟件相結合，并支持邊緣 AI 管理的平臺。

圖 1 硬件和企業級軟件工作流程，以確保安全的邊緣AI管理

NVIDIA IGX Orin 讓公司能夠轉向軟件定義的模型，從而提高開發速度、降低成本，而不是浪費寶貴的資源拼湊平臺來運行或開發 AI 應用程序。

NVIDIA IGX Orin 專為工業和醫療環境打造，為開發人員提供邊緣 AI 所需的性能、耐用性、安全性和安全功能。

NVIDIA IGX Orin 開發套件

硬件

• IGX Orin 模塊：工業級；已認證就緒

• CPU ：12 核 Arm

• GPU ：NVIDIA Ampere 1024 CUDA ，64 Tensor

• 硬件安全擴展

• 功能安全島

• NVIDIA ConnectX-7 智能網絡接口卡（SmartNIC）提供 200Gb/s 的網絡速度，非常適合接收高幀率視頻

• 用于固件更新的 NVIDIA 基板管理控制器（BMC）

• 安全 MCU

• 與功能安全島（FSI）和安全擴展包軟件攜手合作

• 監控 IGX 和機箱環境的電壓、溫度、風扇和速度

• 機箱，包括冷卻風扇

• 電源裝置

• 附件（用于連接的各種電纜）

軟件

• NVIDIA AI SDK

• NVIDIA Metropolis

• NVIDIA Holoscan

• 安全擴展包

• 商業操作系統集成

• Canonical，紅帽

更多有關信息，請參閱NVIDIA IGX productspecifications(https://www.nvidia.com/en-us/edge-computing/products/igx/)。

關鍵用例

工業安全：預防工作場所的險情

隨著機器與人類互動的增加，特別是在倉庫和制造環境中，functional safety變得至關重要。更多詳細信息，請參見全新NVIDIA IGX 平臺幫助創建安全、自動化的未來工廠(https://blogs.nvidia.com/blog/2022/09/20/igx-industrial-edge-ai/)。

Reactive safety是自主機器的標準規定，當出現安全威脅或事件時，會減慢或關閉機器。這會減輕對相關人員造成的傷害，但停機時間的成本也非常昂貴。

除了支持 reactive safety功能外，NVIDIA IGX Orin 還使公司能夠構建proactive safety，以防止危險事件的發生。Proactive safety的運作類似早期檢測和響應系統，通過控制面板來監督自主機器集群。

Proactive safety包括在事件發生前識別安全隱患，采取適當措施，保護工人，最小化停機時間和相關成本。以下提供了一些 proactive safety 的具體示例。

• PPE detection：可以訓練 AI 模型，以幫助監測和檢測個人防護裝備（PPE）的適當使用。

• Barrier breaches：啟用 AI 的攝像頭和傳感器可以識別及分類物體和人，以確定是否存在安全或安保威脅，并提示采取適當的安全措施。

• Collision detection：AI 可以分析實時視頻和圖像處理，以確定機器和人類的運動是否可能導致碰撞，然后采取安全措施避免事故發生。

NVIDIA IGX Orin 和NVIDIA MetropolisSDK 的結合為開發人員提供了強大平臺，加速功能安全 AI 應用程序開發，并管理自主機器集群。

工業自動化：更快、更準確、更高效的供應鏈

低效的供應鏈加上勞動力短缺，對公司滿足需求和保持客戶滿意度的能力產生了深遠的負面影響。對更高效的供應鏈的迫切需求，帶來了 AI 解決方案的快速發展。

例如，履行中心在公司的供應鏈中發揮著關鍵作用。使用 NVIDIA IGX Orin 、 NVIDIA Metropolis SDK 和NVIDIA Omniverse可以將低效的供應鏈轉化為面向未來、適應性強的運營。可以開發 AI 應用程序以產出高質量的感知數據，為實時決策提供信息，從而提高運營效率。請參閱下面的幾個例子。

• Industrial inspection：AI 模型被訓練來檢測和分類物體，并識別去除缺陷產品。

• Predictive maintenance：通過對周圍環境、故障檢測和機器/機器人性能的數據分析，AI 可以預測設備何時可能需要主動維護，以避免停機。

• Field inspection：圖像識別和處理與自動報告相結合，使現場檢查更加準確、安全和高效。

通過分析來自傳感器或其他來源的數據，可以在 AI 的幫助下檢測甚至消除生產中的瓶頸。

醫療設備：在臨床邊緣實時處理流式數據

醫療設備制造商正在采用新的 AI 功能，以加速 TTM 并降低開發和維護成本。利用 AI 計算平臺可以在以下方面賦能醫療設備開發人員：

• 更快地訓練醫學 AI 模型

• 構建和微調醫療 AI 應用程序

• 核實和驗證醫療級應用程序

• 安全地部署到臨床生產

• Ultrasound：AI 應用可以通過改進圖像優化、分析和解釋來提高超聲的準確性，有助于更好地診斷癌癥腫瘤或妊娠期異常等疾病。

• Endoscopy：AI 可以幫助提高成像解釋的準確性和速度，從而減少醫療專業人員的工作量，并更好地檢測情況。了解更多信息，請參閱AI in Endoscopy: Improving Detection Rates and Visibility with Real-Time Sensing(https://developer.nvidia.com/blog/ai-in-endoscopy-improving-detection-rates-and-visibility-with-real-time-sensing/)。

• Robotic surgery：醫療保健創新者正在探尋 AI 的方式，通過將肉眼無法看到的關鍵生理結構和功能（如血流）實時可視化，來幫助外科醫生避免并發癥。一些其他領先的公司則使用 AI 遠程連接外科醫生，以便合作，帶來盡可能好的結果。了解更多信息，請參閱NVIDIA Medical Edge AI Computing Platform Selected by Top Robotic and Digital Surgery Startups(https://blogs.nvidia.com/blog/2022/09/20/igx-clara-holoscan-edge-ai-robotic-surgery/)。

開始著手

掃描海報二維碼，或點擊“閱讀原文”，即可觀看 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛 GTC23 主題演講重播！