Las primeras GPU fueron diseñadas para mejorar el rendimiento de los videojuegos, proporcionando gráficos más suaves y permitiendo efectos visuales más complejos. Con el tiempo, a medida que crecieron las demandas de los juegos y otras aplicaciones intensivas en gráficos, las GPU evolucionaron para manejar tareas de representación más sofisticadas, como sombreado, iluminación, mapeo de texturas y antialiasing. Desde videojuegos hasta automatización, las GPU han tenido desarrollos masivos que están haciendo que se utilicen en mucho más que videojuegos. Las GPU de NVIDIA son un cambio de juego para la automatización. Al proporcionar la potencia de procesamiento para los algoritmos de IA avanzados, están permitiendo una nueva generación de sistemas automatizados inteligentes y eficientes en varias industrias. Las GPU de NVIDIA (unidades de procesamiento de gráficos) son un poderoso conjunto de herramientas para varias aplicaciones de automatización en todas las industrias. Las empresas industriales más progresivas del mundo están implementando tecnologías NVIDIA para implementar iniciativas de IA a gran escala. La computación acelerada con GPU permite la IA a escala industrial, permitiendo aprovechar cantidades sin precedentes de datos de sensores y operacionales para optimizar las operaciones, mejorar el tiempo de vista y reducir los costos.
Aplicaciones potentes en la inspección industrial: las GPU NVIDIA se utilizan para desarrollar las soluciones de inspección automatizadas más precisas para la fabricación de semiconductores, electrónicos, componentes automotrices y ensamblajes. Junto con las herramientas de software que lo acompañan, las GPU permiten una capacitación eficiente de modelos para una mayor precisión e implementación de inferencia optimizada en el borde. Estos modelos mejoran dramáticamente la precisión de la inspección industrial, lo que resulta en la reducción de las escapadas de las pruebas y el mayor rendimiento con un mayor rendimiento.
Semiconductor: aumento del 1% en el rendimiento, que agrega $ 60 millones en ganancias anuales
Electrónica: 64% de reducción en las tasas de escape de la prueba
Automotriz: 200% Rendimiento de inspección automotriz
Mantenimiento predictivo:
Las soluciones de mantenimiento predictivo acelerado por GPU están ayudando a las empresas industriales a reducir los costos operativos al ofrecer una mayor precisión que los métodos tradicionales basados en el aprendizaje automático para predecir la falla del equipo.
Al reducir la falla del equipo y el tiempo de inactividad no planificado, las GPU y la pila de software de NVIDIA permiten a las empresas industriales trabajar de manera más inteligente y de manera más segura, al tiempo que reducen el costo de las operaciones.
Oil & Gas: la solución de mantenimiento predictivo basada en el aprendizaje profundo de Baker Hughes GE funciona con NVIDIAR DGX ™. Ofrece un motor de orquestación probabilística, completo con un catálogo de modelos alimentados por las GPU NVIDIA, para predecir la falla del equipo con dos meses de anticipación. La solución está lista para implementar en semanas y ofrece una precisión de 4 a 5 veces mayor al predecir la falla del equipo.
Aeroespacial y fabricación: el ecosistema NVIDIA de los socios de software e integradores de sistemas proporciona soluciones de mantenimiento predictivo de aprendizaje automático acelerado de GPU de próxima generación, por lo que puede capacitar un modelo más rápido para una mayor precisión.
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Implementación más rápida: acelere los resultados con algoritmos de aprendizaje profundo previamente construidos y previamente capacitados, especialmente construidos para equipos industriales.
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Mayor precisión: lograr una reducción del 50% en falsos positivos y una reducción del 300% en falsos negativos
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Entrenamiento de algoritmo más rápido: experiencia 50x Speedup de entrenamiento.
Aceleración de IA: una fuerza central de las GPU NVIDIA es su capacidad para acelerar los algoritmos de inteligencia artificial (IA). Estos algoritmos son la columna vertebral de muchas tareas de automatización, que incluyen:
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Visión artificial: Sistemas de visión mecánica de energía GPUS NVIDIA que permiten a los robots y máquinas "ver" y comprender su entorno. Esto es crucial para tareas como el reconocimiento de objetos, la detección de defectos y la selección y colocación automatizada.
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Aprendizaje profundo: los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para tareas complejas como la planificación de la ruta de los robots, el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías en sistemas automatizados. Las GPU NVIDIA proporcionan la potencia para entrenar y ejecutar estos algoritmos de manera eficiente.
Procesamiento en tiempo real: muchas tareas de automatización requieren toma de decisiones y respuesta en tiempo real. Las GPU NVIDIA se destacan en el procesamiento de alto rendimiento, lo que les permite manejar grandes cantidades de datos del sensor y realizar cálculos complejos rápidamente. Esto es esencial para tareas como el control de movimiento de robot y la navegación autónoma del vehículo.
Para obtener más detalles en profundidad sobre las oportunidades de mercado en esta tecnología, consulte nuestro informe de automatización de almacenes
Ejemplos de GPU de NVIDIA en automatización:
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Robótica industrial: las principales compañías de robótica como ABB y Yaskawa están integrando las GPU de NVIDIA en sus robots. Esto permite características como manipulación guiada por la visión, una mejor planificación de rutas y tiempos de respuesta más rápidos.
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Almacenes y logística automatizados: Sistemas de IA Power de NVIDIA GPUS utilizados en almacenes para tareas como robots móviles autónomos (AMRS) que navegan por pasillos, optimizan las rutas de selección y realizan la gestión de inventario en tiempo real.
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Fábricas inteligentes: en las fábricas inteligentes, las GPU NVIDIA se utilizan para el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías en las líneas de producción y la optimización general del proceso basada en el análisis de datos en tiempo real.
Impacto del uso de las GPU NVIDIA en la automatización:
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Mayor eficiencia: al automatizar las tareas y optimizar los procesos con IA, las GPU NVIDIA pueden mejorar significativamente la velocidad y el rendimiento de producción.
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Precisión mejorada: los sistemas de visión con IA y los algoritmos de aprendizaje automático conducen a una mayor precisión en tareas como la manipulación de robots y la detección de defectos.
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Flexibilidad mejorada: los robots y las máquinas equipadas con GPU NVIDIA pueden adaptarse a entornos cambiantes y manejar tareas más complejas, haciendo automatización.
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