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11 enero, 2017 Posted by sorayapa Publicado en Inteligencia Artificial
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Edge computing, llega la supercomputación móvil

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Edge computing y edge analytics, vayan familiarizándose con estas expresiones porque representan, al menos por ahora, la solución a los desafíos tecnológicos de conectividad, procesamiento y analítica que nos trae un futuro lleno de millones de dispositivos artificialmente inteligentes como automóviles, drones, móviles con alta capacidad o robots industriales. La infraestructura actual se queda corta y nuevos jugadores se posicionan con fuerza, entre ellos Nvidia.

Nvidia Drive

Edge computing es también conocido como “fog computing”, término acuñado por Cisco que significa computación en la niebla. Edge implica, de nuevo, una descentralización. Consiste en realizar encapsulamientos o micro-data centers, bien en dispositivos de usuarios (como teléfonos inteligentes) o en estancos inteligentes desplegados a nivel urbano y rural. Los expertos ven cada vez más cercana la necesidad de salir de cloud computing y llevar el procesamiento y la analítica al propio dispositivo o mini centro de datos. Así al menos lo está comenzando a exigir el mercado de la nueva ola tecnológica de IoT e inteligencia artificial.

Peter Levine, inversor y socio de Andreessen Horowitz, considera que con edge computing los dispositivos se encargarán de su propio procesamiento y almacenamiento. La nube albergará los grandes cerebros. Las máquinas enviarán sólo los bits más importantes a la nube. La nube analizará, luego compartirá lo aprendido con todos los dispositivos. (Fuente Business Insider).

La tendencia hacia la adopción de edge computing viene por el aumento del uso de los dispositivos móviles, especialmente el consumo de vídeo, realidad virtual y aumentada, así como el despliegue masivo de sensores como parte de internet de las cosas. Los expertos auguran una gran demanda de edge computing, lo que aún no está claro es cómo debe ser la infraestructura para apoyarla.

Los primeros retos se centran en la propia red y la adecuación de los centros de datos. En el blog Data Centers Frontier, Rich Miller recopila algunas opiniones realmente interesantes sobre el futuro de los data centers de cara a edge computing:

Según Enzo Greco, VP y de Vertiv:“Entre los requerimientos para edge computing podría ser el encapsulado en <<estancos inteligentes>> con energía integrada y localizados cerca del usuario, fuera de un data center tradicional”. 

Para David J. Cappuccio (Gartner): “Los micro data centers han existido desde hace mucho tiempo y edge computing  pueden servir a aplicaciones específicas o clientes específicos. Será como la gestión de una red de amplia distribución, al igual que en la década de 1980, pero con dispositivos más inteligentes”.

El CEO de Compass, Chris Crosby, ve la industria de los centros de datos segmentada en tres niveles: centros de datos de gran tamaño, instalaciones pequeñas en los mercados de segundo nivel, y centros de microdatos en edge. Según Crosby “edge consiste básicamente coger todos esos armarios de servidores en los que se ha trabajado duramente y volverlos a construir de nuevo, pero con inteligencia“. 

 La inteligencia artificial pisa el acelerador

Sí, la inteligencia artificial va a jugar un papel fundamental en edge computing y una de las empresas que se ha posicionado como líder de este nuevo mercado es Nvidia que apostó  por la distribución de alto rendimiento (HPC), especialmente para la industria de la automoción. Jim McHugh, vicepresidente y gerente general de Nvidia, cree que en edge computing se va a poner una gran cantidad de potencia de cálculo.

Nvidia es conocida principalmente por sus chips gráficos y tarjetas para videojuegos. En 2007 introdujo su GPU de computación acelerada. Según Hermógenes Gil consiste en “el uso de una unidad de procesamiento gráfico (GPU) en combinación con una CPU para acelerar aplicaciones de deep learning, análisis e ingeniería… Desempeñan un papel fundamental en la aceleración de aplicaciones que abarcan desde la inteligencia artificial hasta los coches, drones y robots”.

Ahora los procesadores gráficos de alto rendimiento se utilizan sobre todo en los centros de datos y sistemas de automoción. 

Nvidia ha sido la primera tecnológica en realizar una inmersión total en la industria de coche autónomo. En 2015 presentó el ordenador de a bordo NVIDIA DRIVE™, que incorporaba funciones sin precedentes de visión computarizada, aprendizaje profundo y visualización gráfica en el salpicadero.

Jen-Hsun Huang, CEO y socio fundador de Nvidia, dijo en la presentación: La súper computación móvil será esencial para los coches del futuro. La integración de numerosas cámaras y pantallas en los vehículos hará que cada vez puedan ver y entender mejor el entorno que los rodea. Conducir hasta su dueño desde el aparcamiento, detectar situaciones de peligro y sortearlas…Los vehículos del mañana harán cosas asombrosas que parecerán dotarlos de inteligencia. Los progresos en el campo de la visión computarizada, el aprendizaje profundo y los gráficos por fin han puesto este sueño a nuestro alcance”. (Prensa Nvidia).

Este año, en el CES 2017, Nvidia ha desplegado todo su poderío en la industria del automóvil. Ha anunciado acuerdos con Audi y ha desvelado la colaboración con Mercedes Benz. No obstante Nvidia es proveedor de todos los grandes. En el ámbito de los centros de datos tienes clientes como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Alibaba AliCloud. Todos están usando sus unidades gráficas para hacer deep learning. En sus más recientes resultados del tercer trimestre, los ingresos de la compañía de chips se dispararon un 54% hasta los 2 mil millones de dólares. (Fuente Marketwatch).

Los proveedores de centros de datos, con experiencia en edge se muestran optimistas, Phillip Marangella, vicepresidente de desarrollo de negocios en EdgeConneX considera que “este es sólo el comienzo de un gran aumento en el mercado de la informática de vanguardia”.

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