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NVIDIA will der Stadt der Zukunft helfen, zu sehen

Foto: NVIDIA.

NVIDIAs (WKN:918422) Datensegment ist das am schnellsten wachsende Segment und könnte in ein paar Jahren das größte Segment des Unternehmens sein, wenn die bisherige Wachstumsrate als Indikator herangezogen wird. Nach einem Wachstum von 145 % auf 830 US-Dollar oder 12 % des Gesamtumsatzes im letzten Wirtschaftsjahr verbuchte das Segment im ersten Quartal ein Wachstum von 186 %.

Um die wachsende Nachfrage für Deep Learning-Anwendungen weiter zu nutzen, hat NVIDIA seine Deep Learning Plattform Metropolis veröffentlicht. Diese stellt künstliche Intelligenz (KI) für verschiedene städtische Dienstleistungen wie Parken, öffentliche Sicherheit und das Einhalten von Regeln zur Verfügung. Die Videoanalyse von Metropolis umfasst sowohl Geräte, die die Bilder aufzeichnen und in Echtzeit verarbeiten, als auch die Cloud, in die die Daten dann geladen werden.

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NVIDIAs Metropolis KI für Städte: Foto NVIDIA

NVIDIA bietet eine vollständige Lösung an

Die vollständige Ende-zu-Ende oder Edge-to-Cloud-Lösung ist attraktiv, da sie in allen Phasen der Verarbeitungskette GPU-basiertes Deep Learning anbietet. Die reicht von mobilen („edge“) Geräten wie Kameras, Drohnen, Robotern bis zu den leistungsstarken Computern in den Datencentern.

Im Gegensatz zu einer smarten Kamera, die mit einer CPU ausgestattet ist und grundlegende Informationen aus dem Video herausfiltert und das Meiste an die Cloud schickt, ist eine KI-Kamera von NVIDIA mit einer GPU ausgestattet, die es ermöglicht, die Informationen in Echtzeit vor Ort auszuwerten. Eine GPU-basierte KI-Kamera verringert das Datenvolumen. Wenn die Daten die Rechenzentren erreichen, enthalten sie bereits eine gewisse Portion KI. Das spart Zeit. Es löst auch das Problem der Übertragungslatenz, wenn man große Datenmengen auf einen anderen Computer übertragen will und mit einer schlechten Internetverbindung zu kämpfen hat.

NVIDIA hat ein Produkt für jede Phase dieses Prozesses. Die Kameras mit NVIDIAs Jetson GPU filtern die Informationen im Video ohne menschliche Hilfe allein durch KI. Die Metadaten aus dem Video werden dann an einen Server gesendet, der mit NVIDIAs Tesla GPU läuft. Dort werden tiefere Analysen vorgenommen, die dann an einen NVIDIA DGX-1 Supercomputer in der Cloud gesendet werden. Dort finden dann hochspezialisierte Deep Learningprozesse statt.

KI-Städte sind ein Chance von 2 Milliarden US-Dollar

NVIDIAS Jetson GPU. Foto: NVIDIA

Der Vorteil durch das Angebot einer Komplettlösung hat NVIDIA bereits 50 Partner beschert. Darunter sind Marktführer bei Videoüberwachungsprodukten. Die Zahl der Kameras in den Städten soll bis 2020 auf über 1 Milliarde Stück steigen. Und diese Kameras erfassen eine unglaubliche Datenmenge. NVIDIA schätzt, dass der Markt für KI-Städte bis zum Wirtschaftsjahr 2021 bei über 2 Milliarden US-Dollar liegt. Dabei entfallen 1 Milliarde US-Dollar auf Server und 1 Milliarde auf Kameras uns Sensoren.

Im Ergebnis soll eine größere Effizienz beim Stadtmanagement stehen. Dies kann auch für die Bürger gut sein. KI-Sensoren können dir zum Beispiel sagen, ob ein Parkplatz verfügbar ist, damit du kein Benzin verschwendest. Andere Anwendungen sind eine bessere Durchsetzung von Gesetzen, besseres Verkehrsmanagement, Erkennung von Fußgängern und eine Verkehrsanalyse für Geschäfte. KI-Städte könnten auch die Energieversorgung optimieren, um ein effizienteres Netz zu erhalten.

Es scheint unendliche Möglichkeiten zu geben, wie NVIDIA die GPUs einsetzen kann, um die Probleme der Welt zu lösen.

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The Motley Fool hält und empfiehlt Aktien von Nvidia.

Dieser Artikel wurde von John Ballard auf Englisch verfasst und am 03.06.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.

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