產業消息 本田 馬達 無刷馬達 除草機 EGX 本田開始推出小型作業機用的電動化發動機模組 eGX ，可直接取代現行用於除草機一類的 GX 模組 除了汽車以外，日本本田技研 Honda 也推出許多工具機如除草機、抽水機一類的產品以及通用發動機模組，而本田宣布 6 月將推出可直接相容既有 GX 小型發動機(小型引擎)的電動發動機模組 eGX ，提供兩種封裝形式，由於鎖點孔位與 GX 發動機完全一樣，固可直接將現行使用 GX 發動機的設備以 eGX 取代。本田強調透過以電力驅動的 eGX 模組，能夠在安全的在通風不易的空間操作，或是在住宅區與深夜作業降低噪音。 ▲左為一體式模組 GXE2.0H ，右為分離式模組 GXE2.0S eGX 模組採用三相無刷直流馬達，額定功率為 1.6kW / 3,600rpm ，最大功率為 1.8kW / 3, Chevelle.fu 1 年前
產業消息 NVIDIA GTC nvidia AI jetson nano EGX NVIDIA A100 GTC 2020 ： NVIDIA 針對邊際運算宣布 EGX AI 平台納入 Ampere 與 DPU ，同時也推出僅 59 美金的 Jetson Nano 2GB 開發套件 NVIDIA 在 10 月 GTC 針對邊際 AI 與運算宣布兩項宣布，包括擴大針對邊際運算基礎設施的 NVIDIA EGX AI 平台計畫，將 Ampere GPU 與 DPU 納入其中，以及僅 59 美金的 Jetson Nano 2GB 開發套件，分別鎖定企業轉型結合邊際運算的混合雲趨勢，以及針對邊際 AI 的開發與機器人提供更平價的開發套件。 ▲ EGX AI 是作為企業部屬基於 GPU 之邊際 AI 運算的伺服器架構 基於即時性、安全性等因素，部屬邊際運算與邊際 AI 伺服器是企業雲架構的新趨勢，為了為邊際運算提供統一化的 GPU 加速伺服器， NVIDIA 宣布 NVIDIA EG Chevelle.fu 2 年前
產業消息 NVIDIA GTC nvidia AI Jetson Xavier Mellanox EGX 邊際運算 NVIDIA A100 NVIDIA Ampere GTC 2020 ： NVIDIA 宣布高度彈性之 EGX AI Edge 平台，為製造、零售、電信、醫療等產業帶來即時的邊際 AI NVIDIA 看好 5G 與邊際 AI 運算需求，近年持續推出基於自伺服器與 Jetson 平台構成的 GPU 邊際 AI 運算平台，在此次 GTC 主題演講， NVIDIA 也宣布 NVIDIA EGX AI Edge 平台，藉由新世代 NVIDIA A100 加持的 EGA A100 伺服器與 EGX Jetson Xavier NX 組成完整且提供即時 AI 的組合。 隸屬於 EGX AI EGX 平台2k7 EGX Jetson Xavier NX 邊際微型伺服器已經上市，至於搭載 NVIDIA A100 的 EGX A100 與系統預計在 2020 年底推出。 ▲ EGX A100 Chevelle.fu 2 年前
科技應用 nvidia 美國 郵局 EGX 郵務 美國郵局用NVIDIA EGX邊緣運算平台取代部分人力工作 提升10倍郵務派送效率 美國郵局藉由Tesla V100 GPU進行影像識別學習加速，並且配合EGX邊緣運算平台處理大量郵務處理流程，取代傳統透過人力檢視、分類的工作，也降低包裹分類錯誤導致寄錯、寄丟情況。 美國郵局 (USPS)稍早宣布採用NVIDIA旗下人工智慧技術解決方案，藉由Tesla V100 GPU影像識別學習加速，搭配NVIDIA日前對外揭曉的EGX邊緣運算平台，讓整體郵務處理效率提高10倍左右。 依照美國郵局說明，過去幾個月時間內與NVIDIA團隊合作，藉由Tesla V100 GPU進行影像識別學習加速，並且配合EGX邊緣運算平台處理大量郵務處理流程，使傳統透過人力檢視、分類的工作，可以透過 Mash Yang 3 年前
科技應用 EGX NVIDIA EGX 邊緣運算 NVIDIA推廣EGX邊緣運算應用 降低雲端服務停擺風險 以Netflix為例，若僅向全球市場提供單一伺服器，在全球使用者於相同時間同時連接使用情況下，Netflix為了能讓系統順利維持運作，勢必要持續加大網路傳輸頻寬、伺服器記憶體等資源，但若是將部分運算資源佈署到各個前端節點，不僅能讓協同運算處理效率提升，同時也能相對讓維護成本、風險降低，甚至可以進行更具彈性的資料運算應用。 此次以佈署更具彈性，甚至可對應各類應用規模的EGX邊緣運算平台為主軸，NVIDIA在此次MWC LA 2019現場也與合作夥伴藉由實際案例詮釋各類EGX邊緣運算平台應用模式。 此次強調藉由EGX邊緣運算平台對應各類節點運算需求 為什麼要強調邊緣運算應用？ 之所以強 Mash Yang 3 年前
科技應用 nvidia XR rtx 8000 NVIDIA EGX NVIDIA Cloud XR 藉由高效能的 EGX 邊際運算平台在手機呈現超高品質的延展實境體驗 雖然 XR 延展實境已經逐漸成熟，不過礙於行動裝置的運算效能以及裝置硬體性能不一，較難以在行動裝置實現精細且複雜的延展實境 XR ，在此次 NVIDIA 的 MWC LA 活動， NVIDIA 介紹了一個運用 EGX 邊際超算平台的 NVIDIA XR SDK 混合實境開發工具，透過手機進行現實空間的定位點，再由 EGX 平台以手機鏡頭接收的訊息運算高品質的 3D 內容，最終在手機螢幕顯示延展實境內容。 ▲此次展示的 McLaren 跑車影像透過 Autodesk 專業影像軟體搭配 V-Ray 產生 在這項 NVIDIA XR SDK 的展示當中，透過手機的鏡頭對著桌上的 McLaren 跑車 Chevelle.fu 3 年前
科技應用 nvidia 機器視覺 智慧零售商店 AI智能 以展示案例看為何零售業需要高效能的邊際運算基礎建設，以及 NVIDIA EGX 如何協助智慧零售 在 MWC LA 的 NVIDIA 展台， NVIDIA 與協力夥伴部屬了幾項針對零售的 EGX 平台應用案例，包括小型的無人化商店，商店顧客行為與動線追蹤系統，以及藉由機器視覺協助消費者使用過磅設備購買零散食材，這些應用案例都利用了 NVIDIA 的 Tesla T4 加速器，以其省電但高效率的 AI 功能，協助這些以機器視覺的零售應用。 ▲由於顧及 GDPR ， AiFi 的無人商店系統僅保有非敏感性資料作為客戶行為分析 由 AiFi 所規劃的無人商店系統的設計理念是結合消費者購買與結帳平台，由於系統需要透過攝影機追蹤消費者在商店中的購買行為與進行購入商品的識別，且考慮到 GDPR 法規， Chevelle.fu 3 年前
人物專訪 nvidia gpu Edge Computing NVIDIA 黃仁勳： EGX 平台以軟體定義的 GPU 加速，為 5G 世代提供高效率、彈性且高安全的邊際運算平台 在結束昨日的主題演講後， NVIDIA 執行長黃仁勳在 MWC LA 開展日接受媒體聯訪，黃仁勳表示，在當前進入萬物智慧化與物聯網革新的世代，網路基礎建設也面臨相當多的挑戰，由於連網的裝置遽增，需要更強大的設備管理與數據處理性能，同時許多智慧化與自動化應用情境需要低延遲的反應，同時在隱私權抬頭與數據所有權的考量之下，並不能把全部的數據資料仰賴後端雲數據中心處理，一來對網路架構與數據中心造成極大負擔，其次有著網路延遲問題，最後也須面對資料安全考量，故邊際運算將是重要的手動，這也是 NVIDIA 推出超算級、軟體定義的 EGX 平台的目的。 ▲ EGX 平台藉由軟體定義使相同硬體架構能彈性應對不同 Chevelle.fu 3 年前
快訊 nvidia AI Edge Computing nvidia turing 軟體定義 EGX NVIDIA 於 MWC LA 宣布 EGX 邊際超算伺服器，以軟體定義滿足 5G 世代廣泛的 AI 與運算應用需求 NVIDIA 在今年 Computex 宣布針對 AI 與邊際運算需求的 EGX 邊際運算方案，建構從雲到端的 AI GPU 運算設備與軟體環境，而在 MWC LA 大會再由執行長黃仁勳宣布針對邊際運算的 EGX 超級運算伺服器，鎖定 5G 與 AI 世代在各領域針對大量資料於邊際處理需求，提供低延遲、超級運算等級的邊際 AI 平台系統，並降低大量未經處理資料在雲與端之間相互傳輸產生效率低落問題，鎖定包括智慧零售、智慧製造、智慧城市等結合 AI 應用的領域需求。 ▲ EGX 邊際超算伺服器以軟體定義方式使其能應用在各種領域 ▲亞馬遜透過 NGX 平台進行智慧零售實驗室的智慧商店的後端基礎建 Chevelle.fu 3 年前
快訊 nvidia AI nvidia tesla nvidia jetson Computex 2019 ： NVIDIA 推出 NVIDIA EGX 加速運算平台，以擴充性滿足邊際運算的各層級 AI 性能 NVIDIA 在 Computex 展前記者會宣布針對邊際運算的 NVIDIA EGX 邊際運算平台，以從針對簡單的影線辨識、低功耗達 TOPS 性能的 Jetson Nano 平台，到為了提供即時語音辨識與複雜 AI 體驗、透過機架大量連接 NVIDIA T4 的 10,000 TOPS ，皆為 NVIDIA EGX 平台的一環。 除硬體之外，也攜手 Red Hat ，將 NVIDIA 的邊際堆疊技術 Edge Stack 與企業級 Kubernetes 容器編譯平台 OpenShift 進行整合與優化。 NVIDIA Edge Stack 提供包括 NVIDIA 驅動、 CUDA Kube Chevelle.fu 3 年前
