世界前沿的工业公司正在实施 NVIDIA 技术，以部署大规模 AI 项目。GPU 加速计算可使工业公司实现工业级 AI 应用，从而利用海量传感器和操作数据来优化运营，同时缩短分析时间并降低成本。
NVIDIA 与合作伙伴合力开发出 AI 解决方案，旨在加快部署由 GPU 加速的深度学习和机器学习模型。
运用深度学习技术，提升工业检测和预测性维护算法的精确度。
利用设备中的庞大数据加快训练 AI 算法，并大规模优化企业运营。
利用您的数据训练算法，并加快获取深度见解。
NVIDIA GPU 用于开发具有超高精确度的自动化检测解决方案，可满足半导体、电子器件、汽车零部件和组件制造领域的需求
除附带的软件工具外，GPU 还能 实现模型的高效训练，进而提高精确度并优化终端推理部署。这些模型能够显著提高工业检测的精确度，从而减少测试死角、提升吞吐量，并增加产出。
产出增加 1％，年利润增加 6000 万美元
测试死角率减少 64%
汽车检测吞吐量翻倍
GPU 加速的预测性维护解决方案提供了比基于机器学习的传统方法更精准的设备故障预测能力，可帮助工业公司降低运营成本。 通过减少设备故障和意外停机，NVIDIA GPU 及软件堆栈使工业公司能够更智能、更安全地工作，同时降低运营成本。 油气行业 Baker Hughes GE 推出了一款基于深度学习的预测性维护解决方案，由 NVIDIA DGX 提供支持。该解决方案提供了一种概率编排引擎，拥有一个由 NVIDIA GPU 驱动的型号目录，可提前两个月预测设备故障。该解决方案可在数周内完成部署，能够将设备故障预测的准确率提高 4-5 倍。 航空航天和制造行业 NVIDIA 软件合作伙伴生态系统和系统集成商提供下一代 GPU 加速的机器学习和深度学习预测性维护解决方案，从而实现速度更快、精度更高的模型训练。
利用专为工业设备设计的预构建和预训练深度学习算法，加速得出结果。
误报减少 50%，漏报减少 300%。
训练速度提升 50 倍。
配备 AI 技术的智能工厂正在逐步改变制造业格局。这包括方方面面的内容，例如，经过特定任务训练的紧凑型机器人、在制造工厂中传送零件的自动巡航小车，以及在组装流水线上与人类员工协力合作的协同式机器人 (cobot)。 利用边缘上由 NVIDIA Jetson™ 提供支持的端到端解决方案，以及云中的 NVIDIA Tesla™，工业机器人显著提高了效率，并且大大降低了成本。
将机器人装配的精确度从 60% 提升至 95%
借助采用 AI 技术并配备计算机视觉的机器人，自动执行重复性、易出错的任务
利用机器人来挑选零件并运送到装配线，从而改善物流和运营
当今的工业边缘计算需要 GPU 驱动的计算能力，以支持工厂内的工业检测和机器人，以及现场设备和资产的预测性维护。NVIDIA(R) Tesla(R) 级边缘 GPU 和 Jetson(™) 解决方案可加速此类及其他一些应用的最强大的边缘计算系统。
NVIDIA Tesla GPU 加速的计算平台 NVIDIA Tesla GPU 加速的计算平台可显著加快深度学习和机器学习模型的训练以及 HPC 工作负载，从而提供前所未有的深入洞见。Tesla GPU 适用于所有 主流计算机系统和服务器制造商，可提升 HPC 应用程序的性能，并在数据中心内训练 AI 模型。 它们还可用于 NVIDIA DGXTM 系统, 这些系统配备 DGX 软件堆栈，可快速部署以满足深度学习和机器学习开发人员的需求。
云计算通过实现数据中心的大众化和彻底改变企业的运作方式引发了行业变革。
全球各大云平台均可按需获取 NVIDIA GPU，NVIDIA GPU Cloud (NGC) 更可提供用于简化部署的 GPU 加速容器，其中包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等深度学习框架。
NVIDIA 的软件库和 SDK 共同造就了一种可扩展的解决方案，使客户能够在云端、服务器上或边缘位置部署推理和 AI 功能。这种软件投资旨在加快客户部署，同时降低总体开发成本。 这些 SDK 投资包括用于嵌入式设备的 JetPack™用于 IVA 的 DeepStream用于机器人的 Isaac™、用于推理的 TensorRT™用于调优 DNN 的迁移学习工具包 、用于容器和 AI 软件的 NVIDIA GPU Cloud 等等。
NVIDIA 还在与广泛的合作伙伴生态系统密切合作，以部署可供客户用于其应用程序的开箱即用式解决方案。
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