Wie viele andere Branchenveranstaltungen in diesem Jahr wurde auch die NVIDIA GTC21 im virtuellen Format gehalten. Die Organisatoren mussten ihrer Kreativität freien Lauf lassen, um die diesjährige GTC auf die Beine zu stellen – und das ist auch gut so, denn die Veranstaltung ist das wichtigste Zusammentreffen von Pionieren.  

Die Veranstaltung, die am 12. April um 8:30 Uhr beginnt, bietet ein prall gefülltes Programm, das autonome Maschinen und Roboter, Virtualisierung, Edge Computing, Data Science, Deep Learning, Spieleentwicklung, GPU-Programmierung, Grafikdesign und Simulation und vieles mehr einschließt. Die GTC21 bietet Ihnen Gelegenheiten, sich mit diesen Themen zu beschäftigen, z. B. in Form von Vorträgen und Schulungen.  

Die GTC21 ist das jährliche Flaggschiff-Event von NVIDIA. Da ADLINK eine Partnerschaft mit NVIDIA Quadro Embedded, Jetson Elite und OEM Preferred hat, ist es auch das Flaggschiff-Ereignis für uns.  

Wer sollte sich die GTC21 in den Kalender eintragen? 

Wenn Sie ein Computer- oder Hardwarehersteller, ein KI-Entwickler sind, oder wenn Sie für den Einsatz von Edge-Computing-Lösungen, den Bau autonomer Roboter oder die Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen verantwortlich sind, müssen Sie teilnehmen.  

Wir freuen uns darauf, neue Kontakte zu knüpfen und neue Solution Architects, Ingenieure, Systemintegratoren, OEMs und ODMs aus den Bereichen Maschinenbau, Bauwesen, Automotive, Gesundheitswesen, Fertigung und Intelligent Video Analytics (IVA) zu treffen. Ganz gleich, ob Sie ein etablierter Veteran in diesen Branchen sind, Ihre Karriere gerade erst beginnen oder nach Informationen suchen, die Ihnen dabei helfen, eine aufregende Idee zu verwirklichen – dieses Event wird sich für Sie auszahlen.  

ADLINK-Vorträge bei der GTC21 

#GTC21 ist die perfekte Gelegenheit für das Erlernen von Tipps und Tricks, die Ihnen helfen, Ihre KI-Implementierungen mit Edge Computing zu beschleunigen – von Vision Analytics bis hin zum Gesundheitswesen. Verpassen Sie keine der Live- oder On-Demand-Sitzungen: 

Wie man Geschwindigkeit und Genauigkeit in der medizinischen Bildgebung verbessert 

Zane Tsai, Direktor des EPM-Platforms Product Center von ADLINK, wird Hersteller von medizinischen Geräten über Strategien informieren, die dem medizinischen Personal Anleitungen in visueller Echtzeit und in verbesserter Bildqualität bieten. Lösungen, die eingebettete GPU-Module nutzen, liefern Bilder besser und schneller, um Ärzte bei der Diagnose und Behandlung von Patienten zu unterstützen.  

Lösungen, die auf ADLINK und der eingebetteten NVIDIA-GPU basieren, unterstützen auch Hochleistungsgeräte mit kleineren Formfaktoren und geringerem Energiebedarf, so dass Gesundheitsdienstleister sie dort einsetzen können, wo sie benötigt werden, sei es in mehreren Operationssälen oder in Kliniken.  

Zane wird intensiv auf die Komponenten eingehen, die Sie für Ihre flexiblen, skalierbaren Projekte benötigen. Er wird über eingebettete GPU-Module referieren, die auf der Turing-Architektur basieren: Echtzeit-Raytracing Cores, die computergenerierte volumetrische Bilder erzeugen – eine wichtige Funktionalität für die medizinische Bildgebung – und Tensor-Cores, die Komplexitäts- und Matrixoperationen beschleunigen. Er wird auch GPU-Computing-Plattformen ansprechen, die x86 mit MXM- und ODM-Anpassungen abdecken.  

Betriebseffizienz mit NVIDIA Transfer Learning Toolkit vorantreiben, vortrainierte Modelle und DeepStream SDK 

Toby McClean, VP, IoT Technology und Innovation bei ADLINK, wird Ihnen vorführen, wie ADLINK mit NVIDIA SDKs, einschließlich DeepStream, Transfer Learning Toolkit (TLT) und vortrainierten Modellen, Vision-KI-Ergebnisse erzielt.  

Sie erfahren, wie Sie Lösungen entwickeln, die einfach zu betreiben und zu skalieren sind und erhalten einen Einblick in aktuelle Anwendungsfälle, wie z. B. Intelligente Video Analytics (IVA). ADLINK Smart Cameras verleihen Robotern Augen und ermöglichen den Aufbau virtueller Zäune, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter sicherer machen.  

Überwinden Sie die Herausforderungen der Edge-KI – Optimieren Sie Edge-KI für Leistung und SWaP 

KI im Edge-Bereich rückt immer mehr in den Vordergrund, da sie die Leistung, Produktivität und Effizienz verbessern kann. Die Solution Architects stehen allerdings vor der Herausforderung, die optimale Hardware, das KI-Netzwerk und das Framework auszusuchen. Durch Edge-KI entsteht auch die Herausforderung, in einer größeren Vielfalt von Umgebungen, einschließlich rauer Industrie- und Außenumgebungen, zu rechnen.  

Olivia Chan, Senior Product Manager, EPM, Geschäftsbereich bei ADLINK, fokussiert sich in ihrer GTC21-Session auf erfolgreiche Edge-KI-Strategien und aktuelle Anwendungsfälle, einschließlich des Ersetzens fahrerloser Transportsysteme (AGVs) an Automobil-Fließbändern durch autonome mobile Roboter (AMRs), die ohne menschliches Zutun arbeiten. Sie wird auch darauf eingehen, wie die Edge-KI-Plattform von ADLINK die Anforderungen an Größe, Gewicht und Stromverbrauch (SWaP) von AMRs erfüllt und wie System-on-Module (SOM) von NVIDIA die Roboter in die Lage versetzen, Daten von mehreren Sensoren, darunter Lidars und Kameras, zu verarbeiten, so dass sie sicher navigieren, bei Bedarf ihre Route ändern und von ihrer Umgebung lernen können.  

Weitere Vorteile der diesjährigen virtuellen GTC 

Obwohl das Netzwerken und die Weiterbildung auf Präsenzveranstaltungen eine Reihe von Vorteilen bieten, haben auch virtuelle Konferenzen ihre Vorzüge. Sie erhalten die gleiche Bildung und Informationen – jedoch ohne dabei Arbeitszeit zu verlieren oder auf einen Dresscode achten zu müssen – schalten Sie ein, wann es Ihnen passt und „come as you are“. Die Anmeldung ist kostenlos!  

Wir freuen uns darauf, Sie bei der GTC21 im April online kennenzulernen! 

Melden Sie sich hier an: https://nvda.ws/3dRg58V