Van "avontuurlijke poging" tot "efficiëntie-revolutie"
KEYETECH gebruikt AI-computing om industriële productiviteit te herstellen
De computervermogen, ook wel bekend als de computercapaciteit, is de belangrijkste drijvende kracht van het informatietijdperk.En rekenkracht kan alleen echte productiviteit worden als het geworteld is in de industrie..
De sleutel tot de omzetting van rekenkracht in productiviteit ligt in de diepe integratie met de industriële vraag.de traditionele verwerkende industrie heeft een lage productie-efficiëntie en een hoog energieverbruik, waardoor de vraag naar edge computing power en intelligente computing power is toegenomen.realtime verwerking van massale gegevens verzameld door sensoren, en vervolgens AI-computingkracht gebruiken om productieprocessen te optimaliseren, wordt intelligente productie gerealiseerd.De kern drijvende kracht voor de upgrade en iteratie van de computer power technologie komt uit deze praktische industrie pijnpunten.
De evolutie van "cloudcentralisatie" naar "end-to-end clouddistributie"
Gebaseerd op het pijnpunt van de industrie - de diepe ontwikkeling van AI visuele inspectie,het is opgewaardeerd van een eenvoudig "modeltrainingsinstrument" naar een "volwaardig proces-O&O-instrument" - dat de gehele levenscyclus van de gegevensverzameling bestrijkt, annotatie reiniging, model training, implementatie redenering, monitoring en werking.De Commissie heeft in haar advies van 15 juni 1998 een voorstel ingediend voor een richtlijn betreffende de bescherming van de gezondheid van personen met een hersenblootstelling.:
Explosieve datagroei en knelpunten in de cloudtransmissie: In industriële scenario's neemt het aantal defecte data toe.Het zal meer dan 70% van de industriële bandbreedte in beslag nemen, wat leidt tot congestie van het netwerk.
Echttijdbeslissingsvereisten en tekortkomingen in de cloudlatentie: industriële kwaliteitsinspectie vereist een respons op milliseconde niveau (zoals defectdetectie op hogesnelheidsproductielijnen),terwijl cloudverwerking (inclusief netwerkoverdracht) meestal een gemiddelde latentie van meer dan 100 ms heeft, die niet aan de eisen van realtime kan voldoen.
De kern van deze tegenstrijdigheden is in wezen de mismatch tussen "gecentraliseerde computerarchitectuur" en "gedistribueerde bedrijfsvereisten".De opkomst van edge computing heeft de rekenkracht van de cloud uitgebreid naar de "rand" van de fysieke wereld, die een nieuw paradigma biedt voor het oplossen van bovenstaande tegenstrijdigheden.
KEYETECH herdefinieert de 'Computing Power Boundary' van AI
KEYETECH-AI edge computing is niet alleen "distributed computing", maar zinkt dataverwerking, opslag, AI redenering mogelijkheden aan fysieke apparaten of "edge nodes" dicht bij de gegevensbronnen,een "end edge cloud"-collaboratieve architectuur vormenDe kernwaarden van de Commissie zijn in vier opzichten weerspiegeld:
De AI edge computing unit van KEYETECH kan 400-500 beeldgegevens per seconde verwerken met een enkele rekenkracht van 32TOPS.
Lokale gegevensverwerking vermijdt netwerkoverdracht over grote afstanden.en end-to-end latency kan worden verminderd van 100 ms+ in de cloud tot binnen 10 ms (afhankelijk van de afstand tussen edge-nodes en apparaten).
- Bandbreedte optimalisatie
Na het filteren, reinigen en extraheren van functies uit de ruwe gegevens kunnen edge-nodes alleen belangrijke informatie uploaden, waardoor de gegevensoverdracht met meer dan 90% wordt verminderd.
De edge-kant wordt vaak geconfronteerd met het probleem van netwerkinstabiliteit.en zorgt ervoor dat kritieke taken nog steeds kunnen worden uitgevoerd wanneer het netwerk is afgesloten.
De "derde orde synergie" van gegevens, modellen en rekenkracht
KEYETECH-AI edge computing unit ontwikkeld door KEYETECH-AI zelf vormt een end edge cloud collaborative architectuur, die niet een eenvoudige arbeidsverdeling is, maar een diepe integratie van drie dimensies.
De edge is verantwoordelijk voor het verzamelen van gegevens, voorverwerking en extractie van functies, terwijl de cloud verantwoordelijk is voor gegevensopslag, annotatie en big data-analyse.het vormen van een gesloten gegevensstroom van "vochtwolken met randfilter".
Cloud-gebaseerde training van universele grote modellen, edge-implementatie van lichte modellen en implementatie van "cloud-optimalisatie edge inference" -modellevenscyclusbeheer door middel van modelcompressie,Parameteractualisaties, federated learning en andere technologieën.
- Collaboratieve rekenkracht
Dynamisch toewijzen van edge en cloud computing power op basis van taak real-time, complexiteit,en resourcevereisten (zoals randprioriteit voor realtime-taken en cloudverwerking voor niet-realtime-taken), waarbij de optimale configuratie van de wereldwijde rekenkrachtbronnen wordt bereikt.
In vergelijking met traditionele gecentraliseerde computing ligt het belangrijkste voordeel van edge computing in "lage latentie (milliseconde reactie)","bandbreedte optimalisatie (meer dan 70% vermindering van ongeldige gegevensupload) ", "localisatie beslissing (nog steeds in staat om onafhankelijk te lopen wanneer afgesloten)", die net overeenkomt met de kern eisen van voorspellend onderhoud op real-time en betrouwbaarheid.
De weg van KEYETECH's zelf ontwikkelde rekenkracht is niet alleen een technologische doorbraak,Maar ook een reconstructie van de essentie van de industriële productiviteit - met behulp van gespecialiseerde rekenkracht om het universele dilemma op te lossen, het definiëren van betrouwbaarheidstandaarden met stabiliteit en het realiseren van groene intelligente productie met een laag energieverbruik
Uw bericht moet tussen de 20-3.000 tekens bevatten!
