Von "Abenteuer-Versuch" zur "Effizienz-Revolution"
KEYETECH nutzt KI-Rechenleistung, um die industrielle Produktivität neu zu gestalten
Rechenleistung, auch bekannt als Rechenkapazität, ist die treibende Kraft des Informationszeitalters. Die Größe der Rechenleistung beeinflusst direkt die Geschwindigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung. Und Rechenleistung kann nur dann zu echter Produktivität werden, wenn sie in der Industrie verankert ist.
Der Schlüssel zur Umwandlung von Rechenleistung in Produktivität liegt in der tiefgreifenden Integration mit den industriellen Anforderungen. Beispielsweise weist die traditionelle Fertigungsindustrie eine geringe Produktionseffizienz und einen hohen Energieverbrauch auf, was die Nachfrage nach Edge-Computing-Leistung und intelligenter Rechenleistung geweckt hat. Durch die Bereitstellung von Edge-Computing-Knoten in der Produktionslinie, die Echtzeitverarbeitung massiver Daten, die von Sensoren gesammelt werden, und die anschließende Nutzung von KI-Rechenleistung zur Optimierung von Produktionsprozessen wird eine intelligente Fertigung realisiert. Die treibende Kraft für die Aufrüstung und Iteration der Rechenleistungstechnologie geht von diesen praktischen industriellen Problempunkten aus.
Die Entwicklung von "Cloud-Zentralisierung" zu "End-to-End-Cloud-Verteilung"
Basierend auf dem Problem der Industrie - der tiefgreifenden Entwicklung der KI-Sichtprüfung - wurde von einem einfachen "Modell-Trainings-Tool" zu einem "Full-Process-F&E-Tool" aufgerüstet - das den gesamten Lebenszyklus von Datenerfassung, Annotation, Bereinigung, Modelltraining, Bereitstellungs-Schlussfolgerung, Überwachung und Betrieb abdeckt. Traditionelle Plattformen sind jedoch stark auf eine Cloud-zentrierte Architektur angewiesen, was nach und nach zwei Kernwidersprüche in der praktischen Umsetzung aufdeckt:
Explosives Datenwachstum und Cloud-Übertragungsengpass: In industriellen Szenarien nimmt die Anzahl fehlerhafter Daten zu. Wenn alle Daten in die Cloud hochgeladen werden, belegen sie mehr als 70 % der industriellen Bandbreite, was zu Netzwerküberlastung führt.
Echtzeit-Entscheidungsanforderungen und Cloud-Latenz-Nachteile: Die industrielle Qualitätskontrolle erfordert eine Reaktion im Millisekundenbereich (z. B. Fehlererkennung in Hochgeschwindigkeits-Produktionslinien), während die Cloud-Verarbeitung (einschließlich Netzwerkübertragung) typischerweise eine durchschnittliche Latenz von über 100 ms aufweist, was den Echtzeitanforderungen nicht gerecht werden kann.
Der Kern dieser Widersprüche ist im Wesentlichen die Diskrepanz zwischen "zentralisierter Rechenarchitektur" und "verteilten Geschäftsanforderungen". Das Aufkommen von Edge Computing hat die Rechenleistung von der Cloud bis zum "Rand" der physischen Welt erweitert und bietet ein neues Paradigma zur Lösung der oben genannten Widersprüche.
KEYETECH definiert die 'Rechenleistungsgrenze' der KI neu
KEYETECH-KI-Edge-Computing ist nicht einfach "verteiltes Computing", sondern verlagert die Datenverarbeitung, -speicherung und KI-Schlussfolgerungsfähigkeiten auf physische Geräte oder "Edge-Knoten" in der Nähe von Datenquellen und bildet so eine kollaborative "End-Edge-Cloud"-Architektur. Seine Kernwerte spiegeln sich in vier Aspekten wider:
Die KI-Edge-Computing-Einheit von KEYETECH kann 400-500 Bilddaten pro Sekunde mit einer einzelnen Rechenleistung von 32 TOPS verarbeiten.
Die lokale Datenverarbeitung vermeidet Netzwerkübertragungen über weite Entfernungen, und die End-to-End-Latenz kann von 100 ms+ in der Cloud auf unter 10 ms reduziert werden (abhängig vom Abstand zwischen Edge-Knoten und Geräten).
Nach dem Filtern, Bereinigen und Extrahieren von Merkmalen aus den Rohdaten können Edge-Knoten nur Schlüsselinformationen hochladen, wodurch die Datenübertragung um mehr als 90 % reduziert wird.
Die Edge-Seite steht oft vor dem Problem der Netzwerkinstabilität. Die KEYETECH-KI-Edge-Computing-Einheit verfügt über eine gewisse Autonomie, unterstützt die Offline-KI-Schlussfolgerung und stellt sicher, dass kritische Aufgaben auch bei getrennter Netzwerkverbindung ausgeführt werden können.
Die "Synergie dritter Ordnung" von Daten, Modellen und Rechenleistung
Die von KEYETECH-KI selbst entwickelte KEYETECH-KI-Edge-Computing-Einheit bildet eine kollaborative End-Edge-Cloud-Architektur, die keine einfache Arbeitsteilung, sondern eine tiefgreifende Integration von drei Dimensionen darstellt.
Der Edge ist für die Datenerfassung, -vorverarbeitung und -merkmalsextraktion verantwortlich, während die Cloud für Datenspeicherung, -annotation und Big-Data-Analyse zuständig ist, wodurch ein geschlossener Datenkreislauf aus "Edge-Filtering-Cloud-Niederschlag" entsteht.
Cloud-basiertes Training universeller großer Modelle, Edge-Bereitstellung leichter Modelle und Implementierung des Modell-Lebenszyklusmanagements "Cloud-Optimierung-Edge-Inferenz" durch Modellkomprimierung, Parameteraktualisierungen, Federated Learning und andere Technologien.
- Kollaborative Rechenleistung
Dynamische Zuweisung von Edge- und Cloud-Rechenleistung basierend auf Aufgaben-Echtzeit, -Komplexität und -Ressourcenanforderungen (z. B. Edge-Priorität für Echtzeitaufgaben und Cloud-Verarbeitung für Nicht-Echtzeitaufgaben), wodurch die optimale Konfiguration der globalen Rechenleistungsressourcen erreicht wird.
Im Vergleich zum traditionellen zentralisierten Computing liegt der Kernvorteil von Edge Computing in "geringer Latenz (Millisekunden-Reaktion)", "Bandbreitenoptimierung (Reduzierung ungültiger Datenuploads um mehr als 70 %)", "Lokalisierungsentscheidung (auch bei getrennter Verbindung noch ausführbar)", was genau den Kernanforderungen der vorausschauenden Wartung in Bezug auf Echtzeit und Zuverlässigkeit entspricht.
Der Weg der selbst entwickelten Rechenleistung von KEYETECH ist nicht nur ein technologischer Durchbruch, sondern auch eine Neugestaltung des Wesens der industriellen Produktivität - die Verwendung spezialisierter Rechenleistung zur Lösung des universellen Dilemmas, die Definition von Zuverlässigkeitsstandards mit Stabilität und die Erzielung einer grünen intelligenten Fertigung mit geringem Stromverbrauch
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