KEYETECH использует вычислительную мощь ИИ для восстановления промышленной производительности

От "приключения" к "революции эффективности"

KEYETECH использует вычислительную мощь ИИ для восстановления промышленной производительности

Вычислительная мощность, также известная как вычислительная способность, является основной движущей силой информационной эры.И вычислительная мощность может стать настоящей производительностью только если она укоренилась в промышленности..

Ключ к преобразованию вычислительной мощности в производительность заключается в глубокой интеграции с промышленным спросом.традиционная обрабатывающая промышленность имеет низкую эффективность производства и высокое потребление энергии, что привело к росту спроса на краевую вычислительную мощность и интеллектуальную вычислительную мощность.обработка в реальном времени массивных данных, собранных датчиками, а затем с использованием вычислительной мощности ИИ для оптимизации производственных процессов, реализуется интеллектуальное производство.Основная движущая сила для модернизации и итерации технологии вычислительной мощности исходит из этих практических отраслевых проблем.

Эволюция от "централизации облака" к "распределению облака от конца к концу"

Основываясь на болевой точке отрасли - глубокое развитие ИИ визуальной инспекции,Она перешла от простого "инструмента модели обучения" к "инструменту полного процесса НИОКР", охватывающему весь жизненный цикл сбора данных.Однако традиционные платформы в значительной степени полагаются на облачную архитектуру.которая постепенно выявляет два основных противоречия в практическом применении:

Взрывное увеличение данных и узкое место передачи данных в облаке: в промышленных сценариях количество дефектных данных увеличивается.Он займет более 70% промышленных пропускных полос., что приводит к перегрузке сети.

Требования к принятию решений в режиме реального времени и недостатки латентности в облаке: инспекция качества в промышленности требует реакции на уровне миллисекунд (например, обнаружение дефектов на высокоскоростных производственных линиях),в то время как облачная обработка (включая сетевую передачу) обычно имеет среднюю задержку более 100 мс, которые не могут отвечать требованиям реального времени.

Ядром этих противоречий является, по сути, несоответствие между "централизованной вычислительной архитектурой" и "распределенными бизнес-требованиями".Появление краевых вычислений расширило вычислительную мощность от облака до "края" физического мира, предоставляя новую парадигму для решения вышеуказанных противоречий.

KEYETECH переопределяет "границы вычислительной мощности" ИИ

Крайние вычисления KEYETECH-AI - это не просто "распределенные вычисления", но они погружают возможности обработки данных, хранения, рассуждения ИИ в физические устройства или "краевые узлы" рядом с источниками данных,формирование совместной архитектуры "конечного облака"Ее основные ценности отражаются в четырех аспектах:

• Высокая вычислительная мощность

Компьютерный блок KEYETECH может обрабатывать 400-500 изображений в секунду с одной вычислительной мощностью 32TOPS.

• Низкая задержка

Местная обработка данных позволяет избежать сетевой передачи на большие расстояния.и задержка с конца на конец может быть уменьшена с 100 мс + в облаке до 10 мс (в зависимости от расстояния между краевыми узлами и устройствами).

• Оптимизация пропускной способности

После фильтрации, очистки и извлечения функций из сырых данных, краевые узлы могут загружать только ключевую информацию, уменьшая передачу данных более чем на 90%.

• Более высокая устойчивость

Крайняя сторона часто сталкивается с проблемой нестабильности сети.и гарантирует, что критические задачи все еще могут быть выполнены, когда сеть отключена.

"Синергия третьего порядка" данных, моделей и вычислительной мощности

Крайний вычислительный блок KEYETECH-AI, разработанный самим KEYETECH-AI, образует конечную облачную архитектуру совместной работы, которая не является простым разделением труда, а глубокой интеграцией трех измерений.

• Совместное использование данных

Край отвечает за сбор данных, предварительную обработку и извлечение функций, в то время как облако отвечает за хранение данных, аннотацию и анализ больших данных,формирование потока данных в замкнутом цикле "облака осадков с краевой фильтрацией".

• Модель сотрудничества

Облачное обучение универсальных больших моделей, развертывание легких моделей на краю и внедрение управления жизненным циклом модели "облачной оптимизации" с помощью сжатия модели,обновления параметров, федеративное обучение и другие технологии.

• Коллаборативная вычислительная мощность

Динамическое распределение мощности облачных вычислений на основе задач в режиме реального времени, сложности,и требования к ресурсам (например, приоритет краев для задач в режиме реального времени и облачная обработка для задач не в режиме реального времени), достигая оптимальной конфигурации глобальных ресурсов вычислительной мощности.

По сравнению с традиционными централизованными вычислениями, основное преимущество краевых вычислений заключается в "низкой задержке (миллисекундной реакции)","Оптимизация пропускной способности (более 70% сокращение загрузки недействительных данных) ", "решение о локализации (по-прежнему может работать самостоятельно при отключении)", который просто соответствует основным требованиям прогнозного обслуживания в режиме реального времени и надежности.

Путь саморазработанной вычислительной мощности KEYETECH - это не только технологический прорыв,но также и реконструкция сущности промышленной производительности - с использованием специализированной вычислительной мощности для решения универсальной дилеммы, определение стандартов надежности с стабильностью и достижение зеленого интеллектуального производства с низким потреблением энергии