KEYE использует вычислительную мощность ИИ для восстановления промышленной производительности

От "Попытки приключений" к "Революции эффективности"

KEYETECH использует вычислительную мощность ИИ для реконструкции промышленной производительности

Вычислительная мощность, также известная как вычислительная способность, является основной движущей силой информационного века. Размер вычислительной мощности напрямую влияет на скорость и эффективность обработки данных. И вычислительная мощность может стать истинной производительностью только в том случае, если она укоренена в отрасли.

Ключ к преобразованию вычислительной мощности в производительность заключается в глубокой интеграции с промышленным спросом. Например, традиционная обрабатывающая промышленность имеет низкую эффективность производства и высокое энергопотребление, что привело к спросу на периферийную вычислительную мощность и интеллектуальную вычислительную мощность. Развертывая периферийные вычислительные узлы на производственной линии, обработка в реальном времени огромных данных, собранных датчиками, а затем использование вычислительной мощности ИИ для оптимизации производственных процессов, реализуется интеллектуальное производство. Основная движущая сила для модернизации и итерации технологии вычислительной мощности исходит из этих практических проблем отрасли.

Эволюция от "централизации облака" к "сквозному облачному распределению"

Основываясь на проблеме отрасли - глубокой разработке визуального контроля ИИ, она перешла от простого "инструмента обучения модели" к "инструменту исследований и разработок полного процесса" - охватывающему весь жизненный цикл сбора данных, аннотирования, очистки, обучения модели, развертывания, рассуждения, мониторинга и эксплуатации. Однако традиционные платформы сильно зависят от облачной централизованной архитектуры, что постепенно выявляет два основных противоречия в практической реализации:

Взрывной рост данных и узкое место передачи данных в облаке: в промышленных сценариях количество дефектных данных увеличивается. Если все они загружаются в облако, это займет более 70% промышленной пропускной способности, что приведет к перегрузке сети.

Требования к принятию решений в реальном времени и недостатки задержки облака: промышленный контроль качества требует отклика 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, что не может соответствовать требованиям реального времени.

Суть этих противоречий заключается в несоответствии между "централизованной вычислительной архитектурой" и "распределенными бизнес-требованиями". Появление периферийных вычислений расширило вычислительную мощность от облака до "периферии" физического мира, предоставив новую парадигму для решения вышеуказанных противоречий.

KEYETECH переопределяет "границу вычислительной мощности" ИИ

Периферийные вычисления KEYETECH-AI - это не просто "распределенные вычисления", а погружение обработки данных, хранения, возможностей рассуждения ИИ в физические устройства или "периферийные узлы", близкие к источникам данных, формируя совместную архитектуру "конец-периферия-облако". Его основные ценности отражены в четырех аспектах:

Высокая вычислительная мощность:

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

Низкая задержка:

Локальная обработка данных позволяет избежать передачи данных по сети на большие расстояния, а сквозная задержка может быть снижена со 100 мс+ в облаке до 10 мс (в зависимости от расстояния между периферийными узлами и устройствами).

Оптимизация пропускной способности:

После фильтрации, очистки и извлечения признаков из необработанных данных периферийные узлы могут загружать только ключевую информацию, сокращая передачу данных более чем на 90%.

Более высокая стабильность

Периферийная сторона часто сталкивается с проблемой нестабильности сети. Периферийный вычислительный блок KEYETECH-AI обладает определенной автономией, поддерживает автономные рассуждения ИИ и гарантирует, что критические задачи все равно могут выполняться при отключении сети.

"Синергия третьего порядка" данных, моделей и вычислительной мощности

Периферийный вычислительный блок KEYETECH-AI, разработанный самой KEYETECH-AI, формирует совместную архитектуру "конец-периферия-облако", которая не является простым разделением труда, а глубокой интеграцией трех измерений.

Сотрудничество данных

Периферия отвечает за сбор данных, предварительную обработку и извлечение признаков, в то время как облако отвечает за хранение данных, аннотирование и анализ больших данных, формируя замкнутый цикл потока данных "периферия-фильтрация-облако-осаждение".

Сотрудничество моделей

Обучение универсальных больших моделей на основе облака, развертывание облегченных моделей на периферии и реализация управления жизненным циклом модели "оптимизация облака-вывод на периферии" посредством сжатия модели, обновления параметров, федеративного обучения и других технологий.

Совместная вычислительная мощность

Динамическое распределение периферийной и облачной вычислительной мощности на основе задач в реальном времени, сложности и требований к ресурсам (например, приоритет периферии для задач в реальном времени и облачная обработка для задач, не требующих реального времени), достижение оптимальной конфигурации глобальных вычислительных ресурсов.

По сравнению с традиционными централизованными вычислениями, основным преимуществом периферийных вычислений является "низкая задержка (отклик в миллисекундах)", "оптимизация пропускной способности (сокращение загрузки недействительных данных более чем на 70%)", "локализация решений (все еще способна работать независимо при отключении)", что просто соответствует основным требованиям профилактического обслуживания в отношении реального времени и надежности.

Путь собственной разработки вычислительной мощности KEYETECH - это не только технологический прорыв, но и реконструкция сущности промышленной производительности - использование специализированной вычислительной мощности для решения универсальной дилеммы, определение стандартов надежности со стабильностью и достижение экологичного интеллектуального производства с низким энергопотреблением.