KEYE nutzt KI-Rechenleistung zur Rekonstruktion der industriellen Produktivität

Vom "Abenteuerversuch" zur "Effizienzrevolution"

KEYETECH nutzt KI-Rechenleistung zur Rekonstruktion der industriellen Produktivität

Die Rechenleistung, auch als Rechenleistung bezeichnet, 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 verwurzelt ist..

Der Schlüssel zur Umwandlung von Rechenleistung in Produktivität liegt in der tiefen Integration mit der industriellen Nachfrage.Die traditionelle verarbeitende Industrie hat eine geringe Produktionseffizienz und einen hohen Energieverbrauch.Durch den Einsatz von Edge-Computing-Knoten in der Fertigungslinie hat sich die Nachfrage nach Edge-Computing-Leistung und intelligenter Rechenleistung erhöht.Echtzeitverarbeitung von Massendaten, die von Sensoren gesammelt werden, und dann mit KI-Rechenleistung, um Produktionsprozesse zu optimieren, wird intelligente Fertigung realisiert.Die treibende Kraft für die Modernisierung und Iteration der Rechenleistungstechnologie stammt aus diesen praktischen Schmerzpunkten der Industrie.

Die Entwicklung von "Cloud-Zentralisierung" zu "End-to-End Cloud-Distribution"

Basierend auf dem Schmerzpunkt der Industrie - der tiefen Entwicklung der KI-Visuellen Inspektion,Es hat sich von einem einfachen "Modell-Ausbildungswerkzeug" zu einem "Full-Process-F&E-Tool" entwickelt, das den gesamten Lebenszyklus der Datenerhebung abdeckt., Annotationsreinigung, Modelltraining, Bereitstellungsdenken, Überwachung und Betrieb.Die Kommission hat in diesem Zusammenhang eine Reihe von Maßnahmen ergriffen.:

Explosives Datenwachstum und Engpässe bei der Cloud-Übertragung: In industriellen Szenarien steigt die Anzahl fehlerhafter Daten.Es wird mehr als 70% der industriellen Bandbreite einnehmen., was zu Netzüberlastungen führt.

Anforderungen an die Entscheidungsfindung in Echtzeit und Cloud-Latenzdefizite: Die industrielle Qualitätskontrolle erfordert eine Reaktion auf Millisekundenniveau (z. B. Fehlererkennung auf Hochgeschwindigkeitsproduktionslinien).Während Cloud-Verarbeitung (einschließlich Netzwerkübertragung) typischerweise eine durchschnittliche Latenzzeit von über 100 ms aufweist, die den Echtzeitanforderungen nicht gerecht werden können.

Der Kern dieser Widersprüche ist im Wesentlichen die Mismatch zwischen "zentralisierter Rechenarchitektur" und "verteilten Geschäftsanforderungen".Die Entstehung von Edge Computing hat die Rechenleistung von der Cloud auf den "Rand" der physischen Welt erweitert, das ein neues Paradigma für die Lösung der oben genannten Widersprüche bietet.

KEYETECH Neudefinieren der "Rechenleistungsgrenze" der KI

KEYETECH-AI-Edge Computing ist nicht einfach "Distributed Computing", sondern versinkt Datenverarbeitung, Speicherung, KI-Datenverarbeitung Fähigkeiten auf physische Geräte oder "Edge Knoten" in der Nähe von Datenquellen,Bildung einer kollaborativen Architektur der "End-Edge-Cloud"Die Kernwerte des Programms spiegeln sich in vier Aspekten wider:

Hohe Rechenleistung:

Die KI-Edge-Computing-Einheit von KEYETECH kann 400-500 Bilddaten pro Sekunde mit einer einzelnen Rechenleistung von 32TOPS verarbeiten.

Niedrige Latenzzeit:

Die lokale Datenverarbeitung vermeidet die Fernübertragung in einem Netzwerk.und die End-to-End-Latenz kann von 100ms+ in der Cloud auf 10ms reduziert werden (je nach Entfernung zwischen Edge-Knoten und Geräten).

Optimierung der Bandbreite:

Nach dem Filtern, Reinigen und Extrahieren von Funktionen aus den Rohdaten können Edge-Knoten nur Schlüsselinformationen hochladen, wodurch die Datenübertragung um mehr als 90% reduziert wird.

Höhere Stabilität

Die Edge-Seite steht oft vor dem Problem der Netzwerkinstabilität.und stellt sicher, dass kritische Aufgaben auch dann ausgeführt werden können, wenn das Netzwerk getrennt ist.

Die "Synergie der dritten Ordnung" von Daten, Modellen und Rechenleistung

Die von KEYETECH-AI selbst entwickelte Edge-Computing-Einheit bildet eine End-Edge-Cloud-Kollaborationsarchitektur, die keine einfache Arbeitsteilung, sondern eine tiefe Integration von drei Dimensionen ist..

Datenzusammenarbeit

Der Rand ist für die Datenerfassung, Vorverarbeitung und Feature-Extraktion verantwortlich, während die Cloud für die Datenspeicherung, Anmerkung und Big Data-Analyse verantwortlich ist.Bildung eines geschlossenen Datenflusses von "Randfilterwolken-Niederschlag".

Modell für die Zusammenarbeit

Cloud-basierte Ausbildung universeller Großmodelle, Einsatz leichter Modelle am Rand und Implementierung des Modelllebenszyklusmanagements durch ModellkompressionAktualisierungen der Parameter, föderatives Lernen und andere Technologien.

Kollaborative Rechenleistung

Dynamische Zuordnung von Edge- und Cloud-Computing-Leistung basierend auf Aufgaben in Echtzeit, Komplexität,und Ressourcenanforderungen (z. B. Randpriorität für Echtzeit-Aufgaben und Cloud-Verarbeitung für Nicht-Echtzeit-Aufgaben), um eine optimale Konfiguration der globalen Rechenleistung zu erreichen.

Im Vergleich zu herkömmlichen zentralisierten Computern liegt der Hauptvorteil von Edge Computing in der "niedrigen Latenzzeit (Millisekunden-Antwort) ","Bandbreitenoptimierung (mehr als 70% Reduzierung ungültiger Datenaufladen) ", "Lokalisierungsentscheidung (noch in der Lage, unabhängig zu laufen, wenn sie getrennt ist)", die nur den Kernanforderungen der vorausschauenden Wartung in Echtzeit und Zuverlässigkeit entspricht.

Der Weg der von KEYETECH selbst entwickelten Rechenleistung ist nicht nur ein technologischer Durchbruch,Es geht um eine Rekonstruktion des Wesens der industriellen Produktivität - mit spezialisierter Rechenleistung das universelle Dilemma zu lösen., definieren Zuverlässigkeitsstandards mit Stabilität und erreichen eine grüne intelligente Fertigung mit geringem Stromverbrauch.