Van "Avontuurpoging" naar "Efficiëntie Revolutie"
KEYETECH gebruikt AI-rekenkracht om industriële productiviteit te reconstrueren
Rekenkacht, ook wel bekend als rekenvermogen, is de belangrijkste drijvende kracht van het informatietijdperk. De omvang van de rekenkracht beïnvloedt direct de snelheid en efficiëntie van gegevensverwerking. En rekenkracht kan alleen echte productiviteit worden als het geworteld is in de industrie.
De sleutel tot het transformeren van rekenkracht in productiviteit ligt in de diepe integratie met de industriële vraag. De traditionele maakindustrie heeft bijvoorbeeld een lage productie-efficiëntie en een hoog energieverbruik, wat heeft geleid tot de vraag naar edge computing-kracht en intelligente rekenkracht. Door edge computing-knooppunten in de productielijn te implementeren, real-time verwerking van enorme hoeveelheden gegevens verzameld door sensoren, en vervolgens AI-rekenkracht te gebruiken om productieprocessen te optimaliseren, wordt intelligent produceren gerealiseerd. De belangrijkste drijvende kracht voor de upgrade en iteratie van rekenkrachttechnologie komt voort uit deze praktische pijnpunten in de industrie.
De evolutie van "cloudcentralisatie" naar "end-to-end cloud-distributie"
Gebaseerd op het pijnpunt van de industrie - de diepe ontwikkeling van AI-visuele inspectie, is het geüpgraded van een eenvoudige "model training tool" naar een "full process R&D tool" - die de hele levenscyclus van gegevensverzameling, annotatie, opschoning, modeltraining, implementatie, redenering, monitoring en operatie omvat. Traditionele platforms vertrouwen echter sterk op een cloud-centrische architectuur, wat geleidelijk twee kerntegenstrijdigheden in de praktische implementatie blootlegt:
Explosieve datagroei en cloud-transmissieknelpunten: In industriële scenario's neemt het aantal defecte gegevens toe. Als dit allemaal naar de cloud wordt geüpload, neemt het meer dan 70% van de industriële bandbreedte in beslag, wat leidt tot netwerkcongestie.
Realtime beslissingsvereisten en cloud-latentie tekortkomingen: Industriële kwaliteitsinspectie vereist respons op millisecondeniveau (zoals defectdetectie op snelle productielijnen), terwijl cloudverwerking (inclusief netwerktransmissie) doorgaans een gemiddelde latentie heeft van meer dan 100 ms, wat niet voldoet aan de realtime vereisten.
De kern van deze tegenstrijdigheden is in wezen de mismatch tussen "gecentraliseerde rekenarchitectuur" en "gedistribueerde bedrijfsvereisten". De opkomst van edge computing heeft de rekenkracht uitgebreid van de cloud naar de "rand" van de fysieke wereld, wat een nieuw paradigma biedt voor het oplossen van de bovenstaande tegenstrijdigheden.
KEYETECH herdefinieert de 'rekenkrachtgrens' van AI
KEYETECH-AI edge computing is niet simpelweg "gedistribueerd rekenen", maar laat gegevensverwerking, opslag en AI-redeneermogelijkheden wegzakken naar fysieke apparaten of "edge-knooppunten" dicht bij gegevensbronnen, waardoor een "end-edge-cloud" collaboratieve architectuur ontstaat. De kernwaarden worden weerspiegeld in vier aspecten:
Hoge rekenkracht:
De AI edge computing-eenheid van KEYETECH kan 400-500 beeldgegevens per seconde verwerken met een enkele rekenkracht van 32TOPS.
Lage latentie:
Lokale gegevensverwerking vermijdt langeafstandstransmissie via het netwerk en de end-to-end latentie kan worden teruggebracht van 100 ms+ in de cloud tot binnen 10 ms (afhankelijk van de afstand tussen edge-knooppunten en apparaten).
Bandbreedte-optimalisatie:
Na filtering, opschoning en het extraheren van kenmerken uit de onbewerkte gegevens, kunnen edge-knooppunten alleen belangrijke informatie uploaden, waardoor de gegevensoverdracht met meer dan 90% wordt verminderd.
Hogere stabiliteit
De edge-kant wordt vaak geconfronteerd met het probleem van netwerkinstabiliteit. De KEYETECH-AI edge computing-eenheid heeft een zekere mate van autonomie, ondersteunt offline AI-redenering en zorgt ervoor dat kritieke taken nog steeds kunnen worden uitgevoerd wanneer het netwerk is verbroken.
De "derde-orde synergie" van gegevens, modellen en rekenkracht
De KEYETECH-AI edge computing-eenheid, ontwikkeld door KEYETECH-AI zelf, vormt een end-edge-cloud collaboratieve architectuur, die geen eenvoudige taakverdeling is, maar een diepe integratie van drie dimensies.
Gegevenssamenwerking
De edge is verantwoordelijk voor gegevensverzameling, voorbewerking en kenmerkextractie, terwijl de cloud verantwoordelijk is voor gegevensopslag, annotatie en big data-analyse, waardoor een gesloten gegevenslus ontstaat van "edge filtering cloud precipitation".
Modelsamenwerking
Cloudgebaseerde training van universele grote modellen, edge-implementatie van lichtgewicht modellen en implementatie van "cloud-optimalisatie edge-inferentie" modellevenscyclusbeheer door middel van modelcompressie, parameterupdates, federatief leren en andere technologieën.
Collaboratieve rekenkracht
Dynamisch toewijzen van edge- en cloud-rekenkracht op basis van taakrealtime, complexiteit en resourcevereisten (zoals edge-prioriteit voor realtime taken en cloudverwerking voor niet-realtime taken), waardoor de optimale configuratie van wereldwijde rekenkrachtbronnen wordt bereikt.
Vergeleken met traditioneel gecentraliseerd rekenen, ligt het belangrijkste voordeel van edge computing in "lage latentie (milliseconden respons)", "bandbreedte-optimalisatie (meer dan 70% reductie van ongeldige gegevensupload)", "lokalisatiebeslissing (nog steeds in staat om onafhankelijk te draaien wanneer de verbinding is verbroken)", wat precies overeenkomt met de kernvereisten van voorspellend onderhoud op real-time en betrouwbaarheid.
Het pad van KEYETECH's zelfontwikkelde rekenkracht is niet alleen een technologische doorbraak, maar ook een reconstructie van de essentie van industriële productiviteit - het gebruik van gespecialiseerde rekenkracht om het universele dilemma op te lossen, het definiëren van betrouwbaarheidsstandaarden met stabiliteit en het bereiken van groene intelligente productie met een laag energieverbruik.
Uw bericht moet tussen de 20-3.000 tekens bevatten!
