A KEYE usa o poder de computação de IA para reconstruir a produtividade industrial

De "Tentativa de Aventura" para "Revolução da Eficiência"

KEYETECH usa o poder de computação de IA para reconstruir a produtividade industrial

Poder de computação, também conhecido como capacidade de computação, é a força motriz central da era da informação. O tamanho do poder de computação afeta diretamente a velocidade e a eficiência do processamento de dados. E o poder de computação só pode se tornar verdadeira produtividade se estiver enraizado na indústria.

A chave para transformar o poder de computação em produtividade reside na profunda integração com a demanda industrial. Por exemplo, a indústria manufatureira tradicional tem baixa eficiência de produção e alto consumo de energia, o que gerou a demanda por poder de computação de borda e poder de computação inteligente. Ao implantar nós de computação de borda na linha de produção, processando em tempo real dados massivos coletados por sensores e, em seguida, usando o poder de computação de IA para otimizar os processos de produção, a manufatura inteligente é realizada. A força motriz central para a atualização e iteração da tecnologia de poder de computação vem desses pontos problemáticos práticos da indústria.

A evolução de "centralização na nuvem" para "distribuição de ponta a ponta na nuvem"

Com base no ponto problemático da indústria - o desenvolvimento profundo da inspeção visual de IA, ele foi atualizado de uma simples "ferramenta de treinamento de modelos" para uma "ferramenta de P&D de processo completo" - cobrindo todo o ciclo de vida da coleta de dados, anotação de limpeza, treinamento de modelos, raciocínio de implantação, monitoramento e operação. No entanto, as plataformas tradicionais dependem fortemente da arquitetura centrada na nuvem, o que gradualmente expõe duas contradições centrais na implementação prática:

Crescimento explosivo de dados e gargalo de transmissão na nuvem: Em cenários industriais, o número de dados defeituosos aumenta. Se tudo for carregado na nuvem, ocupará mais de 70% da largura de banda industrial, levando ao congestionamento da rede.

Requisitos de tomada de decisão em tempo real e deficiências de latência na nuvem: A inspeção de qualidade industrial requer resposta em nível de milissegundos (como detecção de defeitos em linhas de produção de alta velocidade), enquanto o processamento na nuvem (incluindo transmissão de rede) normalmente tem uma latência média de mais de 100ms, o que não pode atender aos requisitos em tempo real.

O cerne dessas contradições é essencialmente a incompatibilidade entre "arquitetura de computação centralizada" e "requisitos de negócios distribuídos". O surgimento da computação de borda estendeu o poder de computação da nuvem para a "borda" do mundo físico, fornecendo um novo paradigma para resolver as contradições acima.

KEYETECH Redefine a 'fronteira do poder de computação' da IA

A computação de borda KEYETECH-AI não é simplesmente "computação distribuída", mas afunda o processamento de dados, armazenamento, capacidades de raciocínio de IA em dispositivos físicos ou "nós de borda" próximos às fontes de dados, formando uma arquitetura colaborativa "ponta-borda-nuvem". Seus valores centrais são refletidos em quatro aspectos:

Alto poder de computação:

A unidade de computação de borda de IA da KEYETECH pode processar 400-500 dados de imagem por segundo com um único poder de computação de 32TOPS.

Baixa latência:

O processamento de dados local evita a transmissão de rede de longa distância, e a latência de ponta a ponta pode ser reduzida de 100ms+ na nuvem para dentro de 10ms (dependendo da distância entre os nós de borda e os dispositivos).

Otimização da largura de banda:

Após filtrar, limpar e extrair recursos dos dados brutos, os nós de borda podem carregar apenas informações-chave, reduzindo a transmissão de dados em mais de 90%.

Maior estabilidade

O lado da borda geralmente enfrenta o problema da instabilidade da rede. A unidade de computação de borda KEYETECH-AI tem certa autonomia, suporta o raciocínio de IA offline e garante que tarefas críticas ainda possam ser executadas quando a rede estiver desconectada.

A "sinergia de terceira ordem" de dados, modelos e poder de computação

A unidade de computação de borda KEYETECH-AI desenvolvida pela própria KEYETECH-AI forma uma arquitetura colaborativa ponta-borda-nuvem, que não é uma simples divisão de trabalho, mas uma profunda integração de três dimensões.

Colaboração de dados

A borda é responsável pela coleta de dados, pré-processamento e extração de recursos, enquanto a nuvem é responsável pelo armazenamento de dados, anotação e análise de big data, formando um fluxo de dados em circuito fechado de "precipitação de borda filtrando a nuvem".

Colaboração de modelos

Treinamento baseado em nuvem de grandes modelos universais, implantação de modelos leves na borda e implementação do gerenciamento do ciclo de vida do modelo de "inferência de borda de otimização na nuvem" por meio de compressão de modelo, atualizações de parâmetros, aprendizado federado e outras tecnologias.

Poder de computação colaborativo

Alocar dinamicamente o poder de computação de borda e nuvem com base no tempo real da tarefa, complexidade e requisitos de recursos (como prioridade de borda para tarefas em tempo real e processamento na nuvem para tarefas não em tempo real), alcançando a configuração ideal dos recursos globais de poder de computação.

Em comparação com a computação centralizada tradicional, a principal vantagem da computação de borda reside em "baixa latência (resposta em milissegundos)", "otimização da largura de banda (mais de 70% de redução no upload de dados inválidos)", "decisão de localização (ainda capaz de ser executada independentemente quando desconectada)", o que corresponde às principais demandas de manutenção preditiva em tempo real e confiabilidade.

O caminho do poder de computação autodesenvolvido da KEYETECH não é apenas uma inovação tecnológica, mas também uma reconstrução da essência da produtividade industrial - usando poder de computação especializado para resolver o dilema universal, definindo padrões de confiabilidade com estabilidade e alcançando a manufatura inteligente verde com baixo consumo de energia.