KEYE utilise la puissance de calcul de l'IA pour reconstruire la productivité industrielle

De "Tentative d'Aventure" à "Révolution de l'Efficacité"

KEYETECH utilise la puissance de calcul de l'IA pour reconstruire la productivité industrielle

La puissance de calcul, également connue sous le nom de capacité de calcul, est le moteur central de l'ère de l'information. La taille de la puissance de calcul affecte directement la vitesse et l'efficacité du traitement des données. Et la puissance de calcul ne peut devenir une véritable productivité que si elle est enracinée dans l'industrie.

La clé pour transformer la puissance de calcul en productivité réside dans l'intégration profonde avec la demande industrielle. Par exemple, l'industrie manufacturière traditionnelle a une faible efficacité de production et une consommation d'énergie élevée, ce qui a suscité la demande de puissance de calcul en périphérie et de puissance de calcul intelligente. En déployant des nœuds de calcul en périphérie dans la chaîne de production, en traitant en temps réel les données massives collectées par les capteurs, puis en utilisant la puissance de calcul de l'IA pour optimiser les processus de production, la fabrication intelligente est réalisée. Le moteur central de la mise à niveau et de l'itération de la technologie de la puissance de calcul provient de ces points douloureux industriels concrets.

L'évolution de la "centralisation du cloud" à la "distribution cloud de bout en bout"

Basé sur le point douloureux de l'industrie - le développement approfondi de l'inspection visuelle par l'IA, il est passé d'un simple "outil d'entraînement de modèle" à un "outil de R&D complet" - couvrant l'ensemble du cycle de vie de la collecte de données, de l'annotation du nettoyage, de l'entraînement du modèle, du raisonnement de déploiement, de la surveillance et de l'exploitation. Cependant, les plateformes traditionnelles reposent fortement sur une architecture centrée sur le cloud, ce qui expose progressivement deux contradictions fondamentales dans la mise en œuvre pratique :

Croissance explosive des données et goulot d'étranglement de la transmission cloud : Dans les scénarios industriels, le nombre de données défectueuses augmente. Si tout est téléchargé sur le cloud, cela occupera plus de 70 % de la bande passante industrielle, entraînant une congestion du réseau.

Exigences de prise de décision en temps réel et lacunes de la latence du cloud : L'inspection de la qualité industrielle nécessite une réponse de l'ordre de la milliseconde (telle que la détection des défauts sur les chaînes de production à grande vitesse), tandis que le traitement cloud (y compris la transmission réseau) a généralement une latence moyenne de plus de 100 ms, ce qui ne peut pas répondre aux exigences en temps réel.

Le cœur de ces contradictions est essentiellement l'inadéquation entre "l'architecture de calcul centralisée" et "les exigences commerciales distribuées". L'émergence du calcul en périphérie a étendu la puissance de calcul du cloud à la "périphérie" du monde physique, offrant un nouveau paradigme pour résoudre les contradictions ci-dessus.

KEYETECH Redéfinit la "frontière de la puissance de calcul" de l'IA

Le calcul en périphérie KEYETECH-AI n'est pas simplement un "calcul distribué", mais intègre le traitement des données, le stockage et les capacités de raisonnement de l'IA aux appareils physiques ou aux "nœuds périphériques" proches des sources de données, formant une architecture collaborative "de bout en bout". Ses valeurs fondamentales se reflètent dans quatre aspects :

Puissance de calcul élevée :

L'unité de calcul en périphérie IA de KEYETECH peut traiter 400 à 500 données d'images par seconde avec une seule puissance de calcul de 32 TOPS.

Faible latence :

Le traitement local des données évite la transmission réseau longue distance, et la latence de bout en bout peut être réduite de plus de 100 ms dans le cloud à moins de 10 ms (en fonction de la distance entre les nœuds périphériques et les appareils).

Optimisation de la bande passante :

Après le filtrage, le nettoyage et l'extraction des caractéristiques des données brutes, les nœuds périphériques ne peuvent télécharger que les informations clés, réduisant ainsi la transmission des données de plus de 90 %.

Stabilité accrue :

Le côté périphérique est souvent confronté au problème de l'instabilité du réseau. L'unité de calcul en périphérie KEYETECH-AI a une certaine autonomie, prend en charge le raisonnement IA hors ligne et garantit que les tâches critiques peuvent toujours être exécutées lorsque le réseau est déconnecté.

La "synergie du troisième ordre" des données, des modèles et de la puissance de calcul

L'unité de calcul en périphérie KEYETECH-AI développée par KEYETECH-AI elle-même forme une architecture collaborative de bout en bout, qui n'est pas une simple division du travail, mais une intégration profonde de trois dimensions :

Collaboration de données

La périphérie est responsable de la collecte, du prétraitement et de l'extraction des caractéristiques des données, tandis que le cloud est responsable du stockage des données, de l'annotation et de l'analyse des mégadonnées, formant ainsi une boucle de données fermée de "filtration périphérique, précipitation cloud".

Collaboration de modèles

Formation basée sur le cloud de grands modèles universels, déploiement en périphérie de modèles légers et mise en œuvre de la gestion du cycle de vie des modèles "d'optimisation cloud, inférence périphérique" grâce à la compression des modèles, aux mises à jour des paramètres, à l'apprentissage fédéré et à d'autres technologies.

Puissance de calcul collaborative

Attribuer dynamiquement la puissance de calcul en périphérie et dans le cloud en fonction du temps réel, de la complexité et des exigences en ressources des tâches (telles que la priorité périphérique pour les tâches en temps réel et le traitement cloud pour les tâches non en temps réel), en obtenant la configuration optimale des ressources globales de puissance de calcul.

Par rapport au calcul centralisé traditionnel, l'avantage essentiel du calcul en périphérie réside dans la "faible latence (réponse en millisecondes)", "l'optimisation de la bande passante (réduction de plus de 70 % du téléchargement de données non valides)", "la décision de localisation (toujours capable de fonctionner indépendamment en cas de déconnexion)", ce qui correspond exactement aux exigences essentielles de la maintenance prédictive en matière de temps réel et de fiabilité.

Le chemin de la puissance de calcul auto-développée de KEYETECH n'est pas seulement une percée technologique, mais aussi une reconstruction de l'essence de la productivité industrielle - en utilisant une puissance de calcul spécialisée pour résoudre le dilemme universel, en définissant des normes de fiabilité avec la stabilité et en réalisant une fabrication intelligente verte avec une faible consommation d'énergie.