KEYEはAIコンピューティング力を活用して産業生産性を再構築する

"冒険 試み"から"効率 革命"へ

KEYETECHは人工知能のコンピューティング力を活用して 産業生産性を再構築する

コンピューティング能力としても知られるコンピューティング能力は,情報時代の主要な駆動力である.コンピューティング力の大きさは,データ処理の速度と効率に直接影響する.産業に根付いている場合にのみ 真の生産性が生まれます.

コンピューティング力を生産性へと変える鍵は 産業需要と深く統合することです伝統的な製造業は生産効率が低く エネルギー消費が高く生産ラインにエッジ・コンピューティング・ノードを展開することでセンサーによって収集された大量のデータのリアルタイム処理生産プロセスを最適化するためにAIのコンピューティング力を利用して 知的製造を実現しますコンピューティング・パワー・テクノロジーのアップグレードと 繰り返しの核心動力となるのは これらの実用的な産業の痛点です.

"クラウド集中"から"エンドツーエンドクラウド配送"への進化

産業の痛みを踏まえて AI視覚検査の深遠な発展をシンプルな"モデルトレーニングツール"から"完全なプロセスR&Dツール"にアップグレードし,データ収集のライフサイクル全体をカバーしましたしかし,従来のプラットフォームはクラウド中心のアーキテクチャに大きく依存しています.実践における二つの根本的な矛盾を徐々に暴露している:

爆発的なデータ増加とクラウド転送のボトルネック: 産業シナリオでは,欠陥データ数が増加します.産業用帯域幅の70%以上を占めるネットワークの混雑につながります

リアルタイムでの意思決定要件とクラウドレイテンシー欠陥:産業品質検査にはミリ秒レベルの応答が必要 (高速生産ラインの欠陥検出など)クラウド処理 (ネットワーク送信を含む) は,通常平均遅延が100ms以上です.リアルタイムの要求を満たすことはできません.

これらの矛盾の核は基本的に"集中コンピューティングアーキテクチャ"と"分散型ビジネス要件"の不一致ですエッジコンピューティングの出現は クラウドから物理世界の"エッジ"まで コンピューティング力を拡大しました上記の矛盾を解決するための新しいパラダイムを提供する.

KEYETECH 人工知能の"計算能力の限界"を再定義する

KEYETECH-AI エッジコンピューティングは単に"分散型コンピューティング"ではなく データ処理,ストレージ,AI推論能力を データ源に近い物理デバイスや"エッジノード"に"エンド エッジ クラウド"のコラボアーキテクチャを形成する基本的価値は4つの側面に反映されています.

高コンピューティング能力:

KEYETECHのAIエッジコンピューティングユニットは32TOPSの単一のコンピューティングパワーで1秒間に400-500の画像データを処理することができます.

低遅延:

ローカルデータ処理は,長距離ネットワーク送信を避けます.端から端までの遅延は,クラウド内の100ms+から10ms (エッジノードとデバイス間の距離に応じて) にまで短縮できます..

帯域幅最適化:

フィルタリング,クリーンアップ,および生データから機能を抽出した後,エッジノードはキー情報のみをアップロードすることができ,データ送信を90%以上削減します.

より高い安定性

エッジサイドはしばしばネットワーク不安定性の問題に直面します. KEYETECH-AI エッジコンピューティングユニットは一定の自律性があり,オフラインAI推論をサポートします.ネットワークが切断された場合も 重要なタスクが実行できるようにします.

データ,モデル,コンピューティング力の"第三次相乗効果"

KEYETECH-AIが開発したEdge Computing Unitは,エンドエッジクラウドコラボレーションアーキテクチャを構成しています..

データコラボレーション

エッジはデータ収集,事前処理,機能抽出を担当し クラウドはデータ保存,注釈,ビッグデータ分析を担当します"エッジフィルタリング雲降水"の閉ループデータフローを形成する.

モデル協力

クラウドベースの普遍的な大型モデルのトレーニング,軽量モデルのエッジ展開,モデル圧縮による"クラウド最適化エッジ推論"モデルライフサイクル管理の実施パラメータ更新連邦学習などの技術です

協働型コンピューティング能力

作業のリアルタイム,複雑性,資源の要求 (リアルタイムタスクのエッジプライオリティ,非リアルタイムタスクのクラウド処理など)グローバルコンピューティング・パワー・リソースの最適設定を達成する.

従来の集中コンピューティングと比較して エッジコンピューティングの主な利点は"低遅延 (ミリ秒応答) "にあります"帯域幅の最適化 (無効なデータアップロードが70%以上減少) "リアルタイムと信頼性に関する予測保守の 基本的な要求に匹敵します リアルタイムと信頼性に関する予測保守の 基本的な要求に匹敵します

KEYETECHが自社開発した コンピューティング能力は 技術的な突破だけでなく産業生産性の本質を再構築する - 専門的なコンピューティング力を用いて安定性のある信頼性基準を定義し,低消費電力でグリーン・インテリジェント・製造業を実現する.