Carreras de potencia computacional: carreras fuera de la pista de aceleración de inspección visual

Si un modelo grande es un automóvil, la potencia informática es el motor.

Inspección de defectos de botella Siempre ha sido una "barrera" en el campo de la inspección visual, y un "nivel" que no se ha superado en mucho tiempo en la industria. En escenarios de detección en tiempo real, los modelos deben tomar decisiones y responder rápidamente, y tienen mayores requisitos para procesar datos a gran escala y cálculos complejos.

Tomando como ejemplo el aterrizaje del "Proyecto Maotai", durante el proceso de implementación de este proyecto se requiere una gran cantidad de datos, los cuales deben ser procesados y analizados en un corto período de tiempo. Sin suficiente potencia informática, es imposible procesar estos datos rápidamente, lo que afecta la eficacia del entrenamiento y la velocidad de respuesta del modelo. Los métodos tradicionales no pueden satisfacer las necesidades de procesamiento rápido en situaciones con grandes cantidades de datos. Por lo tanto, se necesitan algoritmos de IA más eficientes y una mayor potencia informática para acelerar el proceso de procesamiento de datos.

Por lo tanto, Keye ha desarrollado un solución de inspección visual para botellas de licor Maotai, utilizando casi 50 cámaras conectadas entre sí y capturando más de 400 imágenes por segundo para detectar defectos en la boca, el cuerpo, el fondo y la pared lateral interna de la botella.

Además, la unidad informática de borde de IA desarrollada por KEYE ha desempeñado un papel importante en este proyecto. Un dispositivo con casi 50 cámaras conectadas entre sí proporciona 256 T de potencia informática, lo que garantiza el procesamiento de más de 400 imágenes por segundo y, al mismo tiempo, cuenta con potencia informática redundante, incluso durante las horas pico.

Implementación de aceleración nativa para modelos de IA

Además de la inspección visual en las industrias tradicionales, Proyectos de inspección visual de IA En el ámbito industrial también se está avanzando paulatinamente hacia la tendencia de "modelos grandes con alta potencia informática". Durante el proceso de recopilación de datos del producto, es necesario procesarlos y analizarlos en un corto período de tiempo para extraer las características y patrones requeridos por el modelo. Esto genera una gran cantidad de datos y los sistemas tradicionales no pueden satisfacer las necesidades de un procesamiento rápido. Ante el manejo de una gran cantidad de datos, KeyeTech adopta un sistema distribuido, que utiliza la unidad informática de borde de IA desarrollada por él mismo en el sistema Linux como nodo para proporcionar computación de nodo para el sistema distribuido. Los sistemas distribuidos tienen una gran escalabilidad en el manejo de modelos grandes, proporcionando soporte de potencia informática ilimitada para acelerar la generación de modelos.

Además de acelerar el razonamiento y el entrenamiento del aprendizaje profundo de la IA, la unidad de computación de borde KEYETECH-AI se desarrolla de forma independiente bajo el sistema Linux, lo que permite a los desarrolladores migrar libremente el código entre diferentes arquitecturas de hardware y pueden utilizar más fácilmente la capacidad de aceleración de la IA incorporada. el chip. La demanda de potencia informática de los equipos de inspección visual de IA por parte de las empresas del futuro será cada vez mayor. Basada en la potencia informática, la era de la percepción, la interconexión y la inteligencia de todas las cosas se está acelerando. Frente a tal tendencia, KEYETECH-AI Technology tomó la delantera como "líder" en la industria, desarrolló activamente unidades informáticas de borde KEYETECH-AI e implementó sistemas distribuidos, promoviendo la Defectos de apariencia de botellas industria de inspección visual. desarrollarse hacia alta velocidad, eficiente y estable.