算力狂飙 | 飙出工业视觉检测加速道

自动驾驶L4级

车辆不再需要方向盘

驾驶员只需要简单操作车辆的AI系统

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工业视觉检测大型模型训练

每秒钟400+张图片采集

近50个相机协同处理

256T算力加持，微秒级吞吐量

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从生活到工业，大型模型的训练和应用已经成为许多领域的关键需求，这些大型模型能够处理和分析海量的数据，并以惊人的速度做出反应，需要庞大的计算资源和强大的算力支持。

zui具影响力的技术

是那些看不见的技术

如果说大模型是汽车，算力就是发动机。

酒瓶检测一直是视觉检测领域“壁垒”，行业内长期未能攻克的“关卡”。在实时检测场景下，模型需要快速地做出决策和响应，对于处理大规模数据和复杂计算的要求更高。

以“茅台项目”落地为例

该项目落地过程中，需要大量的数据，这些数据需要在短时间内被处理和分析。没有足够的算力，就无法快速地处理这些数据，从而影响到模型的训练效果和响应速度。

传统的方式无法满足数据量庞大的情况下，快速处理的需求，因此，需要更高效的算法和更强大的计算能力来加速数据处理过程。

因此科亿科技在茅台酒瓶视觉检测解决方案，采用近50个相机联动，每秒钟400+张图片采集量，针对酒瓶瓶口、瓶身、瓶底、瓶内壁等进行缺陷检测。

另外，科亿科技自研的AI边缘计算单元在此项目中，发挥了“算力”的强大优势。一台设备近50个相机联动，提供256T算力，确保每秒钟处理400+张图片的同时，还有冗余算力，即使峰值时也能有余量。

对AI模型实现原生加速

除了传统行业的视觉检测，工业领域的AI视觉检测项目也正逐步朝着“大模型 高算力”趋势发展。产品数据采集过程中需要短时间内处理和分析，提取出模型所需的特征和规律。这就导致数据量庞大，传统系统无法满足快速处理的需求。

科亿科技在面对处理庞大数据量的情况下，采取分布式系统，以基于Linux系统下自研的AI边缘计算单元为节点，为分布式系统提供节点运算。分布式系统在处理大模型上，有着强大的扩展性，可为加速模型生成提供无上限算力支撑。

KEYETECH-AI边缘计算单元除了可以加速深度学习的推理、训练以外，其基于Linux系统下自研，使开发人员能够在不同硬件架构之间自由迁移代码，可以更轻松地利用芯片内置的AI加速能力。

下一代至强已现身

未来企业对AI视觉检测设备算力的要求会越来越高，以计算能力为基础，万物感知、万物互联、万物智能的时代正在加速到来。

面对这样的趋势，科亿科技首当其冲担任行业“领跑者”，积极研发出KEYETECH-AI边缘计算单元，落地分布式系统，推动视觉检测行业朝着高速、高效、高稳定发展。

未来可期，让我们拭目以待！