容器做 AI 运算,一般是需要 GPU 的支持,这个业界用的比较多的是英伟达的 GPU,也算是业界实现GPU容器化的标准吧,下面细讲一下原理。 GPU是许多AI系统的运算核心,这里讨论如何在Docker 中使用Nvidia GPU。因为容器技术是基
智能制造首先是从状态感知开始的,要做到真正的智能制造,必须要先具备三个基本条件: 一是便宜的传感器 二是数字化,一切可数字化之物 三是网络化,一切可连接之物 新技术创新应用要素条件有如下两种。 一、工业互联网
要实现从数据的采集、数据存储、数据分析等一系列关键技术,并串成一起实现制造的智能化,一般会在云端进行。 我们以 AI 视觉云平台为例: 解决方案包括实现训练功能的 AI 视觉云平台解决方案及实现推理预测功能的云端解
我们一般会遇到数字化工厂旧设备改造、数据采集难的问题,比如: 老设备供应商不配合调试、不提供数据地址 设备无法添加网口,部分旧设备没有对应的以太网扩展模块产品并且串口已经被触摸屏占用 连接仪表未接入到PLC IP
我们可以通过端 + 5G 网络 + 边缘云 + 云服务的协作,基于计算机视觉模型、算法库及样本图像,结合深度学习 AI 算法,完成数据预处理、数据标注及训练生成数据模型。然后再通过 5G 网络连接,可以使得汽车制造产线上每个工业
举个例子,我们在做车型与车灯物料相关检测时,目前传统人工质检面临质量、特殊场景应对和信息集成的问题: 1、质量:人工质检中需要有经验的质检人员基于 20+ 种类型的车清楚知道什么零部件配什么车型,对人的经验要求 高,
我们可以通过端 + 5G 网络 + 边缘云 + 云服务的协作,基于计算机视觉模型、算法库及样本图像,结合深度学习 AI 算法,完成数据预处理、数据标注及训练生成数据模型,与这些模型不匹配的则可能是我们关心的问题发生点。我们再
对于智能工业相机应用场景,相机与数据处理平台之间的应用层数据交互一般是基于 TCP/ IP 或 UDP 协议的非图像类数据交互,一般不涉及深度学习图像处理,网络部署上只需保证通过 5G 网络的两端设备能互通 且满足业务时延、
随着工业相机像素越来越高,深度学习在工业视觉检测中的应用及提升生产效率生产节拍的要求,对算力硬件性能 要求越来越高,高性能 CPU/GPU 的应用也越来越广泛,这直接导致算力成本价格直线上升。同时,一套视觉系统往往 独立
现在有云端好多是通过 K8S + GPU device plugin 来实现容器化部署、调度的,比如:很多大型的AI开放平台都基本是既有 CPU 资源调度,又有 GPU 资源进行 AI 任务的计算,在 K8S 中,一般是以 cronjob 的方式完
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