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潘玮柏退出乐坛端到端总体布局加速了人工智能在边缘计算中的应用发展

快乐大本营回家的欲望

    11月29日,由边缘计算产业联合会(ECC)主办的2008年边缘计算产业峰会开幕。本次峰会的主题是“边缘智能与边缘云协同”。本次峰会旨在全面探讨边缘计算的发展趋势和前沿技术,展示边缘计算产业的最新示范应用,积极促进边缘计算产业的有效协同,促进边缘计算产业的发展。计算机产业的可持续发展。作为联盟的共同赞助商之一,英特尔分享了推动边缘计算发展的动力,特别是人工智能如何加速边缘计算的发展。同时,还详细介绍了英特尔如何通过端到端的产品组合增强边缘计算的能力。英特尔中国物联网部首席技术官张煜博士强调,边缘计算在各个行业展现出卓越的技术,在边缘计算行业峰会上的主题演讲中具有无限的潜力。数据实时性、互连性、数据安全性和网络带宽是边缘计算的四大驱动力。侧向云协作需要端到端的互连,以充分利用分布式计算节点,满足不同数据和应用的实时需求。边缘计算的智能化发展也为人工智能的应用提供了立足点,从而更好地提高数据的经济效益。Gartner将边缘计算和自治设备列为商业组织在2019年需要探索的十大战略技术趋势之一。英特尔相信,通过加速数据传输,存储更多的数据,处理所有的数据以迎接挑战,使边缘计算能够促进破坏性的创新,并带来商业机会。张宇博士强调英特尔积极倡导简化产品选择、共同技术创新和协作生态促进,深化产业合作,促进边缘计算产业生态的健康长远发展。在Intel产品创新方面,张宇博士介绍了Intel最新的软硬件产品组合,以满足边缘计算中人工智能应用的需求,包括:Intel Movidius Myriad X视觉处理单元(VPU):Myriad X是第一个配备有专用神经网络计算引擎的片上系统芯片(SoC)。在世界上,无人机和机器人。人、智能相机、虚拟现实等产品提供了更多的自主功能。在引入神经计算引擎后,Myriad X体系结构可以为基于深度学习的神经网络推理提供1 TOPS计算性能,并且可以通过Intel OpenVINO()工具箱轻松调用。可扩展的AI加速解决方案:物联网中不同的网络资源需要不同的计算能力,AI部署需要不同的硬件平台特性和软硬件协同优化。Intel提供了一个端到端的、行业领先的AI堆栈解决方案,可用于传感器、网关和边缘云计算节点。加速应用工业智能。英特尔OpenVINO工具包:今年最新的OpenVINO工具包是一个用于快速开发高性能计算机视觉和深入学习视觉应用的工具包。这些工具包括Intel深度学习部署工具包、模型优化器和推理引擎,以及OpenCV*和OpenVx*的优化计算机视觉库。OpenVINO工具包通过基于Intel架构处理器(CPU)和集成GPU(集成GPU)以及深度学习加速器(FPGA,Movidius VPU)的深度学习加速芯片来提高视觉系统的功能和性能。支持加速高性能计算机视觉应用程序和深度学习推理,帮助开发人员和数据科学家提高计算机视觉应用程序的性能,并简化深度学习的部署。在边缘计算行业峰会上,英特尔展示了工业边缘计算平台,金属零件表面缺陷检测。该方案基于Intel OpenVINO和Intel AI加速器,取代了传统的人工检测方法,使误检率和误检率降低了80%。同时,大大提高了检测效率。另一个现场演示是如何通过转换器将各种工业现场数据源转换为标准的OPC UA软件框架。在英特尔展区,富士康、华为、英特尔、云天力飞等合作伙伴也展示了构建视觉智能工业产品外观检测方案的方案。通过实现工业现场对产品缺陷的深入学习、高性能推理、高适应性、安全易用的智能视觉检测系统,对相应的产品进行检测和判断,从而解放了人民。为了提高产品测试效率,将该方案应用于工业生产和制造领域。英特尔副总裁、中国物联网总经理陈伟博士代表边缘计算产业联盟与IEEE SA正式签署了合作备忘录。在这次峰会上,英特尔副总裁、中国物联网总经理陈伟博士代表基于IEEE全球化标准平台和ECC的边缘计算产业联盟与IEEE SA正式签署了一份合作备忘录。双方将深化在边缘计算产业的相关标准、技术试验台、品牌和市场等方面的合作,创造与该产业相关的开放源码机会,推动边缘计算产业的实施,合作促进边缘计算产业的孵化,促进全球化。边际计算的国际合作与产业发展。边缘计算的兴起和快速发展已经成为推动物联网向更广更深层次发展的关键因素。同时,随着边缘智能和边缘云协作的发展趋势,边缘计算越来越受到重视。可以预见,边缘计算产业将具有巨大的潜力。英特尔副总裁、物联网中国区总经理陈伟博士说:“这次,边缘计算产业联盟和IEEE的合作将充分发挥各自的优势。它不仅有利于边缘计算标准化的建立和实施,而且将进一步促进边缘计算的创新和集成。它还将促进整个边缘计算产业生态圈的健康和可持续发展。这无疑是边缘计算发展的一个行业里程碑。英特尔和英特尔标志是英特尔在美国和其他国家(地区)的商标。*本文提到的其他名称和品牌属于各自所有者的资产。

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