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乐白家在线:希捷科技推出智能制造参考架构
来源:乐白家在线    发布时间:2021-05-15 22:47:01
本文摘要:最近,希捷高新科技协力英伟达显卡(NVIDIA)及慧与(Hewlett Packard Enterprise)等合作方协同打造了一个人工智能技术服务平台,目地帮助公司提高生产高效率,保证 产品品质。

最近,希捷高新科技协力英伟达显卡(NVIDIA)及慧与(Hewlett Packard Enterprise)等合作方协同打造了一个人工智能技术服务平台,目地帮助公司提高生产高效率,保证 产品品质。希捷高新科技的智能生产参考构架来源于工厂生产车间。

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在希捷工厂,智能生产的运用于加强了电脑硬盘生产全过程中对芯片图象品质的控制力。希捷高新科技应用该项技术性提高工作效能及产品品质。在希捷高新科技位于泰国的工厂的新项目中,技术工程师预估根据运用于智能生产,将净化室项目投资降低20%,生产生产量時间增加10%,获得投资收益率达到300%。

专心致志工厂搭建智能生产的主要要素是人们逻辑思维——大家根据人们逻辑思维来看并讲解这世界。更是人们逻辑思维促使各种各样智能化运用于沦落有可能。人们的人的大脑与生俱来不具有自我约束实体模型检验的工作能力,并依据认真观察結果积极采取一定的有效措施。

我们可以把它看作是某类自身程序编写。神经元网络是人的大脑内置的专业技能,可识别模式,自我约束自学并预防风险性、伤害和发现异常。

依然至今,它全是程序猿、技术工程师和大数据工程师的启迪来源于。几十年来,她们依然着眼于将神经元网络导到优化算法中。

1961年,斯坦福学校机电工程师Bernard Widrow和Marcian Hoff初次成功创设了神经元网络并将其运用于在过滤装置中以帮助防止网络线中的回声。该系统软件现阶段仍在商业。

但因为神经元网络行业的具体运用于状况与预估相符合,该行业应对重重难关。即便如此,伴随着时间的流逝,数学课及其推算出来的发展趋势大大的拓张其转型。另一个重大进展再次出现在二0一二年,多伦多大学的电子计算机生物学家Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky斩获了ImageNet大型视觉效果识别争霸赛。

她们提交的新项目是AlexNet深度卷积和神经系统网络结构,现如今仍在用以中,并以10.8%的优点击败目前实体模型。该新项目用以深度自学和图型控制部件设计制作图象评定手机软件。

ImageNet包含来源于数千个各有不同类型的数千万张图片,如狗、猫、轿车等。希捷智能生产服务平台新项目承担责任人,数据信息科技进步权威专家布鲁斯·金回忆道:“这是一个分界点,几十年来,大家依然理想着那样的提升。而这一提升便是希捷现如今的计算机科学、IT及工厂工程项目精英团队能在大家的工厂生产车间布署人工智能技术的缘故。”多伦多大学的专家顺利地运用于了人工智能技术神经元网络,并将其称之为深度自学。

而约翰逊D·霍夫在《麻省理工学院技术评论》中提到:“深度自学在妄图效仿大脑皮质中神经细胞层的主题活动,而人们80%的逻辑思维组成皆来源于大脑皮质。”布鲁斯·金答复:“深度自学是希捷安琪拉新项目的关键,该新项目最开始目地提升 希捷生产的品质,随着大家将其发展趋势为希捷边沿RX参考构架。更是这类动态性边缘计算出去群集,促使希捷能在工厂生产车间布署深度学习作用。”有据可依的方式与深度自学仪器设备生产是一个简易且艰辛的递归全过程。

希捷在工厂生产其商品,做为生产的一部分,均值每日可造成大概1000万张图象。磁带机是应用与半导体材料芯片生产类似的加工工艺生产的。芯片被切成细微的载入纪录头,随后再作装配成控制器。

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布鲁斯·金答复:“生产芯片务必几个月的時间,还包含约1000个分离的流程。且在其中很多流程都和产品质量检验涉及到,在其中还包含各种各样方式的图象出示。当照片说明产品品质产生变化时,技术工程师必不可少立即逃走哪个点。

”与别的传统式的、根据标准的专用工具相比,最技术设备的深度自学手机软件能够更为精准地检验这种图象中的难题。新的专用工具有哪些各有不同?布鲁斯·金答复:“优化算法自身才可从数据信息中自学‘什么是规则’及其‘什么时候违反了标准’。

技术工程师必须对其进行程序编写。”这否意味著技术工程师是不必要的? 并不是这样。

新的深度自学专用工具并无法代替技术工程师。忽视,他们将技术工程师解放出来去科学研究更为高层次人才的解决方法。

希捷边沿RX参考构架的建立得益于希捷的IT基础设施建设科技知识、储存业务流程特长、与慧与(HPE)的合作方关联、对英伟达显卡(NVIDIA)深度自学的不断科学研究及其Kubernetes和Docker的群集可视化工具。除神经元网络,图型控制部件(GPU)的迅猛发展也正确引导了智能生产时期的到来。

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由英伟达显卡(NVIDIA)创设的图型控制部件(GPU)是进行智能计算出去的理想化专用工具,因为它可以比中间控制部件(CPU)慢十几倍地速率进行深度的数学课自学。Insight64的责任人NathanBrookwood说:“图型控制部件(GPU)有别于PC微控制器,它能够比较慢地反复出示很多数据信息并执行完全一致的作业者。”尽管希捷的深度自学是对于数据储存领域的生产步骤而推行的,但一般来说状况下,其也仅限于于其他类型的步骤,特别是在是具有下列特点的步骤:生产半导体材料、电子器件、汽车零件、设备零件等专用工具的大批、高精密、分布式系统的生产加工工艺用以降低成本资产机器设备的高使用价值生产商品生产很多没法用传统式方式剖析图象的横着领域安全系数、新型智慧城市和无人驾驶轿车中的出現异常检测具有好几个环节的高宽比简易的生产步骤能收集机器设备、步骤并检测数据信息的自动化技术生产步骤由品质操控和检测驱动器的生产步骤冗杂的生产步骤多网站全世界加工制造业希捷Lyve 数据信息试验室共享资源希捷边沿RX参考构架,期待该参考构架必须设计灵感别的专业人士,并布署在更为广泛的经营范围中。希捷新起横着行业杰出主管Rags Srinivasan说:“希捷确信,全部领域和生态体系能够互相结合、扬长补短、互利共赢。

因而,希捷十分不肯与有类似市场的需求的公司共享资源边沿参考构架。


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