至顶网计算频道 03月19日 新闻消息: 在工业自动化发展进程中,“机器视觉”作为提升产线生产效率的有效方案,得到了智能制造行业的高度认可。有了机器视觉的辅助,产线上的检验环节不再完全依赖低效率的人工检查,机器可在极短时间内,完成对产品外观、规格、涂装等参数的高效检验,并进行记录存档。
目前”机器视觉“技术已广泛应用于汽车制造与检测、药品装配、消费类电子生产、现代物流、食品与各类消费品等多种行业的实际生产中。得益于优秀的图像解析能力和数据分析能力,机器视觉设备能够快速捕捉图像,并对图像进行特征识别,从而拣选出不符合生产标准的产品。除了质量出众的高速镜头,机器视觉方案还离不开性能强大的后台主机的支持。
机器视觉/控制一体整机ISC-661
作为针对机器视觉细分领域的4U工控整机,杰和科技最新推出的ISC-661具备优秀的拓展性能,同时杰和科技提供完善的定制服务体系,可以满足客户对各类性能整机的不同需求。
ISC-661默认采用英特尔®Sky Lake-S,Kaby lake-S嵌入式方案,搭配Q170芯片组,支持LGA1151插槽CPU方案调整定制;配有4*U-DIMM DDR4内存插槽,标准主频2400MHz,最大支持64GB扩展,保证数据通讯流畅;4个标准SATA3.0接口和1个M.2接口①,可满足图像识别过程中大量数据存储的需求。

对于机器视觉领域的GPU拓展和周边设备接入需求,ISC-661预置了2个PCIe X16插槽②,3个PCIe X4插槽,1个PCIe X1插槽③,1个PCI插槽。此外,该设备还预置了6个RS232串口通道④,可根据需要接入控制组件。
注1:M.2(2242/2280)支持SATA协议
注2:使用一个PCIe X16插槽时为PCIe X16信号,使用2个PCIe X16插槽时为PCIe X8信号
注3:PCIe X4插槽,PCIe X1插槽接口端默认不封口
注4:预置1个RS232接口,5个RS232为预留插针
好文章,需要你的鼓励
CPU架构讨论常聚焦于不同指令集的竞争,但实际上在单一系统中使用多种CPU架构已成常态。x86、Arm和RISC-V各有优劣,AI技术的兴起更推动了对性能功耗比的极致需求。当前x86仍主导PC和服务器市场,Arm凭借庞大生态系统在移动和嵌入式领域领先,RISC-V作为开源架构展现巨大潜力。未来芯片设计将更多采用异构计算,多种架构协同工作成为趋势。
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
Vast Data与云计算公司CoreWeave签署了价值11.7亿美元的多年期软件许可协议,这标志着AI基础设施存储市场的重要转折点。该协议涵盖Vast Data的通用存储层及高级数据平台服务,将帮助CoreWeave提供更全面的AI服务。业内专家认为,随着AI集群规模不断扩大,存储系统在AI基础设施中的占比可能从目前的1.9%提升至3-5%,未来五年全球AI存储市场规模将达到900亿至2000亿美元。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。