Z市台风模型地质一体化平台技术咨询实战“术”分享——AI训练推理边缘能力实例构建

   接着上一回讨论的AI模型的两个基石：云能力和数据集。在云能力上，会分为边缘能力和中心云能力。这次主要讨论边缘能力的构建。

    背景和需求是这样，地质一体化平台分为两类主要业务：地质勘查和地质分析。地质勘查会有各种终端勘查仪器，收集指标数据，有些数据传到中心，有些数据在边缘分析。这些边缘分析的数据会依据边缘计算能力来得到不同结果。

      边缘能力构建需要用到一套计算设备+计算算法软件，既可以用一个盒子来实现，也可以在现有计算设备上嵌入算法软件。当时Z市还没有计算平台，于是采用盒子方案。盒子含有2个VCPU/卡，1VCPU接入32路视频图片流。为了部署简便，盒子配置双卡，每个盒子有4VCPU的算力，能接入128路视频图片流。每隔一个区域部署单盒子，现场有8个区域。

      现场还有一种情况，每个区域终端分布不均匀，有多有少，怎么让8个盒子的边缘计算能力发挥最大性能？边缘盒子之间构建高速网络，同时也会根据接入流的数量配置计算板卡。高速网络是200G网速的交换机，尽可能满足计算时延的要求。

       除了计算平台外，还有专业算法软件。这算法软件的强大之处在于因子库，通常有多少场景，就会有多少因子库，比如积累的自然灾害因子，山体滑坡因子，泥石流因子........这些因子库会根据业务需求去管理，比如重视召回率，就尽可能包含多因子库；重视准确率，就会在某些特定因子库上多调试；重视计算性能，就会重视采用因子库的大小是否适中.......总之，根据业务需求，配备不同因子库。

       这次咨询主要根据现场业务调研，为一体化平台搭建AI模型所需的云边缘平台架构，筑起第一个基石。

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