首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

工业 AI 推理系统如何购买

工业AI推理系统是专为工业环境设计的高性能计算设备,它们能够处理复杂的AI推理任务,提供高效的解决方案。以下是购买工业AI推理系统时需要考虑的关键因素:

工业AI推理系统的基础概念

工业AI推理系统是一种集成了先进AI算法的硬件设备,用于加速和优化AI模型在生产环境中的应用。这些系统通常基于边缘计算或云计算架构,能够处理大量数据并快速响应推理请求。

相关优势

  • 高性能计算:提供高吞吐量和低延迟的AI推理能力。
  • 环境适应性:能够在极端温度和湿度条件下稳定运行。
  • 高可靠性:确保工业应用中的连续性和稳定性。
  • 安全性:保护工业数据不受未授权访问和网络攻击。

类型

  • 边缘AI推理系统:如研华的AIR-150,适合在工业现场直接进行AI推理,减少数据传输延迟。
  • 云边协同推理系统:结合云端和边缘设备的优势,提供灵活性和高性能。

应用场景

  • 自主移动机器人:用于工厂自动化和物流。
  • 缺陷检测:在生产线中实时检测产品缺陷。
  • 工人安全监控:监控工人状态,预防安全事故。

购买时考虑因素

  • 性能需求:根据实际应用场景的推理需求选择合适的算力。
  • 环境适应性:确保系统能够在您的工业环境中稳定运行。
  • 成本预算:考虑系统的总体拥有成本,包括购买、运营和维护成本。
  • 供应商支持:选择提供良好技术支持和售后服务的供应商。

通过考虑上述因素,您可以更好地评估和选择适合您工业应用的AI推理系统。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【AI系统】推理系统介绍

推理系统是一个专门用于部署神经网络模型,执行推理预测任务的 AI 系统。它类似于传统的 Web 服务或移动端应用系统,但专注于 AI 模型的部署与运行。...最后,通过比较推理系统与推理引擎的流程结构,将进一步揭示两者在设计和实施时需考虑的关键要素。AI 生命周期在日常生活中,深度学习的相关方法已经广泛的部署到各类的应用当中。...根据上图示的 AI 框架、推理系统与硬件之间的关系,可以看到,除了应对应用场景的多样化需求,推理系统还需克服由不同训练框架和推理硬件所带来的部署环境多样性挑战,这些挑战不仅增加了部署优化和维护的难度,而且易于出错...在 Runtime 阶段,始终致力于探索如何进一步加快模型的调度和执行速度,以提供更优质的计算服务。...在此环节,特别关注如何进一步提高算子的执行效率,确保整体推理性能达到最佳状态。

18310

【AI系统】推理系统引言

该领域,便是推理系统与推理引擎。那么,推理系统与推理引擎究竟是什么呢?它们之间又存在着怎样的差异?推理的具体工作流程是怎样的?在实际应用中又该如何操作?这些问题都亟待去解答。...本文将围绕推理系统与推理引擎这两个核心概念展开,详细解释它们的内涵与区别。随后,将聚焦于推理引擎,探讨如何将其模型小型化,如何进行离线优化与压缩,并最终探讨推理引擎的部署与运行优化策略。...推理的最终目标,便是将训练好的模型部署到实际的生产环境中,使 AI 真正运行起来,服务于日常生活。推理系统,是一个专门用于部署神经网络模型,执行推理预测任务的 AI 系统。...推理引擎,则是推理系统中的重要组成部分,它主要负责 AI 模型的加载与执行。...推理系统思考点在实际维护推理系统的过程中,需要全面考虑并解决以下问题:首先,如何设计并生成用户友好、易于调用的 API 接口,以便用户能够便捷地与推理系统进行交互。

12310
  • 【AI系统】推理系统架构

    推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分,它负责将训练好的模型应用于实际问题,从而实现智能决策和自动化。...接下来,我们将探讨推理、部署和服务化这三个阶段,以及它们如何协同工作,共同支撑起一个高效、稳定的推理系统。...安全性:支持安全传输和访问控制,保障推理服务的安全性。作为一个强大的推理框架,Triton 能够满足多样化的 AI 应用需求,帮助企业和开发者构建高效、可靠的推理服务。...例如,当 GPU 内存使用率达到高危水平时,系统可以自动调度任务,平衡负载,或甚至动态扩展资源,保障服务稳定性。集成推理引擎本文将介绍如何基于 Triton 开发自己的 Backend 推理引擎。...因此,自定义的后端推理引擎必须实现上述 7 个 API。接下来,我们将详细讲解如何开发自定义的后端推理引擎。Ⅰ.

    26110

    如何购买合适的工业机器人

    我们经常提到工业机器人,从字面上来说,机器人这个词汇不难理解,但是如果真正想要买一台工业机器人的话,就还得需要知道更多。本文将为你介绍几个在购买工业机器人时需要了解的主要参数。...工业机器人应用 首先要知道的是你的机器人要用于何处。这是你选择需要购买的机器人种类时的首要条件。如果你只是要一个紧凑的拾取和放置机器人,Scara机器人是不错的选择。...本文主要的方向是工业机器人。这一类的机器人适用于非常多的应用,从材料搬运到机器维护,从焊接到切割。在今天,工业机器人制造商开发了适用于各种应用的机器人产品。...如果工业机器人需要安装在定制的工作台甚至轨道上,你需要知道它的重量并设计相应的支撑。 制动和惯性力矩 机器人制造商一般都会给出制动系统的相关信息。一些机器人会给出所有轴的制动信息。

    1.3K50

    转载:【AI系统】推理系统架构

    推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分,它负责将训练好的模型应用于实际问题,从而实现智能决策和自动化。...接下来,我们将探讨推理、部署和服务化这三个阶段,以及它们如何协同工作,共同支撑起一个高效、稳定的推理系统。...安全性:支持安全传输和访问控制,保障推理服务的安全性。 作为一个强大的推理框架,Triton 能够满足多样化的 AI 应用需求,帮助企业和开发者构建高效、可靠的推理服务。...集成推理引擎 本文将介绍如何基于 Triton 开发自己的 Backend 推理引擎。...因此,自定义的后端推理引擎必须实现上述 7 个 API。接下来,我们将详细讲解如何开发自定义的后端推理引擎。 Ⅰ.

    20410

    转载:【AI系统】推理系统介绍

    推理系统是一个专门用于部署神经网络模型,执行推理预测任务的 AI 系统。它类似于传统的 Web 服务或移动端应用系统,但专注于 AI 模型的部署与运行。...最后,通过比较推理系统与推理引擎的流程结构,将进一步揭示两者在设计和实施时需考虑的关键要素。AI 生命周期在日常生活中,深度学习的相关方法已经广泛的部署到各类的应用当中。...根据上图示的 AI 框架、推理系统与硬件之间的关系,可以看到,除了应对应用场景的多样化需求,推理系统还需克服由不同训练框架和推理硬件所带来的部署环境多样性挑战,这些挑战不仅增加了部署优化和维护的难度,而且易于出错...在 Runtime 阶段,始终致力于探索如何进一步加快模型的调度和执行速度,以提供更优质的计算服务。...在此环节,特别关注如何进一步提高算子的执行效率,确保整体推理性能达到最佳状态。

    13610

    转载:【AI系统】推理系统引言

    该领域,便是推理系统与推理引擎。那么,推理系统与推理引擎究竟是什么呢?它们之间又存在着怎样的差异?推理的具体工作流程是怎样的?在实际应用中又该如何操作?这些问题都亟待去解答。...本文将围绕推理系统与推理引擎这两个核心概念展开,详细解释它们的内涵与区别。随后,将聚焦于推理引擎,探讨如何将其模型小型化,如何进行离线优化与压缩,并最终探讨推理引擎的部署与运行优化策略。...推理的最终目标,便是将训练好的模型部署到实际的生产环境中,使 AI 真正运行起来,服务于日常生活。推理系统,是一个专门用于部署神经网络模型,执行推理预测任务的 AI 系统。...推理引擎,则是推理系统中的重要组成部分,它主要负责 AI 模型的加载与执行。...推理系统思考点在实际维护推理系统的过程中,需要全面考虑并解决以下问题:首先,如何设计并生成用户友好、易于调用的 API 接口,以便用户能够便捷地与推理系统进行交互。

    7310

    【AI系统】推理流程全景

    此时,AI 模型不再处于学习状态,而是作为服务的一部分,接受输入数据并输出预测结果。云端部署的推理系统更像传统 Web 服务,在边缘侧部署的模型更像手机应用和 IOT 应用系统。...移动设备:如智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等,它们内置处理器、内存和操作系统,能够运行轻量级推理应用,实现基于 AI 的个性化服务、实时分析或设备自主决策。...综上所述,云侧推理和部署的全流程涵盖了模型全生命周期管理、服务接口设计、请求处理与调度、推理执行、系统监控以及硬件优化等多个环节,旨在构建一个高效、稳定、可扩展的云上 AI 服务环境。...移动端部署应用常常有以下场景:智能设备,智慧城市,智能工业互联网,智慧办公室等。...许多研究工作都集中在如何减少深度学习在资源受限的设备上执行时的延迟。

    19010

    【AI系统】推理引擎架构

    在深入探讨推理引擎的架构之前,让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件,负责将训练好的模型部署到实际应用中,执行推理任务,从而实现智能决策和自动化处理。...随着 AI 技术的快速发展,推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战,同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战,为读者提供一个较为全面的视角。...其核心优势不仅仅局限于体积小和资源占用低,更在于如何在有限的资源约束下,最大化地发挥出 AI 模型的潜力。 零依赖 轻量级推理引擎从架构设计之初就追求极致的纯净与独立,确保主体功能无任何外部依赖。...通过文档和教程,用户可以快速了解如何最有效地利用引擎的各项功能,从而缩短从想法到实现的距离。 高性能 高性能是推理引擎的灵魂,它直接决定了 AI 应用的响应速度、资源消耗以及用户体验。...需求复杂性与程序大小 随着 AI 应用领域的不断拓宽,模型的多样性和复杂度急剧增加,这给推理引擎提出了首个挑战:如何在有限的程序大小内实现对广泛模型的支持。

    23910

    【AI系统】推理内存布局

    从前文的简单介绍中,我们提到了可以从内存布局上对推理引擎的 Kernel 进行优化,接下来,我们将先介绍 CPU 和 GPU 的基础内存知识,NCHWX 内存排布格式以及详细展开描述 MNN 这个针对移动应用量身定制的通用高效推理引擎中通过数据内存重新排布进行的内核优化...当然多级缓存也会带来问题,即数据同步问题,当出现多核和乱序时,如何保证数据同步也需要提供一种内存屏障的规则。...NCHWX在推理引擎中,或者底层 Kernel 层实际上为了更加适配到 DSA 或者 ASIC 专用芯片会使用 NCHWX 内存排布格式,那么下面我们来详细了解一下 NCHWX 数据排布格式。...MNNMNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎,核心解决神经网络模型在端侧推理运行问题,涵盖神经网络模型的优化、转换和推理。

    9010

    【AI系统】推理文件格式

    通过使用 Protobuf,ONNX 能够在不同的 AI 框架之间高效地传输模型数据。...CoreML既是一种文件格式,又是一个强大的机器学习运行时环境,它使用了 Protocol Buffers 的二进制序列化格式,并在所有苹果操作系统平台上提供了高效的推理和重新训练功能。...跨语言跨平台格式: 这类格式旨在实现不同编程语言和操作系统之间的互操作性。比如 ONNX 就是一种跨平台的模型序列化格式,可以在不同的 AI 框架和运行时环境之间共享模型。Ⅲ....环境要求:如何确保序列化格式在目标环境中兼容运行,尤其是在资源受限的嵌入式系统或边缘设备上。虽然自定义序列化方法可以精确满足特定需求,但其维护和版本兼容性可能成为挑战。...很多 AI 推理框架都是用的 FlatBuffers,最主要的有以下两个:MNN: 阿里巴巴的神经网络推理引擎,是一个轻量级的神经网络引擎,支持深度学习的推理与训练。

    9710

    转载:【AI系统】推理流程全景

    此时,AI 模型不再处于学习状态,而是作为服务的一部分,接受输入数据并输出预测结果。云端部署的推理系统更像传统 Web 服务,在边缘侧部署的模型更像手机应用和 IOT 应用系统。...移动设备:如智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等,它们内置处理器、内存和操作系统,能够运行轻量级推理应用,实现基于 AI 的个性化服务、实时分析或设备自主决策。...综上所述,云侧推理和部署的全流程涵盖了模型全生命周期管理、服务接口设计、请求处理与调度、推理执行、系统监控以及硬件优化等多个环节,旨在构建一个高效、稳定、可扩展的云上 AI 服务环境。...移动端部署应用常常有以下场景:智能设备,智慧城市,智能工业互联网,智慧办公室等。...许多研究工作都集中在如何减少深度学习在资源受限的设备上执行时的延迟。

    11910

    【AI系统】推理引擎示例:AscendCL

    通过 AscendCL,开发者可以更加高效地进行 AI 应用的开发和优化,从而加速 AI 技术在各个领域的应用和落地。AscendCL 的易用性和高效性,使得它成为开发 AI 应用的重要工具之一。...每次调用 aclrtSetDevice 接口,系统会进行引用计数加 1;调用 aclrtResetdevice 接口,系统会进行引用计数减 1。...多线程的调度依赖于运行应用的操作系统调度,多 Stream 在 Device 侧的调度,由 Device 上调度组件进行调度。...具体计算:分为模型推理/单算子调用/媒体数据处理三部分。模型推理模型加载:模型推理前,需要先将对应的模型加载到系统中。注意加载模型前需要有适配昇腾 AI 处理器的离线模型。...算子调用如果 AI 应用中不仅仅包括模型推理,还有数学运算(例如 BLAS 基础线性代数运算)、数据类型转换等功能,也想使用昇腾的算力,直接通过 AscendCL 接口加载并执行单个算子,省去模型构建、

    8810

    转载:【AI系统】推理引擎架构

    在深入探讨推理引擎的架构之前,让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件,负责将训练好的模型部署到实际应用中,执行推理任务,从而实现智能决策和自动化处理。...随着 AI 技术的快速发展,推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战,同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战,为读者提供一个较为全面的视角。...其核心优势不仅仅局限于体积小和资源占用低,更在于如何在有限的资源约束下,最大化地发挥出 AI 模型的潜力。 零依赖 轻量级推理引擎从架构设计之初就追求极致的纯净与独立,确保主体功能无任何外部依赖。...通过文档和教程,用户可以快速了解如何最有效地利用引擎的各项功能,从而缩短从想法到实现的距离。 高性能 高性能是推理引擎的灵魂,它直接决定了 AI 应用的响应速度、资源消耗以及用户体验。...需求复杂性与程序大小 随着 AI 应用领域的不断拓宽,模型的多样性和复杂度急剧增加,这给推理引擎提出了首个挑战:如何在有限的程序大小内实现对广泛模型的支持。

    18210

    清华大学李涓子:AI系统如何实现认知推理?

    人工智能系统如何实现知识的表示和推理?...在2021年世界人工智能大会上,由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中,清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告,从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2:认知推理框架 以下是报告全文,AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3:本体 认知是人获取并应用知识的过程,知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出,在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2,其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...图 22:CLEVR 数据集实验结果 模型效果如何?在 CLEVR 数据集上,模型在相较于现有方法大大降低参数量的前提条件下,达到了 100% 的精度。

    1.2K40

    转载:【AI系统】推理文件格式

    通过使用 Protobuf,ONNX 能够在不同的 AI 框架之间高效地传输模型数据。...CoreML既是一种文件格式,又是一个强大的机器学习运行时环境,它使用了 Protocol Buffers 的二进制序列化格式,并在所有苹果操作系统平台上提供了高效的推理和重新训练功能。...跨语言跨平台格式: 这类格式旨在实现不同编程语言和操作系统之间的互操作性。比如 ONNX 就是一种跨平台的模型序列化格式,可以在不同的 AI 框架和运行时环境之间共享模型。Ⅲ....环境要求:如何确保序列化格式在目标环境中兼容运行,尤其是在资源受限的嵌入式系统或边缘设备上。虽然自定义序列化方法可以精确满足特定需求,但其维护和版本兼容性可能成为挑战。...很多 AI 推理框架都是用的 FlatBuffers,最主要的有以下两个:MNN: 阿里巴巴的神经网络推理引擎,是一个轻量级的神经网络引擎,支持深度学习的推理与训练。

    9810

    【AI系统】昇腾推理引擎 MindIE

    通过本文的介绍,读者将对 MindIE 有一个全面的了解,包括其如何支持 AI 业务的高效运行和模型的快速部署。...MindIE 基本介绍MindIE(Mind Inference Engine,昇腾推理引擎)是华为昇腾针对 AI 全场景业务的推理加速套件。...通过分层开放 AI 能力,支撑用户多样化的 AI 业务需求,使能百模千态,释放昇腾硬件设备算力。支持多种主流 AI 框架,提供多层次编程接口,帮助用户快速构建基于昇腾平台的推理业务。...MindIE-RTMindIE-RT 是面向昇腾 AI 处理器的推理加速引擎,提供模型推理迁移相关开发接口及工具,能够将不同的 AI 框架(PyTorch、ONNX 等)上完成训练的算法模型统一为计算图表示...MindIE-RT(Mind Inference Engine RT,昇腾推理引擎运行时)是针对昇腾 AI 处理器的推理加速引擎,提供 AI 模型推理场景下的商业化部署能力,能够将不同的 AI 框架上完成训练的算法模型统一为计算图表示

    59110

    转载:【AI系统】推理引擎示例:AscendCL

    通过 AscendCL,开发者可以更加高效地进行 AI 应用的开发和优化,从而加速 AI 技术在各个领域的应用和落地。AscendCL 的易用性和高效性,使得它成为开发 AI 应用的重要工具之一。...每次调用 aclrtSetDevice 接口,系统会进行引用计数加 1;调用 aclrtResetdevice 接口,系统会进行引用计数减 1。...多线程的调度依赖于运行应用的操作系统调度,多 Stream 在 Device 侧的调度,由 Device 上调度组件进行调度。...具体计算:分为模型推理/单算子调用/媒体数据处理三部分。模型推理模型加载:模型推理前,需要先将对应的模型加载到系统中。注意加载模型前需要有适配昇腾 AI 处理器的离线模型。...算子调用如果 AI 应用中不仅仅包括模型推理,还有数学运算(例如 BLAS 基础线性代数运算)、数据类型转换等功能,也想使用昇腾的算力,直接通过 AscendCL 接口加载并执行单个算子,省去模型构建、

    6010

    转载:【AI系统】昇腾推理引擎 MindIE

    通过本文的介绍,读者将对 MindIE 有一个全面的了解,包括其如何支持 AI 业务的高效运行和模型的快速部署。...MindIE 基本介绍MindIE(Mind Inference Engine,昇腾推理引擎)是华为昇腾针对 AI 全场景业务的推理加速套件。...通过分层开放 AI 能力,支撑用户多样化的 AI 业务需求,使能百模千态,释放昇腾硬件设备算力。支持多种主流 AI 框架,提供多层次编程接口,帮助用户快速构建基于昇腾平台的推理业务。...MindIE-RTMindIE-RT 是面向昇腾 AI 处理器的推理加速引擎,提供模型推理迁移相关开发接口及工具,能够将不同的 AI 框架(PyTorch、ONNX 等)上完成训练的算法模型统一为计算图表示...MindIE-RT(Mind Inference Engine RT,昇腾推理引擎运行时)是针对昇腾 AI 处理器的推理加速引擎,提供 AI 模型推理场景下的商业化部署能力,能够将不同的 AI 框架上完成训练的算法模型统一为计算图表示

    23110
    领券