流水线CPU就是指将一条分解为多步，在同一周期内进行多条指令的同时执行。MIPS五级流水线就是将指令分为：取指(IF)，译码(ID)，执行(EX)，访存(MEM...
聚合服务结果，通过Kafka推到AI数据平台，做大数据分析、流量回放等数据操作。云上部署数据的过滤服务，使传回数据减少90%。...买机票经常遇到：刚在报价列表页看到一个低价机票，点进报价详情页就没了，why？航空公司低价舱位票，一次可能只放几张，若在热门航线，可能同时几百人在查，它们都可能看到这几张票，它就会出现在缓存里。...6 AI赋能 6.1 应用场景 6.1.1 反爬 在前端，我们设定了智能反爬，能帮助屏蔽掉9%的流量。...最后内部尝试了很多技术革新，将适度的AI技术推向生产，从目前来看，机器学习发挥了很好的效果。带来了ROI的提升，节省了效率，另外在流量高峰中，它能够起到很好的削峰作用。...多层，灵活的缓存 -> 流量，速度 可靠的调度和负载均衡 -> 高可用 适度的AI -> ROI，削峰 8 Q&A Q：啥场景用缓存？ A：所有场景都要考虑缓存。
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。...3 可解释的认知推理 图 13：问答系统 我们团队从图灵测试出发，尝试在问答任务中探索可解释的认知推理技术。
我们就可以通过系统操作直接给小马发送一份报价单。 在传统企业中报价流程是：客户询价→搜集产品信息→图纸审核→工艺审核→汇总信息→报价审批→客户确认→制作销售订单→结束。 ? ...仓管云报价流程：客户询价→查找系统有无报价单→搜集信息→汇总信息→报价审核→客户确认→转换销售订单→结束。 ? ...从流程图中，我们不难看出两者在报价中的细微差别，因为传统报价是通过书面或者电子表格的形式来创建，有些步骤是无法省略的。 在仓管云系统中如何创建一个报价单？ ...通过登录系统后台找到报价单，创建一个新的报价单并录入所需要给小马同学提供的信息，并点击保存，即完成报价单的创建。点击通过邮件发送，就可以直接发送给客户（如图所示）。 ? ...传统企业与仓管云系统报价流程点有很多不一样的地方，仓管云更注重细节的把控，如：检索，数据安全，操作记录等。传统报价一般使用文档形式。
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
定义什么是工业控制系统，它们为何如此重要，以及保护它们的独特挑战。 欢迎阅读关于工业控制系统 (ICS) 网络安全的多部分系列的第一部分：ICS 安全简介。...在第一篇博文中，我们将向您介绍这些系统是什么，解释它们为何如此重要，并概述保护 ICS 的独特挑战。 什么是工业控制系统？ 工业控制系统用于管理、指导和调节自动化工业过程的行为。...另一方面是大规模、复杂的环境，需要多个不同的系统协同工作，以实现工业设备功能的自动化。...业务系统——企业级服务，使用 ICS 运营数据和遥测技术进行业务应用程序，如计费、建模、趋势和报告。这些系统不被视为工业控制网络的一部分。 为什么要关心 ICS？ 工业控制系统基本上无处不在。...必须精心计划因对这些系统进行更改或安装更新而导致的任何停机时间，以确保将服务中断降至最低水平。 虽然它们可以处理复杂的工业应用，但工业控制系统具有内在的简单性：它们控制着它们设计的过程，仅此而已。
成本在大规模系统中或系统中有多个LLM时，会消耗大量预算，因为LLMs使用大量资源进行处理，作为一个MLE，找到一种利用资源的方法将为系统带来财务效益。例如，降低每次请求的成本。什么是vLLM？...许多系统在服务LLMs时花费了大量的资源，然而，使用简单的方法部署时响应时间却很差。...为了集成到您的系统中，vLLM提供了一个简单的接口，让机器学习工程师通过Python接口进行开发，您可以在不使用复杂包或依赖的情况下将其集成到您的系统中。vLLM的秘密武器是什么？...在ROCm（AMD GPU）上，相反，支持FP8_E4M3以满足常见的推理标准。...通过减少KV缓存的使用，系统能够处理更大的负载并更快地进行推理。
因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）： Runtime
而从较为成熟的AI质检领域，我们可以窥视腾讯布局智能工业的情况和实力。 一方面，自动化检测系统和人工相结合，提高准确率。...基于腾讯优图AI技术，腾讯构建自动化缺陷分类和检测系统，覆盖了大部分人工目检工作，“智能化+人工”检测大幅度提升质检的精细化、精准化程度，极大的提升生产效率。...据悉，腾讯AI质检系统已经在PCB板缺陷检测、锂电池缺陷检测、面板缺陷检测等多个方面得到落地应用。...为此，百度大脑开放了智能视频监控开发平台，可针对不同企业视频监控系统的智能化升级，强化工厂生产安全条件，降低企业开发成本。...据悉，包括大恒图像、拜耳、小零科技等诸多企业都是百度AI质检系统的受益者。 除此之外，AI人才培养，也是百度“ALL in AI”目标里的重要环节。
小伙伴们对采购系统肯定不陌生，小到出差路费、部门物资采购；大到生产计划、原料成本预估都会涉及到该系统。 管理人员可以通过采购系统减少管理成本，说是管理利器毫不过分，对于采购的效率提升也有极大帮助。...今天我们就来为大家讲讲如何使用纯前端表格控件＋后端组件快速搭建完整的采购报价系统，让复杂系统不再复杂，搭建简单，上手难度极低，完整成熟的体系化解决方案，让企业数字化采购管理变得轻松。...接下来我们就带着大家一起看看，该系统的搭建方式。...（文末有项目代码，可以亲手感受一下） 项目实例 1、该系统使用数据驱动模板，报价所需的材料可以根据实际需要进行勾选，自动生成模板，如该系统中预置的酒店报价模板，可以根据酒店装修的需要，对所需的材料进行勾选...，动态生成报价模板，使用SpreadJS的数据绑定的功能，轻松完成了报表模板的生成： 当我们制作完报价模板以后，需要对对应的供应商发布报价，我们可以选择部分供应商进行发布，收到该报价任务的供应商才能有权限参与报价
使用 Serverless 进行 AI 预测推理 概览 在 AI 项目中，通常大家关注的都是怎么进行训练、怎么调优模型、怎么来达到满意的识别率。...而常规的部署方案，通常都是将模型部署到一台独立设备上，对外以 API 接口的形式提供服务，业务模块或前端 APP 等所需预测推理能力的位置，通过调用 API，传递原始数据，由 AI 推理服务完成预测推理后...而对于 AI 推理来说，其调用需求会随着业务的涨落而涨落，会出现白天高、夜间低的现象，而和 AI 训练时的较固定计算周期和运行时长而有所不同。...同时，目前上面提供的 AI 推理，由于比较简单，并无需使用 GPU。而在模型较复杂，计算量较大的情况下，使用 GPU 将能进一步加速推理速度。...GPU 的使用，可以为 AI 推理的速度带来数量级的加速，将有些需要使用 CPU 秒级的推理，降低到使用 GPU 的10ms级。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...如以下视频，通过实时手机的加速度传感器的不同状态的数据，通过云端训练对设备的不同状态加以区分，预测加速度传感器设备的剩余适用寿命，并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同的环境音- ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?...可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现，目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频，输出结构化数据，将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。...实现思路 有一个 AI 模型与一段视频，如何进行推理呢？...视频流：OpenCV 打开视频流，获取图像帧 前处理：图像 Resize 成模型输入的 Shape 模型推理：AI 框架进行模型推理，得到输出 后处理：将输出处理成期望的信息 例如，目标检测：解析框的位置和类别...该流程，这里把它分为了输入、推理、输出，都是一个个任务节点，整体采用 Pipeline 方式来编排 AI 推理任务。输入输出时，一般会用 RPC 或消息队列来与业务系统通信。...、二是对接业务系统，还可能要去适配新的摄像头或硬件平台。
浅谈工业级推荐系统 我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。...工业级推荐系统及其生态系统 ---- 工业级推荐系统和学术研究中的推荐系统最大的一个区别，也是最容易忽视的一个区别在于，前者往往是某个产品中的一个环节，甚至有时候是一个很小的环节。...工业级推荐系统作为复杂的软件系统 ---- 这里要提到的最后一个工业级推荐系统的特性，也是推荐系统的学术研究往往会完全忽视的，那就是工业级推荐系统往往是一个复杂的软件系统。...从软件系统的角度来看，工业级推荐系统和推荐系统研究有着比较大的差别。...总结点评 ---- 我们在这一篇文章中为大家阐述了三个工业级推荐系统的重要特征。这三个特征都有别于推荐系统的主流学术研究，但都是推荐系统应用到工业界产品中所需要思考的问题。
这些系统通常位于企业数据中心。...服务器提供：企业活动目录 (AD)内部电子邮件客户关系管理 (CRM) 系统人力资源 (HR) 系统文件管理系统备份解决方案企业安全运营中心 (SOC) 第 4 级：业务网络 本地站点业务用户的 IT...基本传感器和执行器使用现场总线协议的智能传感器/执行器智能电子设备 (IED)工业物联网 (IIoT) 设备通信网关其他现场仪表 理想情况下，到 ICS 的远程连接应该通过 IT 和 OT 段之间的非军事区...为了工作场所的安全，工业环境中的工作人员定期参加安全会议并穿戴个人防护设备。将这些措施与安全远程访问连接所需的步骤联系起来有助于让远程用户相信它们的重要性。...此外，关键基础设施安全局 (CISA) 为“配置和管理工业控制系统的远程访问”[1] 提供了指导。尽管它于 2010 年发布，但该指南在今天仍然非常重要。
安全 ICS 架构的 Purdue 模型和最佳实践 在本系列的第一部分中，我们回顾了工业控制系统 (ICS) 的独特沿袭，并介绍了保护 ICS 的一些挑战。...普渡企业参考架构简介 Purdue 模型创建于 1990 年代初期，旨在为工业控制系统和业务网络之间的关系定义最佳实践（或使用可互换的术语，在 OT 和 IT 之间）。...示例包括： NIST 网络安全框架 (CSF) NIST 800-82（工业控制系统安全指南） ISA 99.02.01/IEC 62443：工业自动化和控制系统的安全 NIST Cybersecurity...Purdue 模型对这些指南和出版物的影响很明显，它们都促进了工业网络环境中系统的有效分段和隔离，并要求在它们之间的边界进行安全控制。...智能电子设备（IED） 工业控制系统随处可见，例如监控和数据采集 (SCADA) 或分布式控制系统 (DCS)，IED 是添加到 ICS 以实现高级电力自动化的设备。
AI推理系统如何生成一次完整的响应？⑴ 预填充/提示（Prefill）：模型从用户那里获得输入序列。基于此输入，模型预测第一个输出token。...相比AI训练，AI推理只有前向传播过程，计算量相对较低，但需要快速的生成下一个token。...AI推理对网络的需求超高频率AI推理流量虽然远小于训练时的网络流量，但值得注意的是，推理需要在很短的时间内完成，每个token在每一层产生2次流量，并要求在极短时间内传输完毕。...开放与兼容性AI推理进程涉及应用已训练好的AI模型进行决策或识别。...这便要求基础设施具备相当的开放性——网络不但要连接底层的异构算力（GPU、CPU、NPU）系统，还需要实现与上层管理系统的对接集成，例如与基于K8s的算力调度平台、已有的云管平台等等。
主动推理研究所&主动推理生态系统。...扩展主动推理生态系统。主动推理生态系统的恶劣性使我们能够对各种考虑领域采取积极主动的方法。在该研究所，我们在应用于上述挑战领域的努力和主动推理生态系统的新兴需求之间建立了协同作用。...AI】。2023.可用:http://arxiv.org/abs/2306.04025 34.保罗A，赛义德N，达科斯塔L，拉齐A。论主动推理中的有效计算。arXiv【cs。LG】。...2022.doi:10.5281/zenodo.6904427 90.福克斯的积极推理:对不同类型社会组织的适用性解释通过参考工业工程和质量管理。熵。...从基本原理设计智能生态系统。arXiv [cs。AI】。2022.可用:http://arxiv.org/abs/2212.01354 110.盖亚吸引子。一个行星人工智能副驾驶网络来克服元危机。
基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。...根据斯坦福大学以人为本人工智能中心（HAI）基础模型研究中心（CRFM）的说法，「它（大模型）代表着构建 AI 系统的一种新的成功范式，在大量数据上训练一个模型，并使其适应多种应用」[2]。...SMore ViMo 智能工业平台的系统架构。 这条路的重要特点是比较好地平衡了敏捷、个性化与低边际成本。...，并满足特定工业任务的要求，让不会编程的工业专家也能训练 AI 模型。...「只有当计算机系统可以突破工业落地中的几大难题，实现自动算法组合和部署，人类仅需参与少量定制化算法设计时，AI 的跨领域规模产业化才具备实现的可能。」贾佳亚曾表示。
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