浪潮AI服务器集群与浪潮AIStation人工智能开发平台为科沃斯AI技术研发和应用提供强大的AI算力生产和高效的AI算力调度能力,有效提升AI算力生产,计算资源利用效率提高90%以上,物体识别等AI训练环境部署由过去的几天缩短到数小时,同时分布式训练任务的执行速度提高70%以上,大大加快科沃斯智能扫地机器人AI关键技术的开发进程和智慧新品的迭代速度,抢占智慧人居市场先机。

“智慧人居”作为数字社会发展的重要方向,在提升居住品质、提高现代生活幸福感方面具有重要意义。统计数字显示,中国已经成为全球第二大智能家居市场,智能家居产品呈现出高速增长的态势,2019年中国智能扫地机器人销量高达532万台,销售额达到79亿元。

其实,早期不够“智能”的扫地机器人曾经饱受诟病,以占据主流的随机碰撞式扫地机为例,无头苍蝇式的路线规划和强大的撞击力,常常会撞坏贵重的实木家具,或者打破花瓶等易碎物品,不但不能完成“清洁”的使命,还留下“一地鸡毛”。而之后的路线规划式扫地机虽然不会再像“淘气”的碰撞式扫地机那样随手打碎家中物品,但事先规划好的路线难免会有清扫死角,时间长了还是会在角落发现厚厚的积灰。

科沃斯扫地机打造最强大脑”开启“智慧居”新生活

作为国内智能扫地机器人的第一品牌,科沃斯早在2015年就推出了Smart Navi技术,引领“先建图、后清扫”的全局规划新风潮。2020年,科沃斯利用人工智能技术打造扫地机器人“最强大脑”,将全新TrueMapping全局规划技术应用在了地宝T8 Family全线产品,搭载DToF传感器,利用智能化的物体识别对家居环境的识别,获取并分析环境中的障碍物数据,准确判断障碍物的品类,规划出最优的地面清洁解决方案,提升清洁效率,减少人工干预,让拥有了“智慧大脑”的扫地机器人成为Z时代家庭的“标配”。

要提升机器人的物体识别能力,非常重要的一点在于对机器人的深度学习算法模型进行训练,提升其对于目标物体的推理速度与识别精度。但是,面向物体识别的深度学习模型训练需要处理大规模的训练数据,对算力的要求非常高。当前,基于GPU的AI服务器被普遍用于深度学习模型训练与推理中,但AI服务器集群广泛存在着算力资源分配不均及利用率不高等问题。因此,要提升AI视觉识别模型的训练精度与速度,不仅需要性能强劲的AI计算平台,更需要强大的算力资源调度能力。

科沃斯一直致力于提升AI技术研发,加快家居机器人的智能化迭代。在打造AI研发的算力基础设施时,科沃斯认识到,算力平台在提供强劲、稳定的AI算力的同时,必须能够实现对AI算力资源统一、高效的管理,充分挖掘AI算力的效率,从而提升技术研发能力和产品迭代速度。

浪潮AI科沃斯实现“智慧进化”

科沃斯苏州研发中心选择浪潮AI集群和AIStation人工智能开发平台来支撑AI视觉技术研发,以提高深度学习模型的训练效率,解决算力瓶颈问题,并降低总体技术研究成本。

针对科沃斯智能识别模型训练需求,浪潮搭建了以AI服务器NF5468M5为核心的AI计算平台,为科沃斯的AI训练提供强劲计算力。浪潮NF5468M5是业界首款面向AI云设计的弹性GPU服务器,可灵活支持AI模型训练性能最大化或AI在线推理效能最大化。

科沃斯AI计算平台配置的AIStation是浪潮面向人工智能企业训练场景开发的人工智能资源平台,可实现容器化部署、可视化开发、集中化管理等,为用户实现高效的计算力支撑、精准的资源管理和调度、敏捷的数据整合及加速、流程化的AI场景及业务整合,有效打通开发环境、计算资源与数据资源,提升开发效率。

AIStation支持Kubernetes+Docker的快速部署方式,帮助科沃斯减少了AI训练环境部署的复杂度,环境部署由过去的几天缩短到数小时。创新的GPU多维细粒度分配策略可最大化发挥计算资源的性能,为科沃斯提升资源利用率达90%以上。与此同时,科沃斯研发者基于AIStation图形化的方式可快速启动分布式任务训练,不仅无需人工协调资源,还可提升训练任务执行速度至70%以上。

浪潮为科沃斯打造的AI训练集群集成了浪潮的AI算力生产和算力调度能力,通过硬件重构与软件定义的方式为科沃斯的AI技术研发提供强劲高效的智慧计算服务,加速科沃斯扫地机器人识别室内图像物体、分类记录、视觉测距和避障能力的迭代,助推科沃斯创新技术成果落地,推动“中国智造”不断升级。

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