关键词：AI，深度学习，工业AI，工业视觉检测，工业质检
摘要：客户研发了一款基于人工智能深度学习的工业图像采集、标注、训练和分析系统，能够解决传统机器视觉系统难以应对的复杂检测场景，但对于硬件的规格、性能、处理能力、稳定性、适配性、噪音、温度、湿度等有很高的要求及标准，因此舜源科技从运算能力、运行稳定性、质量可靠性等维度为客户提供了一套可定制化服务的解决方案。
客户介绍
客户是一家为工业领域提供人工智能解决方案的公司，专注于端到端AI技术基础研究及计算机视觉技术应用研发，聚焦于电子制造业、汽车零部件制造业和精密机加工制造业，用AI机器人替代人工及传统机器视觉设备做表面外观缺陷检测，致力于用先进的人工智能技术赋能高端制造业。
项目背景
客户研发了一款基于人工智能深度学习的工业图像采集、标注、训练和分析系统，能够解决传统机器视觉系统难以应对的复杂检测场景，通过机器训练扩大识别种类、提升准确率、加快识别速度、节省人力成本、优化整体效率。但是不管是工业相机/传感器等检测设备对数据的精确采集，还是运行智能检测系统所需算力要求，均对硬件的规格、性能、处理能力、稳定性、适配性、噪音、温度、湿度等有很高的要求及标准。因此需要定制化搭建强自适应、高效加速、灵活拓展、软硬结合的系统基础架构。
解决方案
客户本次提供的软件系统为新一代高性能产品，对硬件的要求非常高。在和舜源合作前，客户搭载过市面上很多标准的IT基础架构产品进行测试，但是在测试的过程中一直没有办法很好地保障系统运行的稳定性。针对这种情况，舜源科技从运算能力、运行稳定性、质量可靠性等维度为客户提供了一套可定制化服务的解决方案。
超强算力设计
为了更好地发挥新产品系统的性能，本次方案采用10张英伟达高性能GPU卡作为算力平台，单张GPU卡的算力在默认哈希值为106MHS的环境中测试，最高可达到121MHS左右，算力水平远超行业同类产品，完全满足工业领域更高精密检测需求。
机箱结构设计
10卡GPU方案在行业应用中目前没有可参考的成功案例，强劲的计算性能对空间结构设计、散热设计和供电设计都有严苛的要求，考虑到之前在测试中发现的问题，在此次方案优化中，我们对机箱的结构系统做了重新设计调整，优化后的4U结构机箱系统可以支持搭载10张双宽全高GPU卡，同时可兼容NVIDIA GTX及RTX系列的GPU卡。
稳定性设计
1、散热设计是这次方案需要重点考量的问题，我们采用GPU卡仓前置设计方案，确保GPU在运行中能吸入更多低温空气，降低显卡的热度;
2、设立有独立GPU散热风道，形成前进后出的通风散热通道，可以及时带走机箱内的大量热量，确保服务器的稳定运行;
3、设计多重供电方案，确保在追求最大计算性能的情况下，也能为整个系统架构提供稳定的供电保障，保障计算系统的可持续性运行。
优质服务保障
1、提供项目专属对接工程师;
2、提供从方案设计、架构部署到系统环境部署搭建、测试保障体系等全流程的解决方案服务;
3、提供优质的培训及售后服务。我们针对本项目所提供的设备进行技术培训，包括运行操作、维修保养及设备简易故障的判别、排除等;同时具有7*24小时值班制度，维修、维护人员实时快速响应售后问题。
