服務(wù)器在工業(yè)機器視覺領(lǐng)域的核心價

當前工業(yè)機器視覺技術(shù)正經(jīng)歷深度變革，其應(yīng)用場景已從傳統(tǒng)質(zhì)量檢測、自動化生產(chǎn)逐步延伸至機器人導航、醫(yī)療影像分析等高端領(lǐng)域。隨著技術(shù)迭代升級，行業(yè)面臨三大核心挑戰(zhàn)：高分辨率圖像實時分析、視頻流數(shù)據(jù)深度處理以及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。在此背景下，服務(wù)器集群作為核心算力基礎(chǔ)設(shè)施，其高性能計算、低延遲推理及高可靠性特性，已成為支撐工業(yè)機器視覺系統(tǒng)規(guī)模化部署的關(guān)鍵技術(shù)底座。

缺陷樣本生成技術(shù)突破

在AI 機器視覺落地工業(yè)檢測的過程中，往往因圖像數(shù)據(jù)不足導致的模型訓練及驗證困難、模型指標不佳等問題，加上客戶現(xiàn)場有快速部署和高效換型的需求，如何基于現(xiàn)有的少量真實缺陷樣本，快速建立高檢測能力與強適應(yīng)性模型，是目前各大機器視覺廠商都在急于解決的行業(yè)困境。隨著生成式 AI 和大模型的興起，AI 缺陷生成技術(shù)也取得了重大突破，逐漸成為解決此類行業(yè)困境的優(yōu)選方案。

當前國內(nèi)頭部機器視覺廠商紛紛入局深度學習大模型，積極投入 AI 缺陷生成工具的研發(fā)，前期預訓練模型學習缺陷特征和范圍，僅需 1-5 張真實缺陷樣本，通過微調(diào)訓練參數(shù)（如缺陷類型、尺寸、分布密度等），并輸入提示詞，即可批量生成高質(zhì)量仿真圖像。可應(yīng)用于項目的批量部署，減少人造真實缺陷的數(shù)量，快速縮短項目周期，降低部署成本。該缺陷生成工具基于結(jié)合transformer 訓練框架，要求服務(wù)器具備高效的數(shù)據(jù)吞吐能力和分布式訓練支持，這對服務(wù)器的并行計算能力和顯存容量都提出了極高要求。

技術(shù)實現(xiàn)架構(gòu)和落地核心

超強性能支持

2 顆英特爾?至強?第 5 代或 4 代處理器；最大支持32 根 DDR5 內(nèi)存，內(nèi)存速率支持 4800MHz ，最大支持 8TB內(nèi)存容量；支持最新 400Gb ETH 和 HDR 高速智能網(wǎng)卡；最大支持 8 張雙寬 PCI-E 5.0 全高全? GPU 加速卡。

極佳的存儲靈活性和可擴展性

最多可支持 24 顆 2.5可熱插拔 NVMe/SATA/SAS drive bays；支持 2x M.2 NVMe SSD；支持 OCP3.0。

冗余設(shè)計，高可靠性

支持 4 個 2000W（3+1）、2400W（2+2）白金冗余電源可選配高性能 Raid 卡；支持Raid0/1/10/5/6/50/60 ；支持 TPM 模組支持加密功能；支持豐富的 RAS 性能。

模組化設(shè)計，簡單易用

搭載可插拔?扇模組，支持重型?扇；搭載可熱插拔硬盤模組。