政策导读

前瞻政策:新一代信息技术与智能制造

《“十四五”智能制造发展规划》提出,加快新一代信息技术与制造全过程、全要素深度融合,推进制造技术突破和工艺创新,推行精 益管理和业务流程再造,实现泛在感知、数据贯通、集成互联、 人机协作和分析优化,建设智能场景、智能车间和智能工厂。

前瞻政策:中国智能制造发展研究报告:能力成熟度

为贯彻落实《“十四五”智能制造发展规划》,推动“制造企业智能制造能力成熟度水平明显提升”转型升级目标,中国电子技术标准化研究院推出《中国智能制造发展研究报告:能力成熟度》

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刘洋
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    直播结束,大家稍后可在视频区观看回放视频。获奖的观众请注意接听电话,会有专人与您确认收件地址,感谢您的参与。

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    秦学文

    戴尔科技的服务器优势有哪些?集成了哪些AI技术?

    Eric

    Dell PowerEdge服务器其中的一类产品,就是用于AI加速计算,它们通常提供类似GPU的异构加速芯片支持。PowerEdge服务器自身也有集成AI技术用于比如监控和系统管理,像CloudIQ软件是通过AI技术对服务器的运行状态进行主动监控和预防性维护,通过AI机器学习技术对风扇转速及声学特性进行智能调节 等。

    刘杰

    签到

    韦先生

    服务器配置如何

    Eric

    Dell服务器的CPU、内存、硬盘、是否需要GPU这些选项,都可以按照需求灵活配置。

    明华

    签到

    吴安明

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    李丽

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    熊群琦

    除了AI应用,目前制造业还需要哪些技术来实现数字化转型?

    Eric

    除了AI,数字孪生、工业互联网、工业大数据都是目前制造行业数字化转型的比较热门的技术方向与技术手段。

    高伍

    施耐德电气在AI应用方面的优势是什么?

    王丽

    工业自动化的数字化应用有什么特点?

    郑武

    戴尔嘉宾提到到AI异构计算平台,能详细阐述一下吗?

    Eric

    AI异构计算,我们通常是指除了CPU计算芯片外,采用其他计算芯片来加速AI计算的计算架构,我们目前可以支持的AI异构加速芯片包括GPU、FPGA以及戴尔科技参与投资的Graphcore IPU AI专用加速芯片。

    韦先生

    好的 了解了

    朱迪

    戴尔科技在智能制造领域都做了哪些事情?

    Eric

    例如在AI领域,我们在应用AI技术在工业产品缺陷检测、良品率提升、预测性维护等工业生产领域,戴尔自身的工厂也在应用AI机器学习技术在自动化生产及质检等环节。

    杨泉

    签到

    黄晓丽

    传统的IT架构能支撑起未来的智能制造呢,如果支撑不了,需要怎么把传统IT架构做升级提升呢?

    Eric

    在制造行业,我们一般建议在传统IT基础架构(虚拟化、数据库加速、数据存储、数据保护等),通过增加对新型IT技术基础设施的支持,比如工业AI、工业大数据、工业IoT等,来扩展对新业务的支持能力,而不是完全摒弃原有的基础架构及运维经验。我们为制造行业用户提供的例如AI平台解决方案,也尽量可以做到对现有行业习惯使用的软件及硬件工具的延续性支持。

    肖元志

    都在说智能造,那么企业在转型成制造需要应用哪些确实的技术,Al有在转型的过程中的逻辑又是什么?

    Eric

    AI在制造行业场景化落地,我们建议一是针对具体场景选择最适合的AI技术手段和算法,二是针对AI选择技术匹配,可以为企业带来比较高的投入产出成效的场景。

    高伍

    施耐德电气在AI应用方面的优势是什么?

    管理员

    施耐德电气在AI方面的优势主要是对行业的理解和数十年的行业积累。同时,施耐德电气在机器学习和运筹学领域有非常丰富的实际经验,无论是在自己工厂中的实践,还是和客户共创的项目,都是经过了时间的考验。

    姚波

    AI和OT结合还面临哪些挑战??

    管理员

    首先,AI和OT的结合面临的最大挑战依然是如何找到最适合的AI技术去支持OT场景,我们在生产工艺上应用AI的场景一般会比较具体,比如说某种食品的生产工艺中,对于盐度的设定要准确到千分之几的误差,那么AI技术如何去控制繁杂的设备来达到这个目标? 其次,数据采集依然是AI和OT结合的挑战,因为,AI需要大量的数据支持,相比to C的场景,工业领域的数据类型更加复杂,使用的协议各不相同,数据的质量参差不齐,采集的频率到秒级甚至毫秒级,这些都是会影响AI和OT完美结合的困难点。

    马永平

    仿真训练等对服务器硬件要求高不高?

    Eric

    仿真计算通常采用单机或多机HPC集群计算架构,之前主要是采用CPU计算,现在Ansys、Altair的工业仿真软件,也越来越多使用GPU来计算。具体使用CPU或者GPU来加速仿真计算,取决于仿真软件及具体的求解器。

    杨宏伟

    针对算力消耗大的场景,英伟达在优化方面有哪些建议?

    Stan

    如果是渲染场景,在硬件不变的前提,减少模型的面数,减少drawcall。或者通过美术方面的优化。

    杨超

    英伟达针对GPU的优化,有哪些创新技术?

    Stan

    如果针对Deep learning的优化,我们有Tensor和RT core的优化。

    郑璐璐

    针对边缘计算,戴尔科技的方案有哪些?

    Eric

    1. Dell正在提供面向边缘计算的服务器以及Edge Gateway产品,像我们已经发布的XR4000、XR12、XR11等,它们的机箱更加紧凑,对环境适应能力更强;2. 戴尔即将会发布的一个软件运营平台解决方案叫Frontier,旨在帮助企业大规模安全管理和协调边缘计算基础设施;3. 我们正在联合更多的行业应用合作伙伴生态,为我们的用户提供边缘应用场景化解决方案,如面向制造企业的AI边缘产品质检方案。在下个月,我们将会在上海揭牌戴尔中国边缘计算展示中心。

    黄晓丽

    说的真好

    马欣

    绿色节能方面,戴尔服务器有什么特色

    Eric

    在服务器设计上,我们选择提供更高转换效率的电源设施;在内部主板风道设计上,通过改变电源位置,增加机箱背部开孔,建立更加流畅的热空气通道,来提升散热性能降低运行功耗。我们采用智能冷却技术套件来提升气流,风扇功耗最高可以降低52%。Dell OpenManage Power Manager软件,可以实时管理服务器的制冷策略与功率上限,对于僵尸虚拟机进行制动关闭;可以提供服务器碳排放检测报告。对于有液冷需求的用户,戴尔还可以提供冷板式和浸没式两种服务器液冷解决方案。

    王焕然

    对于今年流行的GPT,英伟达有哪些硬件的支持?

    Stan

    可以采用A800和H800的集群训练,如果使用程序比如ChatGPT,那就没有限制。

    宋女士

    目前制造业中,基于chatGPT这样的对话机器人适合应用在哪些方面?

    Eric

    首先可以设想到的应用场景是客服系统;ChatGPT也提供代码生成的功能,未来经过充分良好的Prompting 提示工程优化的类ChatGPT应用,可能也会应用到工业软件的代码生成。另外AI与RPA机器人流程自动化的结合,未来在制造行业也会有不少的应用场景。

    把武

    针对GPU功耗,戴尔科技的散热系统有什么独特之处?

    Eric

    戴尔提供的动态矢量散热技术,针对GPU这样PCIe的部件,可以根据实际运行功耗动态条件冷却风的强度及风扇声学特性。另外,在机箱设计,GPU的布局,以及风扇的选型上,我们也针对GPU有额外的优化设计。比如高密度(4卡及更高密度的GPU加速服务器),我们通常会采用GPU前置方式,这样GPU散热效果更好。

    贾琨

    哪些应用场景适合GPU服务器?

    Eric

    目前比较集中的是三类:1. 采用深度学习、强化学习技术的AI训练及推理计算场景;2. 图形计算场景,如VDI、渲染、云游戏、视频转码等;3. 部分HPC科学计算,比如生命科学、分子动力学等。

    高国辉

    戴尔在数据安全方面的解决方案?

    Eric

    在设备内部,我们的计算服务器与数据存储设备采用Zero Trust零信任的机制来设计我们服务器的安全特性;在系统解决方案,戴尔有专门的数据保护解决方案团队,提供“本地备份+异地容灾+数据避风港”三位一体的解决方案;戴尔“数据避风港”解决方案,是专门针对勒索病毒攻击的数据保护方案。

    赵斌

    嘉宾提到Omniverse平台,支持异构计算吗?还是说必须应用在AI服务器上?

    Stan

    Omniverse需要用到GPU加速服务器,在GPU选型上和AI服务器的不同是,要求GPU需要有图形计算功能,比如像A40这样的GPU卡

    刘洋

    高性能计算和AI服务器的应用场景有何异同?

    Eric

    AI与HPC有很大的交集,但不完全重叠。AI主要是服务于人工智能应用的计算平台,可以是HPC集群计算(AI GPU分布式训练,通常在较大模型的训练计算场景),如果对算力要求不高的比如小模型训练或者AI推理计算可以是单机计算;HPC高性能计算,目前有相当部分的研究和算力投入是在AI领域,特别是大模型训练上,但是HPC也有很多其他的科学计算场景,比如分子动力学、生命科学的基因测序、蛋白质结构、分子筛选,新材料结构计算,工业领域的CAE仿真计算,芯片领域的EDA电子设计自动化等。

    李刚

    施耐德电气提到的能源管理,目前国内数字化处于一个什么水平?

    管理员

    在国内还是处于领先的地方,但是能源管理细分领域很多,比如低压,中压,高压,行业又细分为楼宇,工业自动化等,所以要看具体细分领域。

    微笑
    • 吴跃

      戴尔科技集团
      AI企业技术架构师

    • 彭斯巍

      NVIDIA Omniverse
      业务经理

    • 张毅

      施耐德电气中国软件
      研发中心创新负责人

    • 王聪彬

      至顶网总编助理

    如今包括汽车、新能源、集成电路等先进制造业正在从根本上重塑全球生产生活方式。随着AI等新技术的突飞猛进,先进制造结合新技术正在朝着智能制造方向演进。我们将邀请领先的科技厂商戴尔科技、智能制造行业专家、媒体观察员共同就相关话题进行深入探讨。

    • 一,先进制造结合AI应用呈现哪些特点
    • 二,面向智能制造,需要怎样的大算力平台
    • 三,戴尔科技如何打造面向智能制造的下一代IT架构

    扫码报名参会

    • 14:00-14:40

      • AI赋能,助力先进制造迈向智能制造
      • 吴    跃戴尔科技集团AI企业技术架构师
      • 彭斯巍NVIDIA Omniverse 业务经理
      • 张    毅施耐德电气中国软件研发中心创新负责人
      • 王聪彬至顶网总编助理(主持)
    • 14:40-15:00

      • 戴尔科技分享:AI计算在制造行业应用落地的探索与实践
      • 吴    跃戴尔科技集团AI企业技术架构师

    有奖互动

    欢迎积极参与直播提问,我们将从互动中选出5位精彩提问的用户赠送 四喜悠品柿柿如意旅行茶具 ,奖品以收到的实物为准。

    • PowerEdge R760

      机架式服务器

      为增长和扩展而设计架构,采用高核心数CPU、先进的DDR5内存技术、高带宽网络以及基于Gen5的NVMe存储。

    • PowerEdge R660

      机架式服务器

      采用支持高带宽内存的处理器,利用处理器的高核心数量,以及比常规DDR5内存高出4倍多的内存带宽,在风冷的基于1U处理器的HPC中提供无与伦比的性能。

    • PowerEdge XR4000

      机架式服务器

      对于机器链路汇聚、 VDI 、AI推理、 OT/IT 转译、工业自动化、远程办事处和分支办事处等场景非常理想。

    • Dell PowerEdge

      全新一代服务器手册

      新一代 Dell PowerEdge 服务器,旨在跨越核心数据中心、大规模公有云和边缘位置加速计算性能和提供更好的可靠性,为各类工作负载提供强大的算力。

    获奖名单

    四喜悠品柿柿如意旅行茶具 5位

    会后请注意接听电话,我们会有客服人员与您电话联系,核实邮寄地址并邮寄奖品。

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