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。

郭雷
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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。

    管理员

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    黄治国

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    韩旭亮

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    丁伟康

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    黄治国

    如何确保数据采集的稳定以及数据安全?

    付焱

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    张科

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    周斌

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    张全

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    景哲

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    辛巍

    AI服务器未来会不会成为云服务提供商的重要底座?

    Eric

    中国AI服务器的每年市场规模已经超过300亿人民币,AI公有云和私有云服务在快速发展之中。未来AI算力在数据中心云平台中的比重和价值应该会继续提升。

    韩旭亮

    数字孪生和元宇宙感觉是不同维度的技术,他们之间有关联的地方吗?

    Eric

    元宇宙和数字孪生来自不同维度的技术,在工业元宇宙的构建,特别在智能制造和智慧城市领域,元宇宙和数字孪生未来会有非常多的交集,数字孪生将会成为构造产业元宇宙,实现物理环境建模、仿真、决策、控制的重要技术基础。

    徐斌

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    景哲

    自动驾驶算是给汽车装上边缘计算了吗?

    Eric

    是的,边缘计算(车载AI芯片)是智能驾驶计算的重要一环。

    黄治国

    AI能从从哪些方面针对制造业进行助力?

    Eric

    AI目前在制造业落地比较集中的场景:产品智能化、生产侧降本增效(工业产品缺陷检测、工艺参数优化、预测性维护、良品率提升等),以及IT效率提升(比如智能客服、RPA机器人流程自动化等)

    丁伟康

    请介绍一下,针对工业互联网智能制造Dell的边缘计算解决方案

    Eric

    Dell面向工业制造业的边缘计算方案,可以提供面向制造业的边缘计算优化型服务器,边缘计算网关,流数据计算和存储方案,以及面向工业AI和大数据的场景化落地解决方案。

    严学峰

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    代彬魏

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    丁伟康

    请介绍一下,目前工业互联网项目的边缘计算采用比例(使用边缘计算)的状况怎样

    Eric

    在工厂、物流、港口、室外站点,对延迟要求高的应用平台,边缘计算使用比较广泛。

    王嵩

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    景哲

    无网络通信和特殊地段,算力平台如何布署应用?

    Eric

    可以采用本地边缘计算。

    严学峰

    请教,戴尔算力工作站和普通的工作站有哪些性能上的区别,针对企业的算力工作站有哪些型号,部署周期是多长?

    黄锦林

    请介绍一下AI是如何助力传统制造业的业务提升?

    Eric

    工业产品质检、良品率提升、预测性维护、工艺参数优化,是目前比较热门的一些AI在制造业的落地场景。

    林云

    有否新一代信息技术与智能制造在食品饮料生产应用场景吗?与稍早期的智能制造有何最大区别?

    丁伟康

    请问一下,Dell的(运用GPU)大算力平台与软件定义的模拟算力优势和特点

    李肖

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    刘志栋

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    严学峰

    请教,戴尔算力工作站有哪些可测量和衡量的数字指标,GPU的配置最高可以达到什么级别,T型主板上还可以使用哪些显卡?

    Eric

    Dell最新第15代服务器,都是采用T型主板;GPU部署密度,Dell目前单机最高可以支持到10块双宽GPU加速卡或者16块单宽GPU卡。

    吴昌荣

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    王嵩

    戴尔算力工作站在工业4.0智能制造领域中的数据从采集、存储、分析到应用充当何种角色?是否有机械设备行业智能制造的成功应用案例?

    Eric

    Dell在针对边缘计算、数据中心集中处理和存储,可以提供有针对性的服务器、存储、工作站产品组合。

    王春福

    来了

    杜会涛

    高性能计算和AI服务器的应用场景有何异同?

    Eric

    AI与HPC有交集,特别是在大模型训练上多机多卡分布式训练正成为主流,也有很多差别:AI计算精度以FP32/FP16/TF32为主,HPC存在很多FP64高精度计算;AI计算大量使用异构加速芯片,比如GPU,很多HPC应用还是使用CPU计算负载;HPC采用集群计算架构,AI计算如果算力要求不是特别高的话可以用单机计算。

    张华

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    王树东

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    曾春晖

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    陶嘉新

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    谢长海

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    邓雪

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    庞运河

    请问:对于中小型传统制造业在AI方面进行的话,原有的软,硬件是否需要大幅度更换?如果需要大幅更换那么费用是多少?

    Eric

    当算力和延迟能够满足要求的时候,可以考虑现有设备的利旧;AI计算可能会出现需要加装GPU卡。

    谢长海

    哪些应用场景适合GPU服务器?

    Eric

    AI、HPC、图像渲染、工业仿真、VDI等,是GPU计算的主要应用场景。

    姜睿

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    薛红运

    GPU异构计算和通用的CPU架构的优劣势是什么?

    Eric

    CPU更加通用性,GPU适合于逻辑简单,可以高度并行化的应用,比如AI深度学习过程中的矩阵计算。

    郭波

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    张华

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    张军伟

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    景哲

    AI服务器和GPU服务器都是装了英伟达A100之类的GPU显卡吗,用异构计算的平台有哪些?

    Eric

    GPU、FPGA、AI专用加速芯片Graphcore IPU,是目前Dell AI异构加速计算的主要加速卡选型。

    杨泉

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    黄治国

    如何解决边缘侧算力不足的问题?

    Eric

    针对AI边缘计算,降低推理阶段的计算精度,模型压缩、量化方法,降低对计算力的要求。

    王嵩

    在智能制造AI方面通过算力得出的数据与传统传感器反馈数据进行比较,是否有较大差异?

    Eric

    有可能机器学习模型计算出的结果,与历史经验的结论是不一致的,结果的验证也是AI的重要一环。

    廖鹏飞

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    徐红日

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    杨冬平

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    孙红芳

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    严学峰

    请教:企业里应用戴尔算力工作站一般需要部署几台,可以和合并到企业自己的混合云服务器里,实现共享和共用算力吗?

    吕笑笑

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    李高健

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    王亚龙

    数字孪生和元宇宙对CPU要求高还是GPU要求高?

    廖鹏飞

    问题1:什么样的场景对边缘和后台的同步处理能力比较强

    Eric

    比如智能驾驶。

    廖鹏飞

    问题2:边缘对数据的解析怎么能保证准确性

    Eric

    机器学习过程中,一般都会有一项数据治理的工作,进行异常数据、零数据进行相应的处理。

    朱冬平

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    廖鹏飞

    问题3:如何对数据有一个比较精确的基线判定

    尹汨

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    廖鹏飞

    问题5:对于这种数据类的处理,是否真有必要上GPU显卡的服务器

    Eric

    具体要看业务场景,如果仅使用CPU是否在吞吐和延迟上有比较明显的影响。比如在AI领域,深度学习对算力要求很高,GPU广泛被使用;在传统机器学习算法,很多的算法就是运行在CPU上。

    范斌

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    孙红芳

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    王嵩

    戴尔算力工作站在工业4.0智能制造领域中的数据从采集、存储、分析到应用充当何种角色?是否有机械设备行业智能制造的成功应用案例?

    王安庆

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    王喜贺

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    於坚华

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    潘杨

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    朱晓民

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    罗太龙

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    张林

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    严学峰

    请教 GPU的虚拟化技术主要使用哪些虚拟方法和技术,GPU的虚拟化如何在管理上和服务器虚拟和桌面虚拟化有哪些区别?

    Eric

    面向VDI的桌面虚拟化,主要做图像处理;AI GPU虚拟化,主要面向CUDA科学计算。具体解决的问题是有差异的。

    石云

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    孟繁明

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    陈艺艺

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    潘杨

    面对GPU的高功耗,戴尔服务器在温控方面有哪些优势?

    Eric

    戴尔服务器管理软件会实时监控设备运行状况,动态调节冷却风的强度和风扇的声学特性,硬件选型上选择更高转换效率的电源以及制冷能力更强的风扇。

    马和平

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    李刚

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    马和平

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    李诚聪

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    丁珑

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    王安庆

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    胡先生

    AI服务器采购成本是不是更高?哪些场景需要高成本的服务器?

    Eric

    因为通常需要GPU加速卡,AI服务器比通用计算服务器,相对成本会高一些。

    尹汨

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    王全新

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    柳涛

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    王嵩

    在智能制造AI方面戴尔算力加速度计算速率如何?

    刘文通

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    唐克辉

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    王庆

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    王安庆

    q

    王安庆

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    庞运和

    这个适合传统中小型制造业吗

    Eric

    未必然所有的AI应用都是需要很高的开发成本,有些应用比如人脸识别、厂区视频分析、智能客服、RPA,并不需要太多的二次开发和训练数据。

    王嵩

    戴尔AI计算平台服务器是否可扩展处理器?

    Eric

    单台服务器提供一定的CPU/GPU扩展性,更大规模的计算一般采用集群分布式训练计算。

    沈先生

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    何星

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    孙巍山

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    郭雷

    张科

    结束了?

    赵文建

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    申斯翼

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    申斯翼

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    赵文建

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    丁伟康

    干货满满,受益匪浅

    黄治国

    谢谢

    郭雷

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    王铮

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    范家辉

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    金鹏程

    .

    孙宜宾

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    孙华友

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    高天鲲

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    黄翔滨

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    卢军

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    付成中

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    朱传力

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    胡厚甲

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    王志伟

    .

    郝一涛

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    微笑
    • 欧阳亮

      清华大学智能制造顾问
      原北重汽轮CIO

    • 吴跃

      戴尔科技集团AI企业技术架构师

    • 王聪彬

      至顶网总编助理

    随着智能制造数字化转型升级的加速,包括智能制造等行业都积极布局大算力计算平台,通过大算力计算平台来承载AI、大数据等技术应用。我们将邀请领先的科技厂商戴尔科技、智能制造行业专家、媒体观察员共同就以下话题进行深入探讨。

    一、探讨智能制造领域中的数据从采集、存储、分析到应用的整个趋势

    二、重点解读智能制造需要一个怎样的大算力平台

    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

      三人谈·圆桌对话:打造大算力平台,实现智能制造充电加速度

      欧阳亮清华大学智能制造顾问,原北重汽轮CIO

      吴跃戴尔科技集团AI企业技术架构师

      王聪彬至顶网总编助理

    • 14:40-15:00

      戴尔科技分享 :面向智能制造的AI与大数据算力平台建设

      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10位精彩提问的用户赠送JY机甲战士蓝牙音箱RSK-W17-DT,奖品以收到的实物为准。

    获奖名单

    恭喜获得JY机甲战士蓝牙音箱RSK-W17-DT 1个

    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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