生成式AI近年来的迅猛发展引发了广泛关注,大模型也成为当前热门的研究方向之一。从最早横空出世的围棋机器人AlphaGo,到人工智能绘画,再到火爆全球的ChatGPT,图像识别作为视觉领域的重要组成部分在其中扮演着不可或缺的角色。
01.
生成式AI蓬勃发展
图像识别深度赋能
图像识别的发展经历过三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。因数字图像与模拟图像相比具有存储,传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等天然优势,这些便为图像识别的发展提供了强大动力。无论是神机妙算的智慧医疗、慧眼识珠的机器质检、眼观六路的自动驾驶,还是解放脑力的生产力工具AI绘画、ChatGPT,背后均需借助图像识别技术,其底层动力便是大规模数据、深度学习算法与高性能算力支撑。
02.
加快推动科研攻关
广大 “视”在必行
广州大学作为国家“111计划”建设高校 、广东省和广州市高水平大学重点建设高校,多年来坚持科技创新战略与人才强校理念,重点布局“重大基础设施安全+智慧运维”、“网络空间信息+智能应用技术”2个创新枢纽,在多领域组建了一批高水平科研团队。
由于学院在图像修复、图像/视频检索、文本分类等场景下的研究进程深入,大规模图像、视频数据的汇入使得原有集群无法维持应有的研究效率,数据存储也陷入瓶颈,因此需要建设更稳定可靠的高性能计算集群,且同时需要满足大容量存储、易扩展的功能。
03.
为高校提质增效
提供算力源泉
针对广州大学的科研需求,我们为其选用了KI4224G高性能AI服务器作为主力机型。硬件上,该机型搭载2颗新一代英特尔®至强®可扩展处理器,支持32根高性能内存,大幅提高内存带宽,更加适合图形渲染、多媒体编辑等处理工作;同时该机型最大支持24个2.5寸SAS/SATA热插拔存储盘位,能够充分满足前端图片数据进行二次存储的容量需求。
高性能计算集群的成功部署,使得平台的计算性能数倍提升,增强了图像、文本识别的准确性,同时可轻松实现海量数据的存储和便捷扩容。高校作为新兴技术的培养皿,以梦为马,我们作为深耕多年的服务器厂商,将以算力为缰,为高校科研的稳步开展深度赋能。
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