北京2020年11月24日 /美通社/ -- 浪潮AI服務器集群與浪潮AIStation人工智能開發平臺為科沃斯AI技術研發和應用提供強大的AI算力生產和高效的AI算力調度能力，有效提升AI算力生產，計算資源利用效率提高90%以上，物體識別等AI訓練環境部署由過去的幾天縮短到數小時，同時分布式訓練任務的執行速度提高70%以上，大大加快科沃斯智能掃地機器人AI關鍵技術的開發進程和智慧新品的迭代速度，搶占智慧人居市場先機。
“智慧人居”作為數字社會發展的重要方向，在提升居住品質、提高現代生活幸福感方面具有重要意義。統計數字顯示，中國已經成為全球第二大智能家居市場，智能家居產品呈現出高速增長的態勢，2019年中國智能掃地機器人銷量高達532萬臺，銷售額達到79億元。
其實，早期不夠“智能”的掃地機器人曾經飽受詬病，以占據主流的隨機碰撞式掃地機為例，無頭蒼蠅式的路線規劃和強大的撞擊力，常常會撞壞貴重的實木家具，或者打破花瓶等易碎物品，不但不能完成“清潔”的使命，還留下“一地雞毛”。而之后的路線規劃式掃地機雖然不會再像“淘氣”的碰撞式掃地機那樣隨手打碎家中物品，但事先規劃好的路線難免會有清掃死角，時間長了還是會在角落發現厚厚的積灰。
科沃斯為掃地機打造“最強大腦” 開啟“智慧人居”新生活
作為國內智能掃地機器人的第一品牌，科沃斯早在2015年就推出了Smart Navi技術，引領“先建圖、后清掃”的全局規劃新風潮。2020年,科沃斯利用人工智能技術打造掃地機器人“最強大腦”，將全新TrueMapping全局規劃技術應用在了地寶T8 Family全線產品，搭載DToF傳感器，利用智能化的物體識別對家居環境的識別，獲取并分析環境中的障礙物數據，準確判斷障礙物的品類，規劃出最優的地面清潔解決方案，提升清潔效率，減少人工干預，讓擁有了“智慧大腦”的掃地機器人成為Z時代家庭的“標配”。
要提升機器人的物體識別能力，非常重要的一點在于對機器人的深度學習算法模型進行訓練，提升其對于目標物體的推理速度與識別精度。但是，面向物體識別的深度學習模型訓練需要處理大規模的訓練數據，對算力的要求非常高。當前，基于GPU的AI服務器被普遍用于深度學習模型訓練與推理中，但AI服務器集群廣泛存在著算力資源分配不均及利用率不高等問題。因此，要提升AI視覺識別模型的訓練精度與速度，不僅需要性能強勁的AI計算平臺，更需要強大的算力資源調度能力。
科沃斯一直致力于提升AI技術研發，加快家居機器人的智能化迭代。在打造AI研發的算力基礎設施時，科沃斯認識到，算力平臺在提供強勁、穩定的AI算力的同時，必須能夠實現對AI算力資源統一、高效的管理，充分挖掘AI算力的效率，從而提升技術研發能力和產品迭代速度。
浪潮AI助力科沃斯實現“智慧進化”
科沃斯蘇州研發中心選擇浪潮AI集群和AIStation人工智能開發平臺來支撐AI視覺技術研發，以提高深度學習模型的訓練效率，解決算力瓶頸問題，并降低總體技術研究成本。
針對科沃斯智能識別模型訓練需求，浪潮搭建了以AI服務器NF5468M5為核心的AI計算平臺，為科沃斯的AI訓練提供強勁計算力。浪潮NF5468M5是業界首款面向AI云設計的彈性GPU服務器，可靈活支持AI模型訓練性能最大化或AI在線推理效能最大化。
科沃斯AI計算平臺配置的AIStation是浪潮面向人工智能企業訓練場景開發的人工智能資源平臺，可實現容器化部署、可視化開發、集中化管理等，為用戶實現高效的計算力支撐、精準的資源管理和調度、敏捷的數據整合及加速、流程化的AI場景及業務整合，有效打通開發環境、計算資源與數據資源，提升開發效率。
AIStation支持Kubernetes+Docker的快速部署方式，幫助科沃斯減少了AI訓練環境部署的復雜度，環境部署由過去的幾天縮短到數小時。創新的GPU多維細粒度分配策略可最大化發揮計算資源的性能，為科沃斯提升資源利用率達90%以上。與此同時，科沃斯研發者基于AIStation圖形化的方式可快速啟動分布式任務訓練，不僅無需人工協調資源，還可提升訓練任務執行速度至70%以上。
浪潮為科沃斯打造的AI訓練集群集成了浪潮的AI算力生產和算力調度能力，通過硬件重構與軟件定義的方式為科沃斯的AI技術研發提供強勁高效的智慧計算服務，加速科沃斯掃地機器人識別室內圖像物體、分類記錄、視覺測距和避障能力的迭代，助推科沃斯創新技術成果落地，推動“中國智造”不斷升級。
