技术难题内容：目前我司在做生产过程 AI检测业务，存在大模型算力缺乏等技术难题，主要是以下几个方面： 训练时间漫长：大模型训练需要处理海量的数据，算力不足造成每个训练周期都会耗费大量时间。比如在汽车零部件生产检测场景中，要对各种形状、材质的零部件进行缺陷检测，训练数据可能包含数万张不同角度、光照条件下的图像。缺乏算力时，完成一轮完整的训练可能从原本的几天延长至数周甚至数月，这极大地延缓了模型迭代优化的速度，难以及时响应生产过程中的新问题和新需求。 模型难以深度优化：大模型的优化依赖于不断调整参数和尝试不同的架构，算力不足会限制这一过程。例如在电子芯片生产检测中，需要检测极其微小的电路缺陷，若因算力限制无法对模型进行深度优化，可能会漏检一些潜在的缺陷，影响产品质量。 数据处理能力受限：AI 生产过程检测需要处理多源异构的数据，如图像、视频、传感器数据等。算力不足会使数据预处理、特征提取等操作变得缓慢，甚至无法处理大规模的数据。在食品生产检测中，既要对产品外观进行图像识别，又要对生产环境的温度、湿度等传感器数据进行分析，算力不足可能导致数据处理不及时，无法为模型训练提供准确有效的数据。 实时检测响应慢：在生产线上，需要模型能够实时对产品进行检测并给出结果。缺乏算力会导致推理速度大幅下降，无法满足实时性要求。预期达到的目标和技术指标：预期目标：提升检测效率：确保模型在生产线上能够实时、快速地对产品进行检测，消除因算力不足导致的检测瓶颈，使生产流程更加顺畅，整体效率得到显著提升。例如在高速运转的电子产品生产线，将每件产品的检测时间缩短至 1 秒以内，满足生产线的节拍要求。 增强检测准确性：通过充足的算力支持模型深度优化，准确识别各类复杂的产品缺陷、异常情况，减少误检和漏检率，保障产品质量。如在精密机械零部件生产中，将缺陷漏检率控制在 0.1% 以下，误检率降低至 3% 以内。 实现灵活部署：不管是大型企业的多车间、多产线布局，还是中小企业的有限资源场景，都能根据实际需求将大模型顺利部署到相应的硬件环境中，适配不同规模的生产检测任务。 推动模型快速迭代：为模型训练提供有力保障，加速模型的优化进程，使其能够紧跟生产工艺的变化、原材料的更新等因素，及时调整检测策略，持续提升检测性能。 技术指标：训练性能指标：训练时间缩短：对比现有算力不足的情况，将大模型的训练周期缩短 70% 以上。例如原本一个月完成的训练任务，在优化算力后，一周内即可完成首轮训练，后续迭代训练时间也按相应比例缩短。 数据处理吞吐量：每小时能够处理不低于 10TB 的多源异构数据，涵盖图像、视频、传感器数据等，确保海量生产数据能够高效转化为模型训练所需素材。 推理性能指标：单样本推理时间：在常规生产检测场景下，针对单个产品进行检测推理的时间不超过 0.5 秒，保证生产线不停顿、快速流转。 高并发处理能力：能够同时处理至少 100 个以上的产品检测任务，应对大规模生产高峰时段的需求，且处理过程中系统延迟不超过 2 秒。 部署性能指标：硬件适配成功率：达到 95% 以上，无论是高端的 GPU 集群还是中低端的商用服务器，大模型都能稳定适配，正常运行。 分布式部署效果：在分布式计算环境下，节点间通信延迟平均控制在 1 毫秒以内，计算负载均衡度达到 90% 以上，确保整个分布式系统高效协同工作。