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　　從快捷支付到智能門禁，智能手機到服務(wù)機器人，不知不覺中，3D視覺感知技術(shù)已經(jīng)深入到我們的生活，成為智能設(shè)備感知環(huán)境、進行智能交互的共性技術(shù)。為了加速3D視覺感知技術(shù)與AI技術(shù)的融合，滿足AIoT、3D掃描、服務(wù)機器人等典型應(yīng)用場景的AI訓(xùn)練需求，奧比中光與浪潮信息合作構(gòu)建面向3D視覺感知的AI訓(xùn)練平臺，強化3D視覺算法訓(xùn)練能效，加速智慧3D視覺應(yīng)用的創(chuàng)新迭代。

　　通過浪潮 AI 服務(wù)器和浪潮AIStation軟硬件一體化的方案組合，奧比中光實現(xiàn)了計算節(jié)點、數(shù)據(jù)存儲的敏捷擴容，滿足3D視覺訓(xùn)練不斷增長的AI算力以及數(shù)據(jù)存儲業(yè)務(wù)需求，幫助奧比中光將樣本數(shù)據(jù)獲取效率平均提升30%，提升算法人員對比驗證實驗的工作效率，并縮短訓(xùn)練周期以及簡化運維工作。

　　3D視覺算法訓(xùn)練面臨多重挑戰(zhàn)

　　奧比中光以"讓所有終端都能看懂世界"為使命，構(gòu)建起"全棧式技術(shù)研發(fā)能力+全領(lǐng)域技術(shù)路線布局"的 3D視覺感知技術(shù)體系，在技術(shù)上縱向?qū)θ�鏈路技術(shù)進行全棧式自主研發(fā)，橫向?qū)�結(jié)構(gòu)光、iToF、雙目、dToF、Lidar、工業(yè)三維測量進行全領(lǐng)域布局，是行業(yè)領(lǐng)先的3D視覺感知整體技術(shù)方案提供商。

　　人類約70%的信息是通過人眼獲取，未來的機器人也將和人類一樣，大量信息都將通過視覺感知技術(shù)獲取。然而，現(xiàn)實物理世界是三維的，傳統(tǒng)相機、攝像機的2D成像技術(shù)是無法完整重現(xiàn)各類三維場景的，因此需要通過3D視覺感知技術(shù)讓終端獲取更多精準的三維信息，從而"看懂"真實世界。

　　3D 視覺與 2D視覺技術(shù)的最大區(qū)別在于處理的數(shù)據(jù)類型不同。在 3D 視覺領(lǐng)域，被處理的對象通常是依靠 3D 傳感器采集到的三維點云數(shù)據(jù)，而 2D 視覺技術(shù)主要被用于處理平面圖像里的信息。這決定了 3D 視覺不僅能夠感知場景中物體的有無，還賦予了機器捕捉真實世界空間、人體、物體的三維信息的能力，讓終端設(shè)備具有類似人眼感知環(huán)境的能力。

　　3D視覺感知給各行業(yè)帶來不同的創(chuàng)新應(yīng)用，背后離不開AI技術(shù)的加持。AI 和3D視覺感知技術(shù)的結(jié)合可幫助計算機更好地進行空間、人體和物體的數(shù)字重建，縮小物理空間與虛擬世界的差距，是促使 AI 更廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵共性技術(shù)。配合AI算法能夠?qū)崿F(xiàn)多種2D成像技術(shù)難以實現(xiàn)的功能，使得骨架跟蹤、數(shù)字孿生、AR交互、三維重建、自主定位導(dǎo)航等應(yīng)用有更好并精準的體驗。

　　3D視覺感知技術(shù)與 AI 的融合應(yīng)用也帶來了算力方面的挑戰(zhàn)。這一方面是由于，3D視覺數(shù)據(jù)比2D視覺數(shù)據(jù)提高了不止一個數(shù)據(jù)量級，AI算法訓(xùn)練也需要更高的算力支撐，對3D視覺訓(xùn)練平臺的算力、存儲及集群資源調(diào)度都是一個挑戰(zhàn)。以奧比中光為例，算法人員在使用圖片樣本進行訓(xùn)練時，由于樣本數(shù)據(jù)集規(guī)模高達1TB左右，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)接嬎愎?jié)點時間需要2-3小時，導(dǎo)致整體訓(xùn)練過程較長。

　　此外，高效的AI算法訓(xùn)練有賴于敏捷的算力資源管理。奧比中光需要根據(jù)不同的場景訓(xùn)練不同的算法，這些算法對AI算力的需求在規(guī)模、時間等方面存在著差異，固定的算力資源分配將會導(dǎo)致資源浪費、資源不足等問題。要想充分利用算力資源，就需要簡單、易用、高效的AI訓(xùn)練平臺，對資源進行敏捷分配，同時簡化運維管理。

　　浪潮AI整體解決方案給3D視覺訓(xùn)練裝上"助推器"

　　浪潮信息為奧比中光提供了AI服務(wù)器NF5488A5、NF5468M6和浪潮 AIStation智能業(yè)務(wù)生產(chǎn)創(chuàng)新平臺的整體解決方案組合，不僅提供了AI算力，同時實現(xiàn)了AI計算集群的敏捷管理，支撐三維重建、人體骨架、人像摳圖、 深度恢復(fù)、定位感知、模型量化、圖像超分辨率、圖像風(fēng)格遷移、圖像生成等應(yīng)用創(chuàng)新。

　　浪潮AI服務(wù)器為奧比中光提供了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的GPU服務(wù)，滿足大模型、自監(jiān)督模型的算法需求，支持多種網(wǎng)絡(luò)，采用存算分離架構(gòu)，保證GPU資源的高效利用。另外，采用了多級存儲架構(gòu)，優(yōu)化性能和性價比，搭配浪潮AIStation實現(xiàn)多種算力資源的可視化管理。

　　浪潮AIStation智能業(yè)務(wù)生產(chǎn)創(chuàng)新平臺是浪潮面向人工智能企業(yè)訓(xùn)練與推理場景開發(fā)的高效人工智能資源平臺，支持私有化部署，實現(xiàn)從模型開發(fā)、訓(xùn)練、部署、測試、發(fā)布、服務(wù)的全流程一站式高效交付，有效的解決奧比中光原有計算平臺的數(shù)據(jù)孤島、計算資源分散、開發(fā)軟件棧重復(fù)構(gòu)建等問題。通過對計算資源、數(shù)據(jù)資源、深度學(xué)習(xí)軟件棧資源進行統(tǒng)一管理，AIStation為環(huán)境構(gòu)建、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型評估、模型推理、上線部署全鏈條全面提速，助力用戶加快AI開發(fā)應(yīng)用創(chuàng)新。

　　AIStation的GPU池化和GPU細粒度調(diào)度功能，幫助奧比中光將顯著提升了集群資源利用率，不僅滿足不同3D視覺算法訓(xùn)練的算力需求，減少了GPU資源的空置率，而且降低了算力成本。奧比中光通過AIStation的一站式人工智能開發(fā)和分布式自適應(yīng)優(yōu)化能力，在提升業(yè)務(wù)效率的同時簡化了運維管理。

　　以奧比中光的在人體骨骼智能檢測為例，浪潮AI解決方案在研發(fā)階段實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和便捷鏡像環(huán)境制作，為對比實驗及參數(shù)調(diào)試提供支持;在訓(xùn)練階段，通過資源優(yōu)化分配和托管訓(xùn)練方式，為高效完成訓(xùn)練任務(wù)和結(jié)果復(fù)現(xiàn)提供保證;在部署階段，AIStation的多種AI框架支持，使得項目在多平臺、多芯片的實現(xiàn)更加便捷快速，高效部署三維人體骨骼檢測應(yīng)用，滿足"虛擬人"生成等元宇宙創(chuàng)新應(yīng)用的大規(guī)模AI算力需求。

　　3D視覺感知技術(shù)與AI技術(shù)的融合是智算時代的重要趨勢，浪潮AI服務(wù)器和浪潮AIStation平臺通過強大的算力性能、卓越的分布式自適應(yīng)優(yōu)化能力與算力資源管理能力，為智能3D視覺技術(shù)的深度應(yīng)用提供有力支撐，讓越來越多的機器看懂三維世界。