生产安全管理：通过智能视频分析技术分析从生产现 场采集的视频，进行行为识别与违规监测，如自动识 别生产线上的工人是否穿了防护服、佩戴安全帽，是 否进入违禁区等，并立即给出违规报警。还可以在仓 库等重点防火区域部署智能视频分析系统，实时检测 烟雾、火焰等火灾迹象，并快速触发报警。 此外，AI 技术在生产过程管控方面还可用于排产与调度 优化、资源与物料管理、能耗与排放管理等环节，推动 制造业向更高效、智能的方向发展。 的内存进行扩展，在系统启动 时，仅 HBM 模式不需要任何代码更改且不需要 DDR。 HBM 平坦模式 为需要大内存容量的应用程序提供灵活性，HBM 平坦模式提供了一个包含 HBM 和 DRAM 的 平坦内存区域，可用于每核心需要 > 2 GB 内存的工作负载。该模式可能需要进行代码更改。 HBM 缓存模式 旨在提高 > 64 GB 容量或每核心需要 > 2 GB 内存的工作负载的性能。该模式无需代码更改， 从系统的角度，这个架构中 Intel 的软硬件扮演着非常重要的角色： 40 02 英特尔 ® 技术方案 工业异常检测任务是制造业中的一项关键技术，它通过计算机视觉来识别和定位工业产品中的异常区域。这一过程对于确保 产品的质量、避免潜在的安全风险以及减少经济损失具有重要意义。在传统的生产线上，产品质量控制和安全性监测往往依 赖于人工检查或简单的自动化工具，但这些方法效率低下且容易出错。

和教学资源扩展平台，为老师和学生提供适应性的自主学习 平台与资源，提供各种可视化的教学设备，运用教学平台的 及时交互与展示，为学生提供更多的学习资源，更好的自主 与个性化学习。  优势 设备和技术更加先进 不同的学习区域方便学生进行多种形式的学习 “ 一对一”学习环境 赵建华 南方科技大学高等教育研究中心 联合国教科文组织国际高等教育创新中心 0755-88010937 zhaojh@sustc.edu

计算数据细粒度切分， 减少计算与通信相互等待 计算加速 忽略无效计算， 减少计算量和内存量 4 Multi head Attention 中常见模型的 mask 上 三角区域均接近于 0 自适应选择性重计算、内存碎片优化、 … 模型训练：应用使能软件加持， MFU 领先、线性度持平 NV 模型训练最优 = 单机执行最优 + 集群并行最优 + 中断时间最短 软件层分布式并行