Являясь предприятием национального уровня «Специализированное, утонченное, дифференцированное и инновационное» «Маленький гигант», базирующимся в Оптической долине Уханя, Homsh официально запустила собственный вычислительный центр Lightyear AI. Расширенный и отремонтированный из существующей внутренней вычислительной лаборатории, он вмещает пять серверных шкафов с номерами LY-00 по LY-04, с зарезервированными местами для будущего расширения.
Это больше, чем просто модернизация центра обработки данных. Внешне он служит вычислительным центром «ИИ + безопасность личности» в ландшафте индустрии искусственного интеллекта Оптической долины. По сути, он отвечает более высоким требованиям к алгоритмам распознавания, предъявляемым развитием доверенных цифровых удостоверений личности в Китае. Внутренне он лежит в основе итераций алгоритмов, чипов и продуктов Homsh за последние годы и определит объем нашего прогресса в исследованиях и разработках на следующем этапе.
Вид на месте шкафов вычислительного центра Lightyear AI. Пять шкафов LY-00 по LY-04 имеют унифицированные таблички с названиями и зарезервированные расширяемые позиции.
Оптическая долина отдает приоритет искусственному интеллекту как одному из ключевых направлений развития. По общедоступным данным, по состоянию на этот год в Оптической долине насчитывается более 800 предприятий в области ИИ с промышленным масштабом более 60 миллиардов юаней, а установленная вычислительная мощность в регионе превысила 5000P. План действий Оптической долины «ИИ+», опубликованный в марте этого года, предусматривает десять ключевых задач, включая создание интегрированной платформы агрегации ИИ и интеллектуального оборудования, запуск выставочного зала сценариев ИИ и содействие открытию сценариев применения такими органами, как департаменты общественной безопасности. Оптическая долина также постоянно укрепляет свои преимущества по всей цепочке в области «сенсорика – хранение – передача – вычисления».
Эти направления тесно согласуются с технической дорожной картой Homsh. Homsh создала полную промышленную цепочку, охватывающую проприетарные алгоритмы, специализированные чипы, встраиваемые модули, интеллектуальные терминалы и соответствующие платформы бэк-энда. «Сенсорика» относится к захвату радужной оболочки глаза; «вычисления» охватывают алгоритмы распознавания и ядра вывода на периферийных устройствах, которые воплощены в интеллектуальных терминалах ИИ, развернутых в сценариях общественной безопасности, контроля над наркотиками, умного доступа, финансов и государственных услуг.
В научно-техническом парке, известном своей вычислительной мощностью и терминалами ИИ, распознавание личности является неотъемлемым шлюзом для многих сценариев применения. Вычислительный центр Lightyear AI предоставляет Homsh самостоятельную основу для обучения в области исследований и разработок алгоритмов по всей промышленной цепочке и вносит вклад в экосистему ИИ Оптической долины как игрок, ориентированный на сегмент безопасности личности.
С 15 июля 2025 года вступают в силу «Меры по управлению национальными общественными службами аутентификации сетевой личности», совместно выпущенные шестью ведомствами, включая Министерство общественной безопасности и Администрацию киберпространства Китая. В «Мерах» явно изложена стратегия доверенной цифровой личности и защита безопасности личной информации граждан, подчеркивается принцип «минимального предоставления» и делается личная информация граждан «используемой, но невидимой». При онлайн-подаче заявления на получение удостоверения личности распознавание лиц является частью процесса проверки личности — биометрическое распознавание стало ключевым компонентом национальной системы цифровых удостоверений личности.
Чтобы личность была доверенной, само распознавание должно быть надежным. Это требует как минимум трех уровней защиты:
1. Точное распознавание Для сопоставления личности в больших масштабах частота ложного срабатывания и частота ложного отказа должны выдерживать строгие испытания. Национальные стандарты для технических требований к изображениям радужной оболочки глаза, методов оценки алгоритмов и устройств захвата были выпущены в области общественной безопасности. Алгоритмы должны проходить многократное обучение и оценку в соответствии с этими стандартами.
2. Надежная защита от спуфинга Атаки с предъявлением поддельных данных с использованием фотографий, распечаток и протезов представляют реальную угрозу для проверки личности. Модели обнаружения атак с предъявлением (PAD) требуют непрерывного обучения и итеративного противодействия с большими объемами выборок.
3. Безопасная обработка данных Биометрические данные не могут быть заменены после утечки. Выполнение распознавания на терминальных устройствах для уменьшения загрузки и хранения необработанных биометрических данных соответствует принципу «используемый, но невидимый», который требует эффективных моделей и ядер вывода на периферийных устройствах.
Все три уровня зависят от вычислительной мощности для итеративного совершенствования моделей. Распознавание радужной оболочки глаза известно своей высокой точностью и стабильностью. Чтобы оно играло большую роль в более широком ландшафте доверенных цифровых удостоверений личности, вычислительная мощность является незаменимой инфраструктурой.
Задолго до того, как «Вычислительный центр Lightyear AI» получил свое название, эта вычислительная инфраструктура долгое время функционировала как внутренняя вычислительная лаборатория, служащая основой для обучения многих ключевых достижений Homsh:
● Собственное ядро RDPU
Ядро вывода ИИ, независимо разработанное командой исследований и разработок Homsh, с соответствующим обучением модели и проверкой, завершенными здесь. Оно теперь применяется в распознавании радужной оболочки глаза для обеспечения эффективного распознавания на устройстве.
● Система алгоритмов PhaseIris
Обучение и итерация модулей, включая локализацию, сегментацию, кодирование, сопоставление и оценку качества.
● Обнаружение живости PAD
Обучение моделей защиты от атак с предъявлением, поддержка слоя «надежная защита от спуфинга» при проверке личности.
● Технология искусственного интеллекта OVAI
Обучение моделей глубокого обучения и нейронных сетей.
● Модели продуктовой линейки
Оптимизация алгоритмов для продуктов, включая устройства захвата, контрольные ворота, умные замки и системы сопоставления удостоверений личности.
Непрерывная поддержка вычислительной лаборатории на протяжении многих лет была предпосылкой для последовательного вывода этих достижений от алгоритмов до чипов и продуктов.
Итерация PhaseIris и OVAI никогда не останавливается, с текущим обучением и настройкой параметров, выполняемыми на вычислительном центре Lightyear AI. Основная цель ремонта и расширения — обеспечить бесперебойность этой основной линии исследований и разработок и отсутствие снижения эффективности обучения. Каждое улучшение точности распознавания и возможностей обнаружения живости напрямую повышает надежность продуктов в сценариях с высоким уровнем безопасности, таких как общественная безопасность, финансы и государственные услуги.
Это расширение отвечает двум четким и существенным требованиям: Во-первых, обучение моделей в более крупных масштабах. По мере масштабирования сценариев цифровой идентификации базы данных сопоставления растут, операционные среды становятся более сложными, а методы атак развиваются. Алгоритмам требуются более крупные модели, больше данных и больше раундов обучения для поддержания стандартов точности и безопасности. Мощности исходной вычислительной лаборатории стало бы недостаточно.
Во-вторых, исследования и разработки новых продуктовых линеек. Интеллектуальные терминалы являются ключевым направлением развития Оптической долины. Новые исследования и разработки продуктов Homsh требуют независимой и достаточной вычислительной поддержки и больше не могут конкурировать за ресурсы с итерацией основных алгоритмов.
Вычислительная мощность: Масштаб кластера по стандартизированным метрикам
По грубой оценке по унифицированной метрике FP32 для общих вычислений с плавающей запятой, общая вычислительная мощность кластера вычислительного центра Lightyear AI составляет примерно 250 Тфлопс (эквивалентно примерно 0,25 Пфлопс) с оценочным диапазоном 240–280 Тфлопс. Точная цифра будет обновляться по мере расширения оборудования.
Хранилище: Распределенная система хранения данных между устройствами
Что касается хранения данных, вычислительный центр Lightyear AI оснащен распределенной системой хранения данных класса 250 ТБ, охватывающей несколько устройств в кластере, поддерживающей управление данными для обучения и версиями моделей. Некоторые устройства и не смонтированные разделы все еще находятся на стадии проверки и дополнения, их емкость еще не включена в общий масштаб.
Масштаб: Поэтапное строительство и поэтапное расширение
Вычислительный центр Lightyear AI в настоящее время имеет 5 серверных шкафов с унифицированными табличками и зарезервированными местами для расширения, применяя подход поэтапного строительства и поэтапного развертывания.
Заключительные замечания
О Homsh
WuHan Homsh Technology Co., Ltd. (HOMSH), основанная в 2011 году и базирующаяся в Оптической долине Уханя, является национальным предприятием «Специализированное, утонченное, дифференцированное и инновационное» «Маленький гигант» и национальным высокотехнологичным предприятием. В течение 15 лет компания фокусируется на исследованиях и разработках в области распознавания радужной оболочки глаза и биометрических чипов.
Основное преимущество Homsh заключается в ее полной технической цепочке, охватывающей проприетарные алгоритмы, специализированные чипы, встраиваемые модули, интеллектуальные терминалы и платформы сопоставления бэк-энда. Компания владеет собственным алгоритмом распознавания радужной оболочки глаза PhaseIris и технологией искусственного интеллекта OVAI, а также продолжает совершенствовать свое собственное ядро вывода ИИ для обеспечения эффективного распознавания личности на устройстве.
Портфель продуктов компании включает устройства захвата радужной оболочки глаза, двухрежимные терминалы контроля доступа с распознаванием радужной оболочки глаза и лица, оборудование для прохода, умные замки, USB-ключи для радужной оболочки глаза и крупномасштабные системы сопоставления удостоверений личности. Компания предоставляет комплексные решения, охватывающие захват удостоверений личности, создание баз данных, проверку и управление бизнесом, обслуживая такие сектора, как общественная безопасность, контроль над наркотиками, умный доступ, финансы и государственные услуги, а также управление объектами с высоким уровнем безопасности.
