品高股份携手 openFuyao,推出品高智算云平台(BingoAIInfra V2.0-FY)商业版

品高股份基于openFuyao推出商业版品高智算云平台(BingoAIInfra V2.0-FY),采用容器化与虚拟化融合的“双擎”架构,支持CPU/GPU/NPU等多架构异构算力统一纳管与调度。平台具备统一资源抽象、异构驱动隔离、资源池化、模型感知调度和统一服务治理五大能力,覆盖AI训练、推理、模型开发等全场景,适配国产芯片及主流AI框架,强化企业级安全治理与运营能力。

openFuyao社区成员、商业发行版伙伴广州市品高软件股份有限公司(简称“品高云”)基于openFuyao推出商业发行版产品——品高智算云平台(BingoAIInfra V2.0-FY),该平台采用容器化与虚拟化融合的“双擎”架构,面向数据中心、一体机及边缘节点等环境,实现多样化计算资源的统一纳管。未来,品高云将持续发挥在企业级产品化、单机异构资源管理、场景化交付及运营治理等方面的优势,将社区创新转化为面向行业需求的产品与解决方案。


随着AI应用不断深入行业场景,企业面对的已经不再只是“有没有算力”的问题,而是如何让不同类型、不同架构的算力真正被统一管理和高效使用。当前,从CPU、GPU到NPU,多种计算架构并行发展,国产算力生态也在持续丰富。与此同时,大模型训练、推理、模型开发以及行业AI应用对底层资源的需求差异越来越明显。算力种类越多,资源管理、环境适配和任务调度的复杂度也随之提升。
 

近日,品高股份正式加入 openFuyao 社区,并推出基于openFuyao的商业版产品——品高智算云平台(BingoAIInfra V2.0-FY)。双方将围绕多样化算力接入、异构资源管理、容器调度及 AI 推理等方向开展技术协同。

品高智算云平台(BingoAIInfra)是品高股份自主研发的面向AI Infra 人工智能基础设施的架构平台底座。围绕国产化、场景化、低碳化、协同化等关键智算调度需求与场景,为企业用户提供智算基础云底座。

该平台采用容器化与虚拟化融合的“双擎”架构,面向数据中心、一体机及边缘节点等环境,对底层多样化计算资源进行统一纳管。平台支持Intel、鲲鹏、飞腾、海光等CPU架构,以及江原、天数、昇腾、NVIDIA等GPU/NPU算力,并结合 Kubernetes 和AI算力调度能力,实现虚拟机、容器和裸金属资源的统一调度。

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围绕异构算力管理,BingoAIInfra 具备五大核心特点:

统一资源抽象,识别不同芯片的算力、显存、带宽与运行状态,形成统一资源视图;

异构驱动与运行时隔离,为不同驱动、框架和模型服务建立独立环境,降低多软件栈冲突;

资源池化与模块化配置,按芯片组合、资源配额与业务需求划分独立异构资源池,实现隔离与灵活配置;

模型感知调度,结合任务类型、模型特征、SLO 与实时负载,动态选择更优执行位置;

l 统一服务治理,集中管理模型服务、任务队列、资源状态、日志与运行监控。

基于这套能力,平台可将数据中心级算力调度能力下沉至单机,目前已随新一代品原AI一体机推出,实现不同业务与模型在相互隔离的资源池中运行,又由平台在资源池之上统一编排,让隔离资源仍服务于同一条业务流程。

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围绕模型开发、分布式训练、微调和在线推理等场景,BingoAIInfra 以相互隔离的资源池组织算力:推理资源池保障生产服务,训练资源池承担数据处理、模型适配与微调评测,并由平台统一完成模型版本与发布管理,形成从算力申请、环境创建、任务运行到模型服务发布的一站式链路,支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架。

在推理环节,平台支持PD分离与AFD模块级切分,围绕首Token时延、逐Token时延与吞吐等Token SLO优化链路表现,让不同算力各展所长;针对多模型混合负载,平台建立模型画像与算力画像,按任务图统一部署、路由与监控,使大模型、OCR、Embedding 与多模态生成模型在同一套算力上协同运行。

面向企业级生产环境,BingoAIInfra 将安全、权限与运营治理能力纳入统一平台体系,提供项目与租户隔离、资源配额、权限控制、操作审计与监控告警等能力,实现算力资源的全过程管理,支撑 AI 业务稳定运行。

此次加入openFuyao社区,品高股份将发挥BingoAIInfra 在企业级产品化、单机异构资源管理、场景化交付与运营治理等方面的积累,与社区形成分工互补:openFuyao 提供开放的多样化算力生态,品高股份负责产品化封装与行业场景落地。

双方将围绕异构算力适配、容器调度、国产算力支持及 AI 推理等方向开展联合共建,推动BingoAIInfra 与社区版本同步演进,并联合芯片、整机、模型等产业链伙伴,推动社区技术成果向行业场景转化。

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 55 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9512** mAP50-95 | 0.6746 Precision | 0.8796 Recall | 0.8825 train/box_loss | 0.8608 train/cls_loss | 0.7232 val/box_loss | 0.9955 val/cls_loss | 0.5511 【训练过程分析】 这轮训练我经历了从初始到稳定的曲折过程。前 20 个epoch,loss 曲线呈现了陡峭的下降趋势,mAP50 指标从 0.8 开始逐步攀升,仿佛在寻找一个合适的平衡点。然而,从第 21 个epoch 开始,mAP50 的提升速率显著放缓,整体曲线显得有些曲折,有时甚至停滞不前,让我一度以为训练出现了问题。直到第 35 个epoch,loss 开始逐渐趋于平稳,这标志着模型已经找到了一个较好的收敛区间。到了最后的 20 个 epoch,尽管 mAP50 依旧在稳步上升,但提升幅度已经不大,这意味着模型已经接近其性能天花板。 在这个过程中,我重点关注了 box_loss 和 cls_loss 的变化。初期阶段,box_loss 快速下降,从 0.9 逐渐降至 0.86,而 cls_loss 则从 0.75 逐步下降至... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
内容概要:本文围绕PUMA(Propagator Method-based DOA Estimation)算法在波达方向(DOA)估计中的改进实现展开,重点在于通过Matlab编程对算法进行仿真与性能验证。作为阵列信号处理领域的高分辨率DOA估计算法,PUMA在传统方法基础上提升了估计精度与鲁棒性,尤其在低信噪比、小样本等恶劣条件下仍能保持优异性能。文中系统阐述了PUMA算法的理论基础、数学模型及其相较于MUSIC、ESPRIT等经典算法的优势,并通过仿真实验进行对比分析,展示其在分辨力、稳定性和计算效率方面的综合优势,适用于实际雷达、无线通信与电子侦察等应用场景。; 适合人群:具备信号处理、通信工程、电子信息或雷达系统等相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉阵列信号处理理论与Matlab编程环境者尤佳; 使用场景及目标:①用于学术研究中DOA估计算法的性能优化与新方法对比验证;②应用于雷达系统、5G/6G通信、智能天线、电子对抗等领域的高精度空间谱估计任务;③作为Matlab仿真实践资源,支持课程设计、学位论文复现与科研项目开发; 阅读建议:建议结合阵列信号处理基础知识体系学习本资源,重点关注PUMA算法的改进机制与核心代码实现逻辑,建议动手运行并调整仿真参数以深入理解不同因素(如阵元数、信噪比、快拍数)对估计性能的影响。
内容概要:本文系统整理了一套面向科研仿真的Matlab/Simulink资源合集,涵盖电力电子、控制理论、信号处理、电力系统、智能优化算法、机器学习、图像处理、路径规划、通信技术、雷达追踪、车间调度等多个前沿科研领域。重点资源包括三相PWM整流器双闭环控制、磁流变阻尼器非线性特性建模、双有源桥(DAB)DC-DC变换器优化控制、电网不平衡下的功率平衡策略、卡尔曼滤波状态估计、多类型路径规划与调度算法等,多数为顶级EI期刊成果复现,配套仿真模型、原理说明、参考文献及代码,具备较强的学术参考价值与工程实践意义。; 适合人群:适用于从事电气工程、自动化、控制科学与工程、信号与信息处理、计算机、机械电子等方向的硕士/博士研究生及科研人员,要求具备Matlab/Simulink基础操作能力及相关专业背景;也适合高校教师指导课程设计、毕业设计或科研项目开发。; 使用场景及目标:①辅助高水平论文研究与期刊成果复现;②支撑课程设计、毕业设计与科研项目开发;③深入理解先进控制策略(如VOC、SVPWM、模糊PID、滑模控制)与系统建模方法;④结合YALMIP等优化工具开展算法设计与验证;⑤拓展智能优化、机器学习、路径规划等跨学科研究能力。; 阅读建议:建议按照资源目录顺序系统浏览,优先关注标注“顶级EI复现”的高价值模型,结合公众号“荔枝科研社”提供的网盘资料与技术文档进行仿真实践,通过动手调试加深对算法逻辑与系统动态特性的理解,提升科研建模与创新能力。
内容概要:本文以“月哨兵”科幻角色数字雕刻工程为实例,系统构建了从程序化粗模到高精度雕刻的完整数学模型。研究涵盖重拓扑、Catmul-Clark细分、笔刷位移场建模、多部件组装及精细度上限分析等核心环节。通过ZRemesher将304,050顶点粗模重拓扑为28,600顶点的全四边形网格,并逐级细分至732万面,实测面数递推F(k)=F₀·4ᵏ完全符合理论。利用ZBrush Python接口注入Standard笔刷操作,首次通过同拓扑OBJ逐顶点差分获得真实位移场数据,实测最大位移0.454873,8.756%顶点发生显著位移。提出“理论-内存-拓扑-视觉”四层精细度上限模型,指出在24GB内存条件下工程合理上限为10⁷~10⁸面,视觉收益受渲染分辨率制约趋于饱和。最终完成755万面的组装网格并经工程文件回读验证一致性。; 适合人群:具备三维建模与数字雕刻基础,熟悉ZBrush工作流,从事角色资产开发或程序化内容生成的技术美术、图形学研究人员及高阶数字艺术家。; 使用场景及目标:①理解Catmul-Clark细分曲面在工业级雕刻流程中的数学机制;②掌握基于脚本驱动的可复核雕刻工程构建方法;③评估高面数模型的内存代价与视觉收益平衡;④学习重拓扑、位移场量化、多部件合并等关键技术的工程实现。; 阅读建议:本文强调数学建模与实证闭环,建议结合附录中的脚本与数据文件进行复现实践,重点关注逐顶点差分、细分递推验证与四层上限模型的构建逻辑,以深入掌握高精度数字雕刻的系统性工程方法。
内容概要:本文详细介绍了一种基于新扩展移相角控制的双有源桥(DAB)变换器仿真模型,采用EPS调制策略,聚焦于实现软开关技术与最小应力优化目标。通过Matlab/Simulink平台构建系统模型,完整呈现了DAB变换器的控制逻辑、电路拓扑结构及关键参数设计过程。研究重点在于提升变换器的转换效率与功率密度,有效降低开关损耗与器件电压/电流应力,尤其适用于高频隔离型直流变换应用场景。文中系统分析了移相角调控机制对功率流动的影响,并通过仿真验证了控制策略在不同工况下的动态响应性能与优化效果,展示了从理论建模到仿真实现的全流程技术路径。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关领域的科研人员、研究生以及具备一定仿真基础的高年级本科生;适用于从事新能源汽车、可再生能源并网、微电网与储能系统方向研究的专业技术人员。; 使用场景及目标:①研究DAB变换器在高效能量双向传输中的应用方案;②掌握EPS调制下实现零电压开通(ZVS)与最小电流应力的控制方法;③学习基于Simulink的电力电子系统建模、控制器设计与仿真分析技巧; 阅读建议:建议结合Matlab/Simulink环境动手复现仿真模型,重点关注移相角调节策略、软开关实现条件与系统效率优化之间的关系,配合相关文献深入理解控制机理与工程应用背景。
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的无刷直流电机(BLDCM)控制仿真方法,重点实现了模糊PID与传统PID等多种控制策略在无刷直流电机调速系统中的对比分析。通过构建转速电流双闭环控制系统,结合无位置传感器控制、滑模观测器等先进技术,系统地展示了不同控制算法在动态响应、稳态精度以及抗干扰能力等方面的性能差异。文章提供了多个典型仿真模型,如三相桥式星型全控电路、双闭环调速系统、模糊神经网络PID控制等,涵盖传统PID、模糊PID及模糊神经网络PID三种控制方式的对比研究,旨在为电机控制领域的科研与教学提供一套完整、详实的技术参考与仿真案例支持。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展无刷直流电机控制算法的研究与比较,特别是模糊PID与传统PID在调速性能上的差异分析;②用于高校课程设计、毕业设计或科研项目中电机控制系统的仿真验证与优化;③为工业界提供先进控制策略在电机调速系统中应用的参考方案,推动高性能电机控制技术的发展与落地。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的多种仿真模型,如模糊神经网络PID、无感控制、滑模观测器等,进行对比实验与参数调试,深入理解各控制策略的设计原理与适用场景。同时,可参考附带的说明文档和参考文献,掌握建模细节与控制器参数整定方法,进一步提升仿真的准确性与工程实用性。
PowerShell Windows 运维诊断实验室 本资源是《Windows 进程、服务、监听端口与计划任务排查》技术文章的配套实验源码,面向 Windows 系统运维、PowerShell 脚本开发及故障诊断学习者。 一、资源内容 资源包含两个核心 PowerShell 脚本: Start-LocalTcpLab.ps1:创建本地 TCP 监听实验环境,支持自定义监听端口及运行时长,便于验证端口与进程的关联关系。 Get-WindowsOpsSnapshot.ps1:只读采集 Windows 进程、TCP 监听端口、系统服务及计划任务信息,支持按名称或端口筛选,并返回结构化诊断结果。 二、主要功能 进程诊断:查询指定进程及相关运行信息。 端口排查:检查 TCP 监听端口及对应进程。 服务检查:查询 Windows 服务状态。 计划任务检查:按名称筛选 Windows Scheduled Tasks。 错误记录:收集诊断过程中产生的错误信息。 报告导出:支持将诊断结果转换为 JSON 格式,便于归档和后续分析。 三、运行环境 Windows 10 / Windows 11 Windows PowerShell 5.1 或 PowerShell 7.x(Windows) 相关检查依赖 NetTCPIP、ScheduledTasks 模块 四、安全设计 诊断脚本采用只读设计,不修改系统配置,不启动或停止服务及计划任务,也不主动写入文件。 TCP 实验仅监听本机 127.0.0.1,具有运行时间限制,不提供 HTTP 服务。 如需采集进程命令行参数,应注意敏感信息脱敏。 五、适用场景 适用于 Windows 运维故障排查、PowerShell 自动化学习、端口占用分析、服务状态检查、计划任务诊断,以及 优快云 技术文章配套实践。
内容概要:本文围绕“双碳”战略背景,系统阐述了基于Simulink的汽车碳排放建模与仿真技术,重点引入模糊PID控制优化动力系统性能,以实现节能减排目标。文档整合了多个Matlab/Simulink科研仿真案例,涵盖无刷直流电机(BLDC)控制、三相PWM整流器、电池管理系统、路径规划、信号处理、智能优化算法及图像处理等领域,全面展示Matlab在智能控制与绿色能源系统中的应用价值。同时强调科研应兼具严谨逻辑、创新思维与工具赋能,并提供完整的仿真资源链接与学习路径支持实践落地。; 适合人群:具备Matlab/Simulink基础,从事自动化、电气工程、车辆工程、控制科学、电力电子及智能制造等相关领域的科研人员或高年级本科生、研究生;适用于开展节能减排、新能源系统优化、智能控制算法研究等课题的研究者。; 使用场景及目标:①学习在Simulink中构建汽车能耗与排放仿真模型并应用模糊PID进行动态优化;②掌握BLDC、PWM整流器等关键部件的建模与控制策略设计;③借鉴丰富案例提升科研效率,拓展在智能控制、路径规划、信号处理等方向的应用能力;④通过提供的网盘资源获取完整代码与资料,支撑论文写作与项目开发。; 阅读建议:建议按照资源目录顺序系统学习,结合百度网盘提供的Matlab/Simulink代码动手实践,重点关注控制策略的设计、仿真结果的分析与优化过程,同时注重培养科研思维与工程实际问题的结合能力。
内容概要:本文详细介绍了一套针对无刷直流电机(BLDC)的Simulink仿真资源包,核心内容包括转速电流双闭环控制与无位置传感器控制技术,采用滑模观测器(SMO)实现无感控制,并提供了模糊PID与传统PID控制策略的对比仿真模型。资源包包含三个完整的Simulink仿真模型、详尽的说明报告及参考文献,系统展示了BLDC电机在不同控制算法下的动态响应特性与控制精度。重点涵盖控制器设计、观测器构建、参数整定方法以及高性能调速系统的实现路径,有助于深入理解现代电机控制中的关键理论与工程实践问题。; 适合人群:适用于电气工程、自动化、控制科学与工程等领域的高校本科生、研究生及从事电机驱动系统研发的工程技术人员;要求具备一定的MATLAB/Simulink操作能力和自动控制理论基础。; 使用场景及目标:① 掌握无刷直流电机双闭环控制系统建模与仿真方法;② 深入研究无位置传感器控制中滑模观测器的设计原理与实现过程;③ 对比分析模糊PID与传统PID在电机调速系统中的鲁棒性、响应速度与抗干扰能力;④ 支持课程设计、毕业设计、科研项目验证或高水平论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的详解说明报告逐步运行并调试各仿真模型,重点关注控制器参数调节、滑模观测器抖振抑制策略及不同控制方式下的转速响应曲线对比,深入理解控制机理;同时推荐查阅配套参考文献以夯实理论基础,提升科研分析与实践创新能力。
内容概要:本文详细介绍了一种基于变分贝叶斯近似的递归噪声自适应卡尔曼滤波方法,并配套提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决传统卡尔曼滤波在面对过程噪声和观测噪声统计特性未知或时变情况下性能退化的问题,通过引入变分贝叶斯推断技术,实现对噪声协方差的在线联合估计与动态更新,从而提升滤波器在非平稳环境中的状态估计精度与鲁棒性。文中系统阐述了算法的理论基础、数学推导流程、递归计算结构及关键实现步骤,涵盖了概率图模型构建、似然函数近似、变分迭代优化等核心技术环节,适用于复杂动态系统中的自适应信号处理与状态估计任务。; 适合人群:具备良好线性系统理论、概率统计与贝叶斯估计基础,并熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事导航、控制、传感融合等相关领域的工程技术人员; 使用场景及目标:①应对实际工程中因噪声先验信息缺失或环境变化导致的标准卡尔曼滤波失效问题;②应用于无人机导航、智能驾驶、工业状态监测、传感器融合等高精度自适应估计场景,提升系统在不确定环境下的稳定性和准确性; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐模块研读,重点理解变分贝叶斯迭代过程中噪声协方差矩阵的后验更新机制,并通过仿真实验对比所提方法与标准KF/EKF/UKF的估计性能差异,深入掌握噪声自适应滤波的设计思想与实现技巧。
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