北京譯圖智訊是一家 OCR 識別軟件廠商，致力于為客戶構建一站式 OCR 識別解決方案，專注于計算機視覺、圖像識別、深度學習等 AI 技術的研發，助力企業實現數字化轉型，降本增效。

圖像處理和 OCR 識別是運算密集型技術，對算力要求較高，借助于NVIDIA A100 Tensor Core GPU及A10 Tensor Core GPU，譯圖智訊構建了更加高效的硬件訓練平臺，縮短了 OCR 模型訓練、預測的處理周期，進一步提升了 OCR 識別速度與精度。

OCR 過程包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、OCR 識別、NLP 提取等模型訓練任務，其中每一個模型都需要對大量樣本進行標注訓練，所需數據量龐大且復雜，整個建模過程對服務器算力、GPU 顯存都提出了更高的要求。

譯圖智訊以往訓練服務器采用的是 CPU + NVIDIA T4 GPU 多卡的硬件方案，其運行速度遠遠跟不上復雜模型建設的需求，實際運算性能大打折扣。NVIDIA A100 及 A10 GPU 配備了具有更高精度的第三代 Tensor Core 核心，可實現成千上萬個 GPU 集群的高效擴展。A10 相較于 T4，可提供高達 2.5 倍的虛擬工作站性能及推理性能，結合 A100 跨工作負載的高強計算力，相比上一個平臺，譯圖智訊實現了最高 20 倍的 AI 性能，以及 3 倍的 AI 訓練速度，可快速完成數據建模。

借助 NVIDIA A100，滿足了需要更大顯存的訓練任務。以 OCR 文本識別訓練為例，需要對數千萬的圖像數據進行訓練，采用基于 T4 構建的服務器時，訓練周期需要 7 天，依托 A100，訓練周期可縮減至 3-4 天，極大地提升了模型和產品的迭代周期；同樣在模型預測階段，以調用頻次最高的身份證識別為例，在以 T4 構建的服務器中，OCR 識別一次需要 300ms，1 秒鐘可識別 3 張身份證，依托 NVIDIA A100 服務器，每一次可以縮短至 100-200ms 左右，1 秒鐘可識別 5-6 張身份證，單位時間處理時間顯著降低，并發能力增加，給產品研發速度帶來質的提速。

通過 NVIDIA A100 及 A10 強大的算力服務器支持，能夠并行運行多個計算機視覺算法架構，在節省運行顯存開銷的同時，帶來了更快的神經網絡訓練及推理效率，顯著加速了 OCR 識別中對圖像數據處理的時間。

譯圖智訊產品總監劉偉表示“模型訓練在 NVIDIA GPU 上的運行速度更快，極大優化了圖像處理流程，使研發人員能夠更高效地投身到圖像標注、訓練、分析、文字識別的過程中。隨著 OCR 識別技術的應用越來越廣泛，譯圖智訊將更高效地利用 AI，借助NVIDIA GPU AI計算平臺，提升 OCR 識別的速度與精度，使 OCR 在各個場景都達到毫秒級的運行速度，專注更智能、高效、安全穩定的 OCR 整體識別解決方案，助力 OCR 識別技術創新，加速社會信息化進程。”

本案例中，NVIDIA 優選級合作伙伴北京安聯通助力譯圖智訊部署了高效 AI 計算處理平臺，同時幫助譯圖網絡數據中心的設備進行升級改造，部分網絡設備換成全新的 NVIDIA 網絡產品，使網絡傳輸速度比原來的提高數 10 倍，給客戶體驗感更好，識別速度更快。