借助GPU搶占AI制高點(diǎn)的安防企業(yè)有哪些？

　　GPU與CPU的性能PK

　　在人工智能 (AI) 新時(shí)代，深度學(xué)習(xí)以不同于史上其他計(jì)算模型的方式改變著世界。搜索引擎、互動(dòng)語(yǔ)音和視頻推薦顯然是我們?nèi)粘Ｊ褂玫谋姸?AI 服務(wù)中的幾項(xiàng)。采用 Pascal 架構(gòu)的 NVIDIA GPU 為 AI 新時(shí)代提供計(jì)算引擎，可加快深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的訓(xùn)練和部署速度，從而帶來(lái)卓越的用戶(hù)體驗(yàn)。

　　響應(yīng)速度是決定用戶(hù)是否采用互動(dòng)語(yǔ)音、視覺(jué)搜索和視頻分析等服務(wù)的關(guān)鍵因素。隨著深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和復(fù)雜性越來(lái)越高，CPU 已經(jīng)無(wú)法再提供交互式用戶(hù)體驗(yàn)。Tesla P4 可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)，推理性能為 CPU 的 40 倍。

　　視頻結(jié)構(gòu)化助力智慧城市建設(shè)

　　從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，智慧城市就是感知、分析和提取城市系統(tǒng)的各種信息并做出相對(duì)應(yīng)反饋的一整套城市管理系統(tǒng)，其中，原始的視頻數(shù)據(jù)是城市系統(tǒng)信息的重要組成部分。現(xiàn)如今，海量視頻數(shù)據(jù)已成必然，需要一套可以自動(dòng)從視頻中提取結(jié)構(gòu)化信息的方案，把視頻、圖像“翻譯”成機(jī)器可以理解的語(yǔ)言，并進(jìn)行保存，確保后續(xù)提供給上層應(yīng)用平臺(tái)調(diào)用和處理的素材。

　　視頻結(jié)構(gòu)化的意義

　　視頻或者圖像數(shù)據(jù)，從前端傳感器直接獲得，從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，是一種非結(jié)構(gòu)化信息。只有在實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化處理之后，才能將其中有價(jià)值的數(shù)據(jù)直觀、高效的保存、處理和應(yīng)用。在智慧城市建設(shè)中，有成千上萬(wàn)路監(jiān)控?cái)z像頭或者傳感器，晝夜不停地監(jiān)視或采集其他原始數(shù)據(jù)。其中，會(huì)產(chǎn)生海量的音視頻數(shù)據(jù)，需要監(jiān)控管理平臺(tái)處理。即便人力充沛的情況下，面對(duì)龐大的視頻數(shù)據(jù)，要求快速、準(zhǔn)確地從海量數(shù)據(jù)中找到有效的信息，幾乎是不可能的。受制于肉眼識(shí)別勞動(dòng)強(qiáng)度的極限，在發(fā)生緊急事件時(shí)，人力調(diào)配和視頻資源往往存在矛盾，不依靠計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行篩選，必然造成貽誤戰(zhàn)機(jī)。

　　視頻結(jié)構(gòu)化就是實(shí)現(xiàn)將海量視頻中的人、車(chē)目標(biāo)進(jìn)行提取并識(shí)別的過(guò)程。一旦有重要事件發(fā)生，系統(tǒng)就可在數(shù)據(jù)庫(kù)中快速查找到關(guān)鍵的“人”、“車(chē)”、“物”等相關(guān)音視頻線索。針對(duì)海量監(jiān)控視頻錄像的事后分析，傳統(tǒng)以人海戰(zhàn)術(shù)為主的視頻線索查找，顯然不能滿(mǎn)足高效查找，正面臨巨大挑戰(zhàn)，急需一種更為高效的、自動(dòng)的、智能的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上述需求。

　　深度學(xué)習(xí)技術(shù)，助力視頻結(jié)構(gòu)化

　　在安防行業(yè)中，通過(guò)深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化信息提取，完成了傳統(tǒng)算法無(wú)法完成的功能，算法效果也得到大幅度提高。

　　在安防大數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)的大背景下，具有研發(fā)實(shí)力的廠商紛紛基于GPU進(jìn)行視頻相關(guān)產(chǎn)品(前端智能及后端服務(wù)器等)研發(fā)，之前被稱(chēng)為視頻核彈的Jetson TX1 GPU模塊，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人工智能市場(chǎng)(包括無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等設(shè)備)及安防監(jiān)控市場(chǎng)(智能攝像機(jī)、人臉識(shí)別攝像機(jī)等)，安防廠商?？?、宇視、文安及格靈等公司，均已展示了相關(guān)的產(chǎn)品。

　　NVIDIA的GPU形成了不同目標(biāo)應(yīng)用的產(chǎn)品體系，如在人工智能和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，形成了以TeslaP100為核心的訓(xùn)練體系，以P4/P40為核心的數(shù)據(jù)中心推理體系，以及以Jetson TX1為核心的智能設(shè)備體系。

　　近日，安防領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)大華首發(fā)推出了基于Tesla-P4的視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器，混搭E5系列CPU及8塊P4卡 GPU的服務(wù)器，具有超強(qiáng)的運(yùn)算能力，據(jù)說(shuō)其最大可支持192路1080P高清實(shí)時(shí)視頻分析，完成結(jié)構(gòu)化信息提取，不可謂不強(qiáng)大。

　　據(jù)相關(guān)資料，該服務(wù)器采用NVIDIA? Tesla? P4 GPUs作為核心處理負(fù)載，功耗低，性能強(qiáng)，相較于市場(chǎng)上同類(lèi)別的產(chǎn)品，視頻處理能力將提高50倍以上。單塊Tesla P4可以取代13臺(tái)CPU服務(wù)器，與傳統(tǒng)的CPU方案相比，處理推理應(yīng)用的能效比與CPU相比提高了40倍，節(jié)省成本(包括服務(wù)器成本和電力成本)超過(guò)800%。小編認(rèn)為，基于GPU的優(yōu)勢(shì)及視頻分析工作的特性，確實(shí)可能有如此強(qiáng)悍的運(yùn)算能力提升，不過(guò)也很考驗(yàn)廠商的優(yōu)化能力。

　　深度視頻服務(wù)器的發(fā)展

　　安防監(jiān)控的未來(lái)在智能，智能的實(shí)現(xiàn)在于大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的核心是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的引擎是GPU(目前)，NVIDIA的GPU芯片Tesla P4發(fā)布不到半年，就有安防廠商推出了基于該芯片的視頻結(jié)構(gòu)化服務(wù)器，不可謂不快速高效!

　　從TX1到目前的P4/P40，伴隨GPU的快速升級(jí)，安防廠商能第一時(shí)間結(jié)合安防實(shí)際情況投入研發(fā)并落地產(chǎn)品，非常值得一贊。但是，相關(guān)產(chǎn)品的推出是借勢(shì)GPU進(jìn)行自我營(yíng)銷(xiāo)還是貨真價(jià)實(shí)的成果落地?Tesla P4 與 CPU 的協(xié)同配合真的能夠?qū)崿F(xiàn)理論上的40倍性能提升還是僅僅是理論?安防AI的諸多問(wèn)題，僅僅依靠一塊高性能的GPU能夠得到多大改善? 拭目以待!