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)習以不同于史上其他計算模型的方式改變著(zhù)世界。搜索引擎、互動(dòng)語(yǔ)音和視頻推薦顯然是我們日常使用的眾多 AI 服務(wù)中的幾項。采用 Pascal 架構的 NVIDIA GPU 為 AI 新時(shí)代提供計算引擎，可加快深度學(xué)習應用程序的訓練和部署速度，從而帶來(lái)卓越的用戶(hù)體驗。

　　響應速度是決定用戶(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(zhù)深度學(xué)習模型的準確性和復雜性越來(lái)越高，CPU 已經(jīng)無(wú)法再提供交互式用戶(hù)體驗。Tesla P4 可實(shí)現實(shí)時(shí)響應，推理性能為 CPU 的 40 倍。

　　視頻結構化助力智慧城市建設

　　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的各種信息并做出相對應反饋的一整套城市管理系統，其中，原始的視頻數據是城市系統信息的重要組成部分?，F如今，海量視頻數據已成必然，需要一套可以自動(dòng)從視頻中提取結構化信息的方案，把視頻、圖像“翻譯”成機器可以理解的語(yǔ)言，并進(jìn)行保存，確保后續提供給上層應用平臺調用和處理的素材。

　　視頻結構化的意義

　　視頻或者圖像數據，從前端傳感器直接獲得，從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，是一種非結構化信息。只有在實(shí)現結構化處理之后，才能將其中有價(jià)值的數據直觀(guān)、高效的保存、處理和應用。在智慧城市建設中，有成千上萬(wàn)路監控攝像頭或者傳感器，晝夜不停地監視或采集其他原始數據。其中，會(huì )產(chǎn)生海量的音視頻數據，需要監控管理平臺處理。即便人力充沛的情況下，面對龐大的視頻數據，要求快速、準確地從海量數據中找到有效的信息，幾乎是不可能的。受制于肉眼識別勞動(dòng)強度的極限，在發(fā)生緊急事件時(shí)，人力調配和視頻資源往往存在矛盾，不依靠計算機自動(dòng)進(jìn)行篩選，必然造成貽誤戰機。

　　視頻結構化就是實(shí)現將海量視頻中的人、車(chē)目標進(jìn)行提取并識別的過(guò)程。一旦有重要事件發(fā)生，系統就可在數據庫中快速查找到關(guān)鍵的“人”、“車(chē)”、“物”等相關(guān)音視頻線(xiàn)索。針對海量監控視頻錄像的事后分析，傳統以人海戰術(shù)為主的視頻線(xiàn)索查找，顯然不能滿(mǎn)足高效查找，正面臨巨大挑戰，急需一種更為高效的、自動(dòng)的、智能的系統實(shí)現上述需求。

　　深度學(xué)習技術(shù)，助力視頻結構化

　　在安防行業(yè)中，通過(guò)深度學(xué)習對視頻進(jìn)行結構化信息提取，完成了傳統算法無(wú)法完成的功能，算法效果也得到大幅度提高。

　　在安防大數據及深度學(xué)習的大背景下，具有研發(fā)實(shí)力的廠(chǎng)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)廣泛應用于人工智能市場(chǎng)(包括無(wú)人機、機器人等設備)及安防監控市場(chǎng)(智能攝像機、人臉識別攝像機等)，安防廠(chǎng)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形成了不同目標應用的產(chǎn)品體系，如在人工智能和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，形成了以TeslaP100為核心的訓練體系，以P4/P40為核心的數據中心推理體系，以及以Jetson TX1為核心的智能設備體系。

　　近日，安防領(lǐng)導企業(yè)大華首發(fā)推出了基于Tesla-P4的視頻結構化服務(wù)器，混搭E5系列CPU及8塊P4卡 GPU的服務(wù)器，具有超強的運算能力，據說(shuō)其最大可支持192路1080P高清實(shí)時(shí)視頻分析，完成結構化信息提取，不可謂不強大。

　　據相關(guān)資料，該服務(wù)器采用NVIDIA? Tesla? P4 GPUs作為核心處理負載，功耗低，性能強，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CPU服務(wù)器，與傳統的CPU方案相比，處理推理應用的能效比與CPU相比提高了40倍，節省成本(包括服務(wù)器成本和電力成本)超過(guò)800%。小編認為，基于GPU的優(yōu)勢及視頻分析工作的特性，確實(shí)可能有如此強悍的運算能力提升，不過(guò)也很考驗廠(chǎng)商的優(yōu)化能力。

　　深度視頻服務(wù)器的發(fā)展

　　安防監控的未來(lái)在智能，智能的實(shí)現在于大數據，大數據的核心是深度學(xué)習，深度學(xué)習的引擎是GPU(目前)，NVIDIA的GPU芯片Tesla P4發(fā)布不到半年，就有安防廠(chǎng)商推出了基于該芯片的視頻結構化服務(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，安防廠(chǎng)商能第一時(shí)間結合安防實(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)同配合真的能夠實(shí)現理論上的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!