【中國安防展覽網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】國內(nèi)眾多安防企業(yè)都正在使用NVIDIA的GPU，英偉達已經(jīng)與國內(nèi)安防領(lǐng)域企業(yè)結(jié)成了智能城市伙伴關(guān)系，包括?？低?、大華股份，宇視科技，包括天地偉業(yè)、科達、北京文安、深網(wǎng)和久凌，這些企業(yè)都在使用NVIDIA的GPU人工智能和深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品服務(wù)和解決方案，相關(guān)安防企業(yè)依靠自身研發(fā)實力推出了多款基于NVIDIAGPU及相應(yīng)模塊的產(chǎn)品！
NVIDIA憑借GPU成為人工智能計算平臺的
目前來看，NVIDIA作為人工智能計算平臺的，但事實是，一開始并非NVIDIA選擇了人工智能，而是人工智能的研究者選擇了GPU，進而成就了NVIDIA。在2012年，Alex利用深度學(xué)習(xí)+GPU的方案，一舉贏得ImageNetLSVRC-2010圖像識別大賽，并奇跡般地將識別成功率從74%提升到85%。NVIDIA敏銳地覺察到了這一趨勢，并大力優(yōu)化基于GPU的深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)，并加速迭代開發(fā)，三年時間將GPU性能提升了65倍，從而奠定了目前的之位。
在深度學(xué)習(xí)過程中，分為訓(xùn)練(training)和推斷(inference)兩個環(huán)節(jié)：訓(xùn)練環(huán)境通常需要通過大量的數(shù)據(jù)輸入，或采取增強學(xué)習(xí)等非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練出一個復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。訓(xùn)練過程由于涉及海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù))和復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，需要的計算規(guī)模非常龐大，通常需要GPU集群訓(xùn)練幾天甚至數(shù)周的時間，在訓(xùn)練環(huán)節(jié)GPU目前暫時扮演著難以輕易替代的角色。
毫無疑問在深度學(xué)習(xí)的Training階段，GPU成為了目前一項事實的工具標準。由于AMD今年來在通用計算以及生態(tài)圈構(gòu)建方面都長期缺位，導(dǎo)致了在深度學(xué)習(xí)GPU加速市場NVIDIA一家獨大的局面。根據(jù)NVIDIA今年Q2年報顯示，NVIDIA的Q2收入為達到22.3億美元，毛利率更是達到了驚人的58.4%，其中數(shù)據(jù)中心(主要為面向深度學(xué)習(xí)的Tesla加速服務(wù)器)Q2收入4.16億美元，同比上升達175.5%。
為了保持型，NVIDIA一方面在產(chǎn)品研發(fā)上，耗費了高達30億美元的研發(fā)投入，推出了基于Volta、*速度超越100TFlops的處理器Tesla，主打工業(yè)級超大規(guī)模深度網(wǎng)絡(luò)加速；另外一方面是加強人工智能軟件堆棧體系的生態(tài)培育，即提供易用、完善的GPU深度學(xué)習(xí)平臺，不斷完善CUDA、cuDNN等套件以及深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)類庫來保持NVIDIA體系GPU加速方案的粘性。第三是推出NVIDIA GPU Cloud云計算平臺，除了提供GPU云加速服務(wù)外，NVIDIA以NVDocker方式提供全面集成和優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架容器庫，以其便利性進一步吸引中小AI使用其平臺。
國內(nèi)眾多企業(yè)在采用GPU
國內(nèi)眾多安防企業(yè)都正在使用NVIDIA的GPU，英偉達已經(jīng)與國內(nèi)安防領(lǐng)域企業(yè)結(jié)成了智能城市伙伴關(guān)系，包括?？低暋⒋笕A股份，宇視科技，包括天地偉業(yè)、科達、北京文安、深網(wǎng)和久凌，這些企業(yè)都在使用NVIDIA的GPU人工智能和深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品服務(wù)和解決方案，相關(guān)安防企業(yè)依靠自身研發(fā)實力推出了多款基于NVIDIAGPU及相應(yīng)模塊的產(chǎn)品！
海康威視推出的后端全系列的AI產(chǎn)品，發(fā)布基于英偉達GPU和深度學(xué)習(xí)技術(shù)超腦”NVR、“臉譜”人臉分析服務(wù)器等多款A(yù)I系列產(chǎn)品。其中刀鋒服務(wù)器使用了NVIDIA的GPU以及JetsonTX1的平臺，產(chǎn)品功耗可以縮小到原來的十分之一，占用的空間可以縮小到原來的二十分之一。海康威視研究院院長浦世亮表示：“GPU的出色性能，NVIDIA的端到端AI平臺與深度學(xué)習(xí)平臺可用于視頻流，以此為多個行業(yè)創(chuàng)建更加智能的應(yīng)用。”
大華股份聯(lián)合英偉達發(fā)布多款“睿智”系列后端智能設(shè)備，“睿智”系列搭載的英偉達NVIDIATeslaP4GPUs，多可支持192路視頻結(jié)構(gòu)化分析，相較于市場上同類別的產(chǎn)品，視頻處理能力將提高50倍以上；同時，TeslaP4GPUs專為深度學(xué)習(xí)算法推演而生。大華研發(fā)中心副總裁張興明表示：“通過與NVIDIA合作，致力于將AI應(yīng)用到大華的下一代深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品之中。大華先進的高容量視頻分析服務(wù)器DeepSense提供了強大且可擴展的海量元數(shù)據(jù)抽取與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的方法。借助該方法，可以對車輛、非機動車進行快速而準確的分析，并能夠?qū)θ藛T進行識別。”
2016年，宇視科技推出新一代大容量分布式的云結(jié)構(gòu)化智能分析服務(wù)器(代號“昆侖”)，在4U的高度上支持了80顆NVIDIAJetsonTX1處理器，一臺昆侖可并發(fā)處理640張/秒的人臉識別、160路的人員計數(shù)、80路人車物的結(jié)構(gòu)化分析，相當(dāng)于業(yè)界常用普通服務(wù)器的40倍性能，且芯片和算法基于深度學(xué)習(xí)，準確性很高。
此外，以云生態(tài)為建設(shè)重點的華為，通過搭載TeslaP4GPU加速器后，視頻內(nèi)容管理(VCM)產(chǎn)品整體性能提高了22倍。視頻內(nèi)容管理支持深度學(xué)習(xí)主流框架，為的人臉識別、行人-車輛結(jié)構(gòu)化以及反向圖像檢索提供了智能算法。通過使用NVIDIATensorRT深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化器與DeepStreamSDK，速度得到了顯著提升。華為視頻監(jiān)控領(lǐng)域總經(jīng)理劉廷永表示：“華為視頻監(jiān)控與NVIDIA緊密合作，并配合深圳警察的工作，以實現(xiàn)聯(lián)合創(chuàng)新，讓城市在未來變得更加智能。”
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