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宇視與NVIDIA聯(lián)合 發(fā)布云結(jié)構(gòu)化智能分析器

近日,宇視科技(uniview)與英偉達(NVIDIA)聯(lián)合宣布,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”),可廣泛應(yīng)用于人工智能城市的建設(shè):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習,準確性很高。

   近日,宇視科技(uniview)與英偉達(NVIDIA)聯(lián)合宣布,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”),可廣泛應(yīng)用于人工智能城市的建設(shè):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習,準確性很高。在4U的高度上支持了80顆NVIDIA Jetson TX1處理器,為業(yè)界最高密度、最強性能。

  在北京舉辦的2016年中國國際社會公共安全博覽會上,宇視和NVIDIA聯(lián)合展示了這一成果。宇視研發(fā)副總裁謝會斌、NVIDIA副總裁兼Tegra事業(yè)部總經(jīng)理Deepu Talla與觀眾一起體驗了GPU技術(shù)在人物識別、車輛識別、實時圖像檢索等諸多方面的應(yīng)用,以嵌入式平臺及GPU深度學習技術(shù)為安防產(chǎn)業(yè)帶來的巨大變革。

近日,宇視科技(uniview)與英偉達(NVIDIA)聯(lián)合宣布,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”),可廣泛應(yīng)用于人工智能城市的建設(shè):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習,準確性很高。

  圖:昆侖智能分析服務(wù)器

  近年來,安防高端行業(yè)客戶對視頻結(jié)構(gòu)化的需求與日俱增,尤其是針對已經(jīng)存儲的海量視頻,不僅要求處理速度更快,而且要求分析結(jié)果更準確。相比于傳統(tǒng)的服務(wù)器,昆侖硬件上除了加載大量的TX1芯片外,還進行了諸多創(chuàng)新,包括:機架式結(jié)構(gòu),靈活加載各種智能板卡,空間占用僅為傳統(tǒng)方案1/7,功耗是常規(guī)產(chǎn)品的1/3等。同時,昆侖的軟件基于宇視智能鏈計算架構(gòu)設(shè)計,分布式調(diào)度,優(yōu)化適配資源,支持負載均衡,充分利用了每一顆TX1芯片運行各種智能算法。

近日,宇視科技(uniview)與英偉達(NVIDIA)聯(lián)合宣布,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”),可廣泛應(yīng)用于人工智能城市的建設(shè):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習,準確性很高。

  圖:Deepu Talla和謝會斌在北京安博會為雙方產(chǎn)品站臺講解

  宇視總裁張鵬國表示:“昆侖是中國第一神山,寄托著宇視『可視智慧物聯(lián)』技術(shù)愿景的落地實現(xiàn),昆侖服務(wù)器是這一愿景第一階段『安防機器視覺』中的重要產(chǎn)品。順應(yīng)全球深度學習領(lǐng)域強勁發(fā)展的勢頭,宇視和NVIDIA發(fā)揮各自優(yōu)勢,將智能算法、安防大數(shù)據(jù)、GPU并行計算完美結(jié)合在一起,昆侖是宇視和NVIDIA核心開發(fā)團隊的智慧結(jié)晶。”

  NVIDIA全球副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理張建中表示:“NVIDIA提供端到端的整體解決方案,并已經(jīng)發(fā)布和交付了一系列極具競爭力和行業(yè)影響力的產(chǎn)品。我們和宇視對未來趨勢有著相近的科學預(yù)見,共同刷新在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累,雙方將持續(xù)在每個時代中將最前沿的智能技術(shù)應(yīng)用于安防產(chǎn)品。NVIDIA攜手宇視,共建人工智能城市的美好未來,開啟萬物感知新時代。”

 

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