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2017 GTC大會：大華股份詮釋AI在智慧城市應用價值

       NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在演講中表示，AI已無處不在，兩股力量正推動計算機領域的未來。第一，摩爾定律已終結，設計人員無法再創(chuàng)造出可以實現(xiàn)更高指令集并行性的CPU架構；第二，深度學習正在引領軟件和計算機領域的變革。深度學習、大數(shù)據(jù)和GPU計算的結合引爆了AI革命。

       本次大會，大華股份作為全球安防行業(yè)最具規(guī)模和技術創(chuàng)新能力的領軍企業(yè)，向全球展示了公司在邊緣計算、深度學習、人工智能等新領域的應用及創(chuàng)新突破。大華股份研發(fā)中心中央研究院院長殷俊發(fā)表了以《GPU加速智慧城市的視頻應用》為題的精彩演講，以下是殷院長的分享：

一、智慧城市中，AI已開始滲透到各個行業(yè)

        人工智能技術快速發(fā)展，逐步走進了我們生活的方方面面，并以各種方式顛覆傳統(tǒng)，安防行業(yè)也正在被顛覆。安防行業(yè)擁有海量的訓練樣本，這給予了人工智能最好的發(fā)展土壤，是目前AI發(fā)展的最重要的因素。目前，人工智能已融入到大華的平安城市、智慧交管、司法監(jiān)獄、智能樓宇、金融、交通、智慧城市等各行業(yè)應用中。

二、深度學習加速人工智能普及

       “在智能化應用過程中，算法，尤其是深度學習的普及提升到可用的能力，大大加速產品化和商業(yè)化。”殷院長講道，“深度學習提升了智慧城市數(shù)據(jù)挖掘能力，如交通大數(shù)據(jù)及人臉大數(shù)據(jù)解決方案的實現(xiàn)表明許多只能停留在概念階段的想法將成為商品化可能。深度學習以數(shù)據(jù)作為驅動，極大加速新領域算法的實現(xiàn)速度，以及性能快速迭代的速度，以更少的資源發(fā)揮更大的價值。深度學習是計算視覺領域革命性的進步！”

三、海量視頻數(shù)據(jù)的快速處理能力

殷院長將大數(shù)據(jù)時代應對海量視頻數(shù)據(jù)處理的核心定義為：存儲，算法，算力。

        在存儲方面，大華推出智能云存儲，云存儲+AI，打造一站式智能融合新體驗。關于其性能，殷院長解釋道：“ 高性能——數(shù)據(jù)和控制分離，文件多節(jié)點并發(fā)訪問，最小系統(tǒng)讀寫性能達到4GB/s以上；高可靠——設備級、硬盤級、文件級容錯，單硬盤損壞數(shù)據(jù)可自動恢復，恢復速度高達100TB/小時；彈性存儲——可存儲PB級視頻數(shù)據(jù)，彈性擴展無需數(shù)據(jù)遷移，性能和容量隨節(jié)點數(shù)增加而線性增加等等。”

        同時，殷院長也指出，AI計算不能只有訓練部分，必須也包含推理，GPU只適合訓練（training），不適合推理（inference）的觀點已經(jīng)過時了，今后的深度學習平臺，不僅僅是一個訓練平臺，也不僅僅只是針對某些領域的應用平臺，而是能夠讓深度學習各方面應用真正落地的“云計算業(yè)務平臺”。

        值得一提的是，黃仁勛在介紹本次大會中宣布推出的NVIDIA TensorRT 3的重要特點時說道：“原先TensorRT更擅長圖像處理等方面深度學習的應用，而TensorRT 3無論是云、數(shù)據(jù)中心、機器、機器人等等，都能夠輕易處理。可以預見，今后大華基于NVIDIA平臺的解決方案將更加具有行業(yè)針對性及多樣化。”  

四、大華深度學習系列智能服務器——睿智服務器

在實戰(zhàn)方面，殷院長向我們介紹了今年大華面向行業(yè)發(fā)布的采用NVIDIA P4板卡的深度學習“睿智”服務器。

       殷院長提到：“目前攝像機存量大、新增市場容量巨大、非智能攝像機需要通過服務器進行智能分析，而通用服務的智能分析能力弱、成本高、密度低、能耗大。而高性能GPU智能服務器擁有并發(fā)大、密度高、單位能耗低、單位成本低的特點，正是面對人工智能與大數(shù)據(jù)時代的核心產品。大華睿智服務器，同時支持8塊NVIDIA GPU板卡，最高192路1080p視頻分析，擁有目標分類及特征提取，視頻結構化系統(tǒng)，能夠從應用場景和性能上真正解決用戶的實際需求。”

五、邊緣計算

      “未來大量的前端設備，也需要強大的計算能力。“在演講的最后，殷院長談到了邊緣計算的概念。未來隨著數(shù)據(jù)的大量增長，把所有的數(shù)據(jù)都傳到云端處理，不管是從網(wǎng)絡帶寬還是處理效率方面來考慮都不是最佳的選擇。將原本由中心節(jié)點處理的業(yè)務加以分解，分散到邊緣節(jié)點來處理，數(shù)據(jù)的分析更接近數(shù)據(jù)來源，才更加適合大數(shù)據(jù)的處理。”將數(shù)據(jù)的分析處理分布到網(wǎng)絡的邊緣，例如行為分析、人員密度、人體屬性、人臉屬性、人臉識別、立體視覺等大量的處理功能都能在前端的攝像頭或是NVR產品中實現(xiàn)，同時配合后端的大數(shù)據(jù)平臺，將會是未來的主流形式。“殷院長說。

       未來我們相信每個攝像機都是一雙眼睛，能夠看懂各種場景，甚至能告訴我們每天、每月發(fā)生的故事；從城市的維度看，海量的攝像機正是一雙雙眼睛幫助我們更清晰地發(fā)現(xiàn)城市的管理情況，幫忙我們考慮如何去優(yōu)化城市的交通、人流等等。我們希望通過科技的進步讓生活更美好，讓城市更綠色。