Növelje az AI teljesítményét
AI Analytics megvalósítási kihívás
A neurális hálózatelemzés nagy pontossággal azonosítja az objektumokat, és lehetővé teszi, hogy a videofelismerő eszközök jól működjenek összetett, sok vizuális zajjal járó jelenetekben. Az ilyen elemzésekhez azonban jelentős számítástechnikai erőforrásokra van szükség. Ez jelentősen csökkenti a mesterséges intelligencia elemzését kiszolgáló szerverhez csatlakoztatható kamerák számát. Ez jelentősen megdrágítja a videó megfigyelő rendszert is.
A megoldás? AI-gyorsítók és szoftverek használata a munkaterhelés optimalizálására. Lehetetlen olyan költséghatékony videó megfigyelő rendszert építeni, amely több mint 10-20 AI-elemző csatornát tartalmaz ezek nélkül.
Az AxxonSoft támogatja ezen megoldások vezető fejlesztőinek termékeit.
Az OpenVINO™ egy olyan eszközkészlet számítógépes vizuális alkalmazásokhoz, amely kiterjeszti a munkaterhelést az Intel® hardverekre (beleértve a gyorsítókat is), és maximalizálja a teljesítményt. Az Intel® Distribution of OpenVINO™ eszközkészlet az AxxonSoft AI-elemző eszközeiben neurális hálózati következtetésekhez használható. Ez lehetővé teszi a szabványos CPU-kon végrehajtott AxxonSoft neurális hálózati algoritmusok teljesítményének jelentős javítását, és hatékonyan kiterjeszti a munkaterhelést az összes elérhető Intel hardverre.
Az AxxonSoft neurális hálózati videóelemzése az NVIDIA CUDA-kompatibilis grafikus feldolgozó egységén (GPU) működik. Az AxxonSoft megoldása támogatja az NVIDIA GeForce 1050 Ti videokártyáit is, valamint az újabbakat, amelyek legalább 2 GB videó RAM-mal rendelkeznek, és amelyek támogatják a Compute Capability 3.0 vagy újabb verzióját.
A CUDA az NVIDIA által kifejlesztett párhuzamos számítási platform és programozási modell. A grafikus feldolgozó egység (GPU) teljesítményének kihasználásával drámai módon növeli a számítási teljesítményt.
Tekintse meg, hogyan felel meg az intelligens VMS az Ön igényeinek. Regisztráljon a My AxxonSoft oldalra, és ingyenes próbaverziót kap.
Az AxxonSoft neurális hálózatokat képez ki az egyes helyszínek és feladatok alapján, hogy maximalizálja az eredményeket a létesítmény speciális körülményei között.