拿什么拯救你的大规模AI视频处理能力?

编辑 | Vincent

AI 前线导读:关于深度学习,很多人至今仍然认为这是泡沫,但是事实却是,深度学习作为一种技术手段,在诸多领域中解决了很多传统机器学习方法难以解决的问题。

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在人工智能快速落地的今天,线上的流量不断扩大,人们对线上内容进行实时分析的需求也在与日俱增,许多开发者开始选择深度学习技术来进行相关内容的实时分析。但是这其中有一个问题,因为人工智能的运行本就对于硬件资源的消耗非常大,如果在此基础上还要对是实时展现的内容进行分析,对计算资源的要求只会更多。

目前 NVIDIA GPU 已经成为了全球范围内应用最广泛的人工智能计算平台,除了在 GPU 硬件上的不断改进设计并提升芯片的处理能力之外,也需要一套框架来辅助进行在线内容的实时分析。DeepStream 就是具有这样功能的一套框架,它可以充分利用 GPU 上的硬件编解码资源以及通用计算资源,极大简化并加快了图引擎对图片解码的速度。

DeepStream 通过为开发者提供一个完整的在线内容实时分析框架,来帮助开发者进行多样式的、大规模的基于 AI 部署的实时内容分析。开发者可以使用 DeepStream 来实时处理、理解并归类相关在线内容,以满足最严苛的吞吐与延迟的需求。

无论是通过创建并行多流处理方案来加速多媒体的图像处理进程,或者是通过实时处理、理解并归类相关在线内容来实现大吞吐量的需求,DeepStream 可以集成在你正在开发的任何性质的应用程序中,帮助开发者快速实现上述的目标。

现在你就有这么一个能够切身体验到 DeepStream 性能特点以及实例展示的机会,届时最权威的 NVIDIA 技术专家将带你深入到深度学习的技术中来,以案例的形式为你展现 DeepStream 的使用全过程。

课程时间 & 形式

2019 年 1 月 23 日 (周三)晚 19:30-21:30

Warm up:19:30pm-20:00pm

Talk live: 20:00pm-21:00pm

Q&A: 21:00pm-21:30pm

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190116B0NP1Z00?refer=cp_1026
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