GPU与CPU的性能PK在人工智能(AI)新时代，深度自学以不同于史上其他计算出来模型的方式转变着世界。搜索引擎、对话语音和视频引荐似乎是我们日常用于的众多AI服务中的几项。使用Pascal架构的NVIDIAGPU为AI新时代获取计算出来引擎，可减缓深度自学应用程序的训练和部署速度，从而带给卓越的用户体验。
响应速度是要求用户否使用对话语音、视觉搜寻和视频分析等服务的关键因素。随着深度自学模型的准确性和复杂性更加低，CPU早已无法再行获取交互式用户体验。TeslaP4可实现动态号召，推理小说性能为CPU的40倍。
视频结构化助力智慧城市建设从技术角度来说，智慧城市就是感官、分析和萃取城市系统的各种信息并作出比较不应对系统的一整套城市管理系统，其中，完整的视频数据是城市系统信息的最重要组成部分。现如今，海量视频数据已是必定，必须一套可以自动从视频中萃取结构化信息的方案，把视频、图像“翻译成”成机器可以解读的语言，并展开留存，保证先前获取给上层应用于平台调用和处置的素材。
视频结构化的意义视频或者图像数据，从前端传感器必要取得，从技术上来说，是一种非结构化信息。只有在构建结构化处置之后，才能将其中有价值的数据直观、高效的留存、处置和应用于。在智慧城市建设中，有成千上万路监控摄像头或者传感器，昼夜不时地监控或收集其他原始数据。
其中，不会产生海量的音视频数据，必须监控管理平台处置。即便人力丰沛的情况下，面临可观的视频数据，拒绝较慢、精确地从海量数据中寻找有效地的信息，完全是不有可能的。受限于肉眼辨识劳动强度的无限大，在再次发生紧急事件时，人力调配和视频资源往往不存在对立，不依赖计算机自动展开检验，必定导致贻误战机。视频结构化就是构建将海量视频中的人、车目标展开萃取并辨识的过程。
一旦有最重要事件再次发生，系统就可在数据库中较慢查询到关键的“人”、“车”、“物”等涉及音视频线索。针对海量监控视频录像的事后分析，传统以人海战术居多的视频线索查询，似乎无法符合高效查询，于是以面对极大挑战，急需一种更加高效的、自动的、智能的系统构建上述市场需求。深度自学技术，助力视频结构化在安防行业中，通过深度自学对视频展开结构化信息提取，已完成了传统算法无法已完成的功能，算法效果也获得大幅度提高。在安防大数据及深度自学的大背景下，具备研发实力的厂商争相基于GPU展开视频涉及产品（前端智能及后末端服务器等）研发，之前被称作视频核弹的JetsonTX1GPU模块，早已普遍应用于人工智能市场（还包括无人机、机器人等设备）及安防监控市场（智能摄像机、人脸识别摄像机等），安防厂商海康、宇视、文安不及格魂魄等公司，皆已展出了涉及的产品。
NVIDIA的GPU构成了有所不同目标应用于的产品体系，如在人工智能和自动驾驶领域，构成了以TeslaP100为核心的训练体系，以P4/P40为核心的数据中心推理小说体系，以及以JetsonTX1为核心的智能设备体系。近日，安防领导企业大华亮相发售了基于Tesla-P4的视频结构化服务器，混搭E5系列CPU及8块P4卡GPU的服务器，具备极强的运算能力，据传其仅次于可反对192路1080P高清动态视频分析，已完成结构化信息提取，不堪称不强劲。据涉及资料，该服务器使用NVIDIA?Tesla?P4GPUs作为核心处置阻抗，功耗较低，性能强劲，相比于市场上同类别的产品，视频处置能力将提升50倍以上。
单块TeslaP4可以代替13台CPU服务器，与传统的CPU方案比起，处置推理小说应用于的能效比与CPU比起提升了40倍，节省成本（还包括服务器成本和电力成本）多达800%。小编指出，基于GPU的优势及视频分析工作的特性，显然有可能有如此勇猛的运算能力提高，不过也很考验厂商的优化能力。
深度视频服务器的发展安防监控的未来在智能，智能的构建在于大数据，大数据的核心是深度自学，深度自学的引擎是GPU(目前)，NVIDIA的GPU芯片TeslaP4公布将近半年，就有安防厂商发售了基于该芯片的视频结构化服务器，不堪称不较慢高效！从TX1到目前的P4/P40，预示GPU的较慢升级，安防厂商能第一时间融合安防实际情况投放研发并落地产品，十分有一点一拜。但是，涉及产品的发售是借势GPU展开自我营销还是货真价实的成果落地？TeslaP4与CPU的协同因应知道需要构建理论上的40倍性能提高还是意味着是理论？安防AI的诸多问题，意味着依赖一块高性能的GPU需要获得多大提高?拭目以待！。
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