英偉達最新深度視頻分析流5.0推出，在此框架下，系統(tǒng)性解決了如何構(gòu)建智能視頻分析應用程序，如何完成視頻中圖像數(shù)據(jù)的預處理，數(shù)據(jù)張量的輸入/推斷預測/添加元標簽特征/匯總元數(shù)據(jù)/共享/輸出張量等工作。

本文重點介紹DEEPSTREAM5.0 的trition功能。tensorRT偏向于張量化大規(guī)模計算優(yōu)化，基于總體算法模型的提前預估和資源分配，trition同樣有預測推算等功能，并且前置到預處理階段，本文重點剖析trition如何在圖像數(shù)據(jù)處理中的工作機制。

無論是尋求平衡產(chǎn)品分銷和優(yōu)化交通的倉庫，還是工廠裝配線檢查，還是確保員工和護理人員在照顧病人時使用個人防護設備(PPE)的醫(yī)院管理，先進的智能視頻分析(IVA)都被證明是有用的。在基礎層面，數(shù)十億個攝像頭和物聯(lián)網(wǎng)傳感器部署在世界各地的城市、體育場、工廠和醫(yī)院，每天產(chǎn)生pb級的數(shù)據(jù)。
隨著數(shù)據(jù)爆炸，使用人工智能來精簡和執(zhí)行有效的IVA是勢在必行的。許多公司和開發(fā)人員都在努力構(gòu)建可管理的IVA管道，因為這些工作需要AI專業(yè)知識、高效的硬件、可靠的軟件和廣泛的資源來大規(guī)模部署。

總結(jié)

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