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人脸识别

时间:2024-01-07阅读:631次作者/来源:管理员

金品KG4204-G5助力Face++提升人脸识别速度


  背景

  北京某FACE++公司是以人工智能技术为核心的行业物联解决方案提供商,致力于为全球行业用户提供领先的人工智能算法和解决方案,构建城市级智能物联网系统。旷视科技研发的人脸识别技术,图像识别技术,智能视频云产品,智能传感器产品,智能机器人产品已经广泛应用于金融、手机、安防、物流、零售等领域,核心客户不仅包含阿里巴巴、蚂蚁金服、华为、联想等行业级头部企业,同时服务于国家公安部、国家税务总局、中信银行、招商银行、华润集团等政府部门和央国企集团。


  挑战

  Face++ 产品线有动态人脸识别、文字识别、离线活体检测、证件识别、行人检测、轨迹分析等,其核心应用离不开深度学习技术,能过深度学习训练神经网络提高人脸识别的准确率。

  深度学习是机器学习的一支,机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做能智识别或对未来做预测。深度学习首先利用无监督学习对每一层网络进行逐层预训练;每次用无监督学习只训练一层,并将训练结果作为更高一层的输入;

  最后用监督学习去调整所有层。在深度学习中,每个图像都有几十亿甚至上千亿的连接待处理,训练这样的大型网络需要数千亿的浮点运算,传统的计算机体系架构无法大规模加快处理速度,如何快速数据处理速度,缩短训练过程成为用户的痛点。


  解决方案

  需求分析后,推荐采用金品 KG 4204-G5 AI Server深度学习计算平台,搭载5颗NVIDIA Tesla V100计算加速器方案,通过GPU多核心并行的特点加速计算速度,以满足深度学习海量训练数据处理的需求。


金品KG 4204-G5 AI Station

  突出特性:

  ---支持 5颗Nvidia Tesla GPU加速器

  ---支持 2颗Intel Xeon Scalable 铂金处理器

  ---高达 560 TFLOPS深度学习性能

  ---高可靠性、高可用性


  影响

  深度学习的快速升温,正是得益于GPU的应用,其并行计算能力,使深度神经网络训练速度大幅提升。Face++正是通过采用NVIDIA GPU加速器,将计算时间缩短几十到上百倍,并取得AVA、WAD公开赛世界的成绩。

  金品KG 4204-G5 AI服务器,对深度神经网络训练起到了很关键性的作用,提升了开发人员的效率和迭代速度,为提升人脸识别、目标检测的准确率起到了至关重要的作用。通过大规模部署金品KG 4204-G5服务器旷视科技用超短的时间完成了人脸识别方面的多种复杂训练,成为了人脸识别行业的独角兽。

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