人工智能时代下的安防行业,到底需要什么样的服务器?来看大咖们的深度解析

2019-06-17 15:25:04 来源:tuicool
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安防,是目前人工智能企业营收最多的行业之一。

 

在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下,由摄像头采集的图像、视频流数据,需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。

 

 

在现阶段的各类安防项目中,依靠智能DVR和NVR显然无法满足这些要求;而稳定性和安全性都欠佳的X86服务器,由于基于PC机体系结构,也很难在安防企业级服务器市场有惊艳表现。

 

那么人工智能时代下的安防行业,到底需要什么样的服务器? 针对一系列问题,人工智能开发者与学术社区“AI研习社”,特地设立《AI安防行业到底需要什么样的服务器?》主题问答,发起讨论。

 

我们也邀请了浪潮商用机器OpenPOWER产品营销部总监张琪针对用户们的问题进行解答,浪潮商用机器作为业内少有的可提供安防视频分析软硬件服务器一体机的企业,对AI安防需求有着深刻的理解。与此同时,以“海、大、宇”为代表的传统安防公司、以“CV四小龙”为代表的AI公司、的众多专家,也从自己的角度对用户提出的诸多问题进行回答,AI研习社节选了4大主题的9个问题,予以呈现:

 

主题一、AI安防服务器的需求

1.现阶段大部分安防公司使用的什么样的服务器,既能满足安防企业现有的需求,同时也能应对好未来的AI算力需求?


李迪:

作为安防公司技术高管,之前X86服务器一直都是我们采购的首选。

 

当下的问题是,各科成绩都达标的 X86服务器,在很多业务要嵌入AI时,遇到蛮多棘手的问题。

 

从安防用户实际使用角度考量,目前X86服务器应用在安防行业主要存在三大问题:

 

一、CPU负责逻辑运算的单元并不多,在多任务处理时效率低下。面对海量视频信息,传统X86服务器单纯以CPU为核心的数据中心部署已经不能很好地满足并行灵活计算、多变环境的计算需求,很难在安防企业级服务器市场有惊艳的表现。

 

以前的视频数据只需存在后台,做少量分析即可,也就是说存储足够大就行;今天,很多客户都希望我们能够实时处理这些海量视频信息并反馈结果,而这就意味着系统需要同时做解码、做视频结构化、做识别、搜索等等,X86明显就不够用了。

 

换句话说,X86可以类比手机里的功能机,它能够满足单一的通信处理需求,而AI融入的安防市场,更需要一台强大的智能手机,配备更强大的性能以适配游戏、图片处理等个性需求。

 

越来越多新应用的出现,传统的X86计算架构会遇到很多瓶颈,包括数据瓶颈(处理器的计算单元以多快的速度获取和交换数据)、计算瓶颈(单位空间内能集成多少计算能力)、延迟瓶颈、通信瓶颈。

 

就像设计时速30码的道路难承载均速100码的车辆通行一样,很短时间内就可造成道路拥堵甚至瘫痪。

 

今天来看,面对大计算、智能化场景,什么样的服务器+软件解决方案,能够最先解决算力问题,又能够更好降低功耗与成本,这就是好产品。

 

胡晓 :

1.未来城市大脑级的安防网,对检索、比对、实时三维建模的运算能力要求极高

2.人车结构化数据增多,安全性会越来越重要

3.需要更大效能的传输,未来实现图像特征编码能力

4.前端越来越智能,后端存储需求可能会下降

总体而言,服务器需适应这四大问题。

 

二、为什么客户方需要服务器公司提供的软硬件一体解决方案?

1. 服务器厂商打造的安防AI软硬件一体机端到端解决方案,相比于AI公司开发的方案,有哪些优势,有哪些难点需要攻破?


李志鹏:

现在基于人工智能的生态则有个特点,主要是在于生态的多样性和不成熟。从数据清理开始,导入算法,通过框架建模,形成一个人工智能的应用,传统客户没办法直接使用人工智能应用,整合复杂性更高。

 

所以服务器公司给客户提供端到端软硬件解决方案,在现阶段是符合商业规律的,单机销售模式目前还挺难走通。只能说这种模式比单机更有优势,但相比AI公司,真不好说。

 

钟林:

AI公司的优势在应用层的算法性能方面,服务器公司的优势在整体成本层。各有优劣,所以具体看场景吧,复杂场景动态人脸找AI公司,其他简单的场景找服务器公司。

 

包翰霁:

其实做一体机方案的服务器公司比较少,以浪潮商用机器的视频分析方案为例,他们的方案因为提供的是一整套软硬件产品,尤其是算力模块和软件包、图像定制化开源框架,所以适用的场景更加宽泛,受限的环境条件要更小,包括光照条件差,监控设备的老旧和摄像头清晰度不够的问题,浪潮的方案都能蛮好地适应这些问题。能够最大程度上利用好客户现有的设备。

 

难点在于浪潮在人脸识别的单点场景上和CV四兽比起来性能上还有差距,不过我上次听浪潮的思路是,寻找合适的AI独角兽合作,互相补足,一起打造好的方案。

 

2. 安防行业人脸比对嫌疑人检测服务等,后端都是有大量的数据在支撑,并且这些数据在快速增长。这些客户都在用分布式存储来承载这些数据。所以分布式存储要求有很好的弹性扩展性和高并发响应能力,这就对集群内的单节点存储容量,存储读写速度和集群内节点间通信速度都有较高要求。那么现在AI安防项目需要什么样的存储服务器呢?分布式存储解决方案可以解决安防中的哪些痛点?


孙钟前:

我们部署过分布式存储方案来管理海量非结构化数据,目前来看,它的确可以很好地应对包括云、大数据、智能分析等诸多安防实际场景。”

 

之前行业中较为常见的存储方案大概包括DAS、NAS、SAN(IP SAN&FC SAN)等,眼下,以上几种方案在实际应用过程中已经遭遇一些发展瓶颈。

 

譬如NAS本身的系统瓶颈,存在单点故障以及性能问题,网络协议还会带来额外的IO开销,很难满足安防AI对大规模数据高存取速率的需求。

 

再譬如SAN一般是将块设备提供给不同服务器使用,但服务器之间要共享数据仍然需要上层软件来控制。虽然一些基于SAN的共享文件系统,如Veritas、CXFS等软件利用元数据服务器控制数据访问,但元数据服务器本身也是潜在的瓶颈。

 

就安防行业来说,相比此前较为常见的传统存储方案,基于GPFS的分布式存储服务器解决方案在大规模集群应用中优势明显,未来应用前景会越来越广阔。

 

张琪:

安防行业以前对数据存储的主要需求就是数据安全,查询快速,容量大。在安防智能化之后,对存储服务器的新增需求就是强大的算力和高吞吐量。

 

分布式存储的多节点备份和高并发正好可以解决安防领域的数据安全和查询速度的需求;分布式存储的弹性扩展可以让客户按照需求灵活扩容,同时以比集中式存储更经济的容灾备份方案进行基础设施投资,可以避免客户一次性投资过大;安防智能化之后,分布式的高IO扩展性正好能够满足更强的算力需求。

 
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