如何實時、高效地處理如此海量的路況數據?

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摘要:數據是智慧交通的基礎和命脈,如何實時、高效地處理如此海量的路況數據卻絕非易事。

本文分享自華為雲社區《高併發圖片視頻處理,為出行保駕,為生活添彩!》,作者:昇騰CANN。

四通八達的路網和車水馬龍的盛景詮釋着城市的繁榮和進步,但是水泄不通的路口和暴躁不安的司機也暴露了城市發展面臨的諸多問題。

智慧交通將人、車、路互聯互通,依靠大數據、物聯網、人工智能等高新技術,彙集路況信息,提供實時、高效、安全的交通信息服務。分佈在大街小巷的道路攝像機,化身為城市的“眼睛”, 7*24小時不間斷工作,為人們交通出行提供了重要的數據來源。

數據是智慧交通的基礎和命脈,如何實時、高效地處理如此海量的路況數據卻絕非易事!

一般來説,攝像機採集的數據會通過網絡傳輸到數據計算中心,而受制於網絡帶寬,數據計算中心獲取的都是從各地的攝像頭編碼後的H264/H265/JPEG碼流數據,要想進行AI智能分析,需要把數據解碼成RGB/YUV格式,然後經過摳圖、縮放等一系列預處理操作過濾出人臉、車輛等核心信息,最後送入AI計算單元得出實時路況分析結果。

如此一來,每個路口的實時流量、人羣密度,甚至人羣的行走速度等便一目瞭然。

然而,雖説市面上的AI處理器一般都有較強的計算能力,但圖像解碼性能往往無法匹配,需要疊加解碼器來完成圖像解碼,這無疑會帶來大量的部署成本和適配工作量。另外,摳圖、縮放等圖像預處理操作固然可以藉助GPU+CPU實現,但也必將造成圖像處理和神經網絡計算搶佔資源,影響整體性能。

華為推出昇騰AI基礎軟硬件平台(昇騰AI處理器+異構計算架構CANN),不僅能高效承接各類人工智能計算任務,還可兩招解決以上圖像處理面臨的諸多問題。

第一招:昇騰AI處理器內置圖像處理單元,節約硬件部署成本

以搭載了昇騰AI處理器的Atlas 300I Pro推理卡為例,其中的數字視覺預處理模塊DVPP(全稱Digital Video Pre-Processor)集成了12個視頻解碼核、16個圖片解碼核、8個圖片編碼核、3個視頻編碼核、12個可提供摳圖縮放等能力的圖像預處理核。與AI計算資源共棲的圖像處理專用硬件,無疑是數據計算中心基礎設施建設階段的福音,可大大節約獨立硬件的部署成本。

第二招:異構計算架構CANN多路併發,加速圖像處理效率

如此豐富的圖像處理硬件資源,給予了軟件層更加廣闊的施展空間。作為專門面向AI場景的異構計算架構,CANN(Compute Architecture for Neural Networks)以釋放昇騰AI處理器極致算力為目標,通過軟硬件協同優化,不僅能高效調度AI計算資源,還可加速DVPP硬件的圖像處理效率,大大降低對CPU的使用。值得關注的是,即將在2021年年底發佈的CANN 5.0版本中,通過全新的異步任務下發通道,將進一步降低任務下發時延,驅動多個硬件加速器多路並行處理,提升整體處理性能。

1、 多線程並行video解碼: CANN5.0+Atlas 300I Pro軟硬件協同,支持128路1080P 30fps H264/H265視頻流解碼

2、 多線程並行jpeg編解碼:CANN5.0+Atlas 300I Pro軟硬件協同,支持1024fps @1080P圖片編碼,2048fps @1080P圖片解碼

3、 多線程並行圖像預處理:CANN5.0+Atlas 300I Pro軟硬件協同,支持4320fps@1080P圖像預處理,滿足CV類算法的圖片格式轉換、摳圖、縮放、填充、直方圖統計相關處理,大大節省了計算資源。

除了性能上帶來的突出表現, 異構計算架構CANN還提供了簡單易用的圖像處理接口和豐富的高性能算子庫,支持對特定格式的視頻和圖像進行解碼、縮放等預處理操作,同時具有對處理後的視頻、圖像進行編碼再輸出的能力,可支撐用户靈活多樣的圖像處理需求:

• 視頻解碼:支持H264、H265兩種視頻格式的碼流解碼

• 視頻編碼:支持YUV圖片數據編碼成H264、H265兩種視頻格式

• JPEG解碼:支持JPG圖片解碼

• JPEG編碼:支持YUV格式圖片編碼成.jpg圖片

• 圖像預處理:支持各種格式的圖像數據增強功能,包含摳圖、縮放、疊加、黏貼、格式轉換、直方圖統計等

昇騰CANN超強的圖像併發處理能力和豐富多樣的圖像處理接口,為城市智慧交通提供了有力的技術支持,讓出行管理更高效,通行更通暢。打個比方,藉助CANN 128路高併發視頻解碼能力,可以讓一個部署攝像頭總數約40w台的大型城市僅需3000+服務器即可完成實時視頻的智能分析處理需求,CANN正在用硬核實力為人們的出行保駕護航。

除了智慧交通領域,媒體視頻領域也正逐步借力CANN圖像併發處理能力,為用户帶來全新的視覺體驗,給人們的生活增色添彩。

視頻類業務發展至今,已不僅僅是單純視頻內容的播放呈現,以自由視角為代表的極具張力的視覺體驗吸引了越來越多的受眾。所謂自由視角,就是通過現場環繞部署的多台攝像機,讓觀眾多角度、多細節、立體化地欣賞到精彩的表演效果或比賽瞬間。

藉助CANN超強圖像併發處理技術,將現場從不同角度採集的多路視頻進行併發解碼處理,經過AI智能合成後,編碼成視頻流,實時傳送給觀眾,帶來沉浸式的視覺體驗。

再者,我們在看視頻或直播的時候,往往會根據當前網絡狀況選擇不同的清晰度。這對應在服務端其實就是視頻轉碼的過程,將原始視頻解碼過後,根據用户選擇的不同清晰度進行編碼。

在整個過程中,視頻編解碼性能的好壞考驗着用户的耐心,CANN提供的超強圖像併發處理技術,在視頻解碼的同時可輕鬆完成多路視頻編碼,大大降低轉碼時間,實時滿足用户觀看需求。

智能數字時代,圖像處理+AI計算的混搭場景會越來越常見,CANN做為專門面向AI場景的異構計算架構,能輕鬆地協同好各類異構資源,通過多線程並行video解碼、多線程並行jpeg編解碼、多線程並行數據預處理技術,加速圖像處理過程,帶來可觀的性能收益。

隨着協議的演進,CANN還會支持更先進的H266編解碼協議,支持更多CV預處理算子;隨着AI數據量的日益增大,CANN也將解鎖更多圖像預處理技術,進一步加速圖像處理過程。

在人工智能產業蓬勃發展的時代,CANN乘風而來,通過先進的圖像處理技術為各行各業解燃眉之急;同時,懷着對未來的憧憬,CANN也必將破浪前行,通過更多技術創新擁抱嶄新的業務場景,讓人工智能真正走入千行百業!

 

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