基于深度学习的图像识别软硬件解决方案
行业简讯
随着信息技术的飞速发展，人们已然步入大数据时代。针对海量数据进行分布式计算与存储，
构建集群已成为广泛共识，图像识别领域亦不例外。图像识别技术利用视觉传感器（如摄像头）和计算机模拟人眼与大脑，实现物体识别、跟踪与测量，进而通过图形处理使计算机能够理解真实世界。该技术拥有广泛应用场景，
涵盖人脸识别、拍照识别、物体识别等多个方面。然而，该研究所基于深度学习的图像识别技术却面临计算机
集群性能不足的问题，导致计算耗时过长。算法的有效执行离不开硬件架构的支持，一个模型对海量样本数据进行学习时，在CPU上执行往往需要几天甚至数月，这大大延长了研发周期，拖慢了产品进程。因此，先进的硬件计算架构是激活优秀算法的关键前提。
通过进一步优化硬件架构，可以大幅提升计算效率，缩短研发周期，从而加速产品的上市进程，
为图像识别技术在更多领域的应用奠定坚实基础。
解决方案
鲲林为该研究所提供了一套基于深度学习的图像识别软硬件解决方案。以鲲林-KLS-AG9-L为代表的GPU服务器产品，
在相同的CPU计算力下，GPU配置数量比业内平均水平高出一半，支持8—10张GPU卡；并支持双路英特尔至强第三代
可扩展处理器，具备多达 40 个内核，显著提升了处理性能。针对深度学习所需的多并行和高I/O需求，信维设计出了分布式
并行存储系统，该架构充分兼顾了计算密集型和IO密集型等计算模型的硬件需求特点。
该方案有效突破了多机多卡并行计算时I/O速率不足的瓶颈，在确保系统稳定性的前提下，充分发挥了高性能GPU
的计算能力。这不仅大幅提升了用户的线下模型训练速度，还降低了每个计算核心的总体拥有成本（TCO）。
结合深度学习算法，用户在图像识别类应用上，实现了高精度图像识别模型的快速训练，从而加速了后期业务产品化的进程。
通过这一先进的解决方案，信维为用户提供了更高效、更稳定、更智能的技术支持，助力其在图像识别领域取得更大的突破。
运用场景及收益
• 企业利用图像识别技术，构建了涵盖物体、场景、人脸、着装、文档图片及视频内容的综合识别与搜索系统。通过多维度解读图片内容，该系统能够深入挖掘数据价值，帮助产品运营团队更精准地描绘用户画像，从而实现更精准的营销推送、内容审核和大数据挖掘。
• 广泛应用于各类电商平台、视频直播平台以及在线教育平台，大幅提升产品与内容运营团队的效率。在无人驾驶、家庭机器人、无人机和现实增强等前沿应用领域，提供嵌入式智能后台支持，以更加智能化的数据利用方式，增加用户粘性，拓展应用维度，激发更具想象力的用户体验。