正值盛夏之時，為了暫時逃避都市的喧囂和酷熱，很多人都選擇駕車出行度假。更加方便的是，今年在高速上開車，不再像以往那么鬧心了。因為高速省界收費站正在逐漸取消，長久以來的擁堵瓶頸，已經被電子收費系統 ETC 取代。不過，總有些“老司機”想蒙混過關，比如不按規定安裝、污損、遮擋機動車號牌，還有一些人在經濟利益的驅動下通過換卡、ETC車道跟車、倒換電子標簽等方式，達到偷逃通行費的目的。針對類似情形，有些地方的交通管理系統已經上線了“車臉識別”系統，就是利用“以圖搜圖”技術，再結合監控和大數據分析，可以快速定位違章車輛和行為。不過，中國的高速公路里程已經在去年底突破 14 萬公里，列全世界第一，是第二名的兩倍。全路網收費站點數量龐大，涉及設備眾多，能否快速分析、處理海量監測數據，從而快速定位目標？推而廣之，除了高速公路，智慧交通、智慧城市的發展同樣需要相應解決方案。
不過，如果你用上格靈深瞳的以圖搜圖引擎，就可以輕松回答上述問題。該方案基于第二代英特爾® 至強® 可擴展處理器，使用英特爾® 傲騰™ 固態盤和傲騰™ 數據中心級持久內存，運用英特爾的 MKL 開發庫和深度學習加速技術，能夠迅速檢測并識別圖片中的全目標結構化信息，包括人臉、機動車、非機動車、行人等等，進行大規模特征比對，完成以圖搜圖，從而實現通過一張機動車圖片檢索目標信息，并在省市級的范圍內追蹤目標軌跡。
選用英特爾相關產品作為以圖搜圖引擎的核心硬件，是因為它們的出色性能表現和強大的擴展能力。
對于數據量相對較小的場景而言，傳統的內存空間受限、價格較貴，而普通固態盤讀取速度慢，格靈深瞳的方案使用英特爾® 傲騰™ 固態盤，比內存便宜，但虛擬內存讀取性能遠高于普通固態盤。單機就可以對比 5 億人臉特征，以圖搜圖結果可以在 3 秒內返回。隨著數據量不斷變大，傳統內存結合固態盤/虛擬內存的性能表現也就不能滿足需求了，數據搬運成為瓶頸。當數據塊數量超過 5 億時，搜索結果將延遲 10 秒。此時，該方案使用傲騰™ 數據中心級持久內存，就能在單一服務器上實現大容量、高帶寬和低延遲的持久存儲。在 10 億目標的情況下，以圖搜圖可以在 10 秒內返回，單機可支持 40 億熱數據搜索。
不同以圖搜圖引擎解決方案對比
3 款內存解決方案的圖片搜索性能
當然，諸如 ETC 這樣的系統，其數據量肯定是單機無法處理的了。格靈深瞳以圖搜圖引擎支持最大 100 臺機器橫向擴展，最大支持 3000 億目標，包括人體、車輛、非機動車，或 1000 億人臉， 5 秒內即可返回結果。之所以可以這么快，是因為相比傳統內存，英特爾® 傲騰™ 數據中心持久內存解決方案提供了更快的應用啟動時間。傳統內存將 1 億個數據片段從硬盤加載至內存，并為這些數據構建關系，所需時間約為 30 分鐘，這意味著 10 億個數據片段約花費 5 小時。傲騰™ 數據中心持久內存可以將構建的數據直接放在持久內存中，1 億個數據片段花費時間縮短為 3 分鐘，10 億個數據片段僅需 30 分鐘即可完成。
數據加載和構建時間（單位：分鐘，越低越好）
同時，性能更好，意味著基礎設施成本更低，相比采用 CPU 和傳統 DRAM 內存的多機解決方案，采用英特爾® 傲騰™ 數據中心持久內存和第二代英特爾® 至強® 可擴展處理器可顯著降低成本。
格靈深瞳的解決方案，絕不僅限于智能交通領域，在智能零售、智慧安防、智慧銀行等行業都有廣大應用場景。利用最新款英特爾® 至強® 可擴展處理器、英特爾® 深度學習加速技術和創新的英特爾® 傲騰™ 存儲技術，格靈深瞳與英特爾合作，將人工智能解決方案的性能提升至全新水平。
不久的將來，AI 解決方案將會集成到我們生活的方方面面，就像現在的云計算一樣，像日常用水用電一樣，沉入到我們的基礎設施中。那時的假日出游，你就不用開車了，因為 AI 會幫你開，你完全可以放心跟家人一起，在車上和 AI 對上一局“吃雞”……
文章摘自英特爾商用頻道
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