GPU w analityce wideo – kiedy CPU przestaje wystarczać?

Analityka wideo w przemyśle coraz rzadziej oznacza dziś tylko archiwizację nagrań lub prostą detekcję ruchu. W praktycznych wdrożeniach częściej chodzi o rozpoznawanie obiektów, śledzenie zdarzeń, kontrolę stref, analizę zachowań czy automatyczne uruchamianie reakcji systemu na podstawie obrazu z kamer.

W takim środowisku pytanie nie brzmi już wyłącznie: czy system widzi obraz z kamery? Znacznie ważniejsze staje się to, ile strumieni trzeba analizować jednocześnie, jak złożony jest model AI i czy decyzja ma zapaść w czasie rzeczywistym. W małych systemach CPU nadal bywa w pełni wystarczający - szczególnie wtedy, gdy zakres analizy jest ograniczony, liczba kamer niewielka, a logika aplikacji ważniejsza niż sama inferencja modelu. Problem pojawia się wtedy, gdy analityka wideo zaczyna skalować się z kilku kamer i prostych reguł do wielu strumieni oraz modeli opartych na sieciach neuronowych.

CPU w systemach analityki wideo - gdzie sprawdza się najlepiej

W wielu systemach analizy wideo CPU nadal jest podstawowym elementem infrastruktury obliczeniowej. Nowoczesne procesory dysponują dużą mocą obliczeniową, a jednocześnie dobrze radzą sobie z zadaniami ogólnego przeznaczenia, które stanowią znaczną część pipeline'u przetwarzania wideo.

W typowym systemie analityki obrazu CPU odpowiada m.in. za:

• odbieranie i zarządzanie strumieniami wideo (np. RTSP),
• dekodowanie obrazu z kamer IP,
• przygotowanie danych wejściowych dla modeli analitycznych,
• logikę aplikacji oraz integrację z systemami nadrzędnymi, takimi jak VMS, SCADA czy MES.

W praktyce oznacza to, że w wielu mniejszych wdrożeniach - na przykład systemach monitoringu z kilkoma kamerami lub prostą analizą zdarzeń - sam CPU może być w pełni wystarczający. Dotyczy to zwłaszcza sytuacji, w których analiza opiera się na prostszych algorytmach lub liczba przetwarzanych strumieni jest niewielka.

Dopiero gdy do pipeline'u wprowadzane są modele deep learning, a liczba kamer lub rozdzielczość obrazu zaczynają rosnąć, pojawia się problem wydajności, który wymaga innego podejścia do architektury obliczeniowej systemu.

Jak wygląda pipeline analityki wideo

Aby zrozumieć, dlaczego w pewnym momencie CPU przestaje być wystarczające, warto przyjrzeć się temu, jak w praktyce wygląda przetwarzanie obrazu w systemach analityki wideo. Niezależnie od zastosowania – czy jest to monitoring obiektu, analiza ruchu w magazynie czy kontrola procesów produkcyjnych – większość takich systemów działa według podobnego schematu.

Typowy pipeline przetwarzania obrazu można podzielić na kilka etapów:

W praktyce oznacza to, że choć CPU obsługuje wiele elementów pipeline'u, największe obciążenie obliczeniowe pojawia się zwykle na etapie analizy obrazu przez modele AI. To właśnie ten fragment systemu decyduje o tym, ile strumieni wideo można analizować jednocześnie i czy cały proces może odbywać się w czasie rzeczywistym.

Gdzie CPU przestaje wystarczać – i dlaczego pomaga GPU

Ograniczenia CPU w analityce wideo nie wynikają wyłącznie ze skali systemu. Pojawiają się już wtedy, gdy system ma wykonywać złożoną analizę deep learning w czasie rzeczywistym, nawet przy niewielkiej liczbie kamer. Modele wykorzystywane w analizie obrazu – np. detekcja obiektów, segmentacja czy tracking – wymagają wykonywania ogromnej liczby operacji macierzowych dla każdej klatki wideo. Procesory CPU są projektowane głównie do zadań ogólnego przeznaczenia i posiadają stosunkowo niewielką liczbę rdzeni, dlatego nie są zoptymalizowane do masowego przetwarzania takich operacji równolegle.

W praktyce oznacza to, że wraz ze wzrostem liczby kamer lub złożoności modeli AI rośnie czas przetwarzania pojedynczej klatki. Gdy pipeline analityczny nie nadąża z analizą kolejnych klatek, system zaczyna je buforować, przetwarzać z opóźnieniem lub pomijać część z nich. W systemach monitoringu lub bezpieczeństwa może to prowadzić do sytuacji, w której krótkotrwałe zdarzenia – np. pojawienie się osoby w strefie lub szybki ruch obiektu – po prostu nie zostaną wykryte. Badania dotyczące systemów multi-camera video analytics pokazują, że rosnąca liczba strumieni znacząco zwiększa latencję przetwarzania klatek, co bezpośrednio wpływa na zdolność systemu do pracy w czasie rzeczywistym.

Dlatego w nowoczesnych systemach analityki wideo kluczową rolę odgrywa akceleracja GPU. Układy graficzne zostały zaprojektowane do przetwarzania danych w sposób masowo równoległy i zamiast kilkunastu rdzeni CPU oferują setki lub tysiące jednostek obliczeniowych zdolnych do jednoczesnego wykonywania operacji na macierzach danych. Jest to dokładnie ten typ obciążeń, który występuje w sieciach neuronowych analizujących obraz.

W praktyce oznacza to, że w nowoczesnych systemach vision AI CPU i GPU pełnią różne role. CPU odpowiada za zarządzanie strumieniami wideo, logikę aplikacji i integrację z innymi systemami, natomiast GPU przejmuje najbardziej wymagające obliczeniowo zadania związane z inferencją modeli AI i analizą obrazu w czasie rzeczywistym.

CPU vs GPU w praktyce - różnice wydajności

Różnice między CPU a GPU szczególnie dobrze widać w zadaniach wykorzystujących modele deep learning do analizy obrazu. Modele detekcji obiektów – takie jak YOLO – wykonują ogromną liczbę operacji macierzowych dla każdej analizowanej klatki wideo.

W przypadku systemów opartych wyłącznie na CPU szybko pojawia się problem wydajności. Procesory są projektowane głównie do zadań ogólnego przeznaczenia i posiadają stosunkowo niewielką liczbę rdzeni, dlatego przy inferencji modeli deep learning czas przetwarzania pojedynczej klatki rośnie wraz ze złożonością modelu lub liczbą kamer. Benchmarki publikowane przez społeczność projektu YOLO pokazują, że przy analizie obrazu 1080p inferencja na CPU często osiąga jedynie1–8 FPS dla pojedynczego strumienia wideo [1].

W praktyce oznacza to, że już przy kilku kamerach pipeline analityczny zaczyna się opóźniać. Jeśli czas analizy klatki jest dłuższy niż odstęp między kolejnymi klatkami w strumieniu wideo, system zaczyna przetwarzać dane z opóźnieniem lub pomijać część klatek.

GPU rozwiązuje ten problem dzięki zupełnie innej architekturze obliczeniowej. Zamiast kilkunastu rdzeni CPU, układy graficzne oferują setki lub tysiące jednostek obliczeniowych, które mogą równolegle wykonywać operacje na macierzach danych wykorzystywanych w sieciach neuronowych. W testach wydajności YOLO publikowanych przez społeczność OpenCV modele uruchomione na GPU osiągają dziesiątki lub nawet ponad sto klatek na sekundę, w zależności od modelu i sprzętu.

Na nowszych GPU różnica w wydajności jest jeszcze większa:

Jeszcze wyraźniej widać to w systemach analizujących wiele kamer jednocześnie. W badaniu dotyczącym systemów multi-camera video analytics wykazano, że implementacja algorytmów analizy obrazu na GPU może być nawet do 21,88 razy szybsza niż ich odpowiednik działający na CPU³.

W praktyce oznacza to, że serwer wyposażony w GPU może analizować jednocześnie kilkadziesiąt strumieni 1080p, podczas gdy system oparty wyłącznie na CPU często osiąga swoje granice już przy kilku kamerach.

Co równie istotne, architektura GPU jest znacznie bardziej przyszłościowa w kontekście rozwoju analityki wideo. Modele AI wykorzystywane w systemach vision stale rosną pod względem złożoności i liczby parametrów, a nowe algorytmy – np. modele transformerowe dla wizji komputerowej czy multimodalne systemy analizy zdarzeń – wymagają jeszcze większej mocy obliczeniowej. Platformy GPU pozwalają więc nie tylko zwiększyć wydajność obecnych systemów, ale również zachować możliwość rozwoju infrastruktury analitycznej wraz z kolejnymi generacjami modeli AI.

Jak dobrać platformę obliczeniową do analityki wideo

Wybór platformy obliczeniowej dla systemu analityki wideo zależy przede wszystkim od skali instalacji, liczby analizowanych kamer oraz złożoności modeli AI. W praktyce można wyróżnić kilka typowych scenariuszy infrastruktury.

W niewielkich systemach obejmujących kilka kamer i prostą analitykę – np. detekcję ruchu, zliczanie obiektów czy podstawowe reguły analizy obrazu – często wystarczające okazują się rozwiązania oparte wyłącznie na CPU. W takich zastosowaniach głównym obciążeniem jest zarządzanie strumieniami wideo i logika aplikacji, a nie sama inferencja modeli AI.

Sytuacja zmienia się jednak wtedy, gdy system wykorzystuje modele deep learning i analizuje obraz z wielu kamer jednocześnie. W takich scenariuszach konieczne staje się zastosowanie akceleracji GPU, która pozwala utrzymać analizę w czasie rzeczywistym oraz skalować system wraz ze wzrostem liczby kamer lub złożoności modeli.

W praktycznych wdrożeniach przemysłowych infrastruktura analityki wideo często przyjmuje trzy poziomy architektury:

 

Edge AI

Niewielkie komputery analizujące obraz bezpośrednio przy kamerze lub urządzeniu. Takie rozwiązania pozwalają ograniczyć opóźnienia transmisji i zmniejszyć obciążenie sieci, dlatego często stosuje się je w systemach monitoringu infrastruktury, automatyce przemysłowej czy inteligentnych systemach transportowych.

Czytaj więcej o komputerach z NVIDIA Jetson lub sprawdź dostępne komputery w sklepie.

 

Komputery przemysłowe z GPU

Platformy obliczeniowe analizujące jednocześnie wiele strumieni wideo. Systemy tego typu są wykorzystywane m.in. w zakładach produkcyjnych, centrach logistycznych czy systemach bezpieczeństwa, gdzie konieczna jest analiza obrazu z kilkunastu lub kilkudziesięciu kamer.

Poznaj komputery przemysłowe AI Elmatic z NVIDIA RTX i sprawdź wybrane modele.

 

Serwery AI

Rozwiązania przeznaczone dla największych instalacji, w których analizowanych jest bardzo wiele strumieni wideo lub wykorzystywane są bardziej złożone modele analityczne. Serwery GPU pozwalają centralnie przetwarzać dane z wielu kamer oraz uruchamiać bardziej zaawansowane pipeline’y analizy obrazu.

Sprawdź rozwiązania NVIDIA MGX od Elmatic, czyli skalowalne platformy do najbardziej wymagających zastosowań.

Więcej przykładów takich platform – od systemów edge AI po serwery GPU – można znaleźć m.in. w rozwiązaniach prezentowanych na stronie poświęconej infrastrukturze AI dla przemysłu (https://ai.elmatic.net).

CPU i GPU – uzupełniające się elementy infrastruktury AI

Porównanie CPU i GPU w analityce wideo nie sprowadza się do prostego pytania, która architektura jest „lepsza”. W praktyce nowoczesne systemy vision AI opierają się na współpracy obu typów procesorów, które pełnią różne role w pipeline’ie przetwarzania obrazu.

CPU odpowiada przede wszystkim za zarządzanie systemem – obsługę strumieni wideo, logikę aplikacji oraz integrację z innymi systemami informatycznymi. GPU przejmuje natomiast najbardziej wymagające obliczeniowo zadania związane z analizą obrazu i inferencją modeli AI.

Wraz z rosnącą liczbą kamer oraz coraz większą złożonością modeli deep learning znaczenie akceleracji GPU w systemach analityki wideo będzie nadal rosło. Nowe generacje modeli vision AI – wykorzystujące m.in. architektury transformerowe czy systemy multimodalne – wymagają jeszcze większej mocy obliczeniowej niż klasyczne sieci konwolucyjne.

Dlatego przy projektowaniu infrastruktury analityki wideo kluczowe staje się nie tylko zapewnienie odpowiedniej wydajności dziś, ale również możliwość dalszego rozwoju systemu. Platformy GPU – od systemów edge AI po serwery akcelerowane GPU – pozwalają budować architekturę, która może skalować się wraz ze wzrostem liczby kamer, złożoności modeli oraz nowych zastosowań analizy obrazu.

W praktyce oznacza to, że GPU staje się fundamentem nowoczesnej infrastruktury vision AI – umożliwiając nie tylko analizę obrazu w czasie rzeczywistym, ale także budowę systemów gotowych na kolejne generacje algorytmów sztucznej inteligencji.

Niezależnie od tego, czy dopiero rozpoczynasz projekt AI, czy rozwijasz istniejącą infrastrukturę – doradzimy, które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w Twoim przypadku. Zapewniamy wsparcie od etapu koncepcji, przez dobór sprzętu, aż po znalezienie integratora i serwis.

Napisz lub zadzwoń, a nasz zespół pomoże Ci wybrać optymalne rozwiązanie i przeprowadzi przez każdy etap wdrożenia.

elmatic@elmark.com.pl
 22-763-91-03

^{1 Improving YOLOv5 Inference Speed on CPU for Detection
2 Performance Comparison of YOLO Object Detection Models – An Intensive Study
3 Real-time multi-camera video analytics system on GPU}