计算机视觉标准OpenCV支持CUDA GPU加速-阿里云资讯网
计算机视觉标准OpenCV支持CUDA GPU加速
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　　GT 2010 GPU技术，NVIDIA宣布CUDA GPU硬件加速技术已经支持开放式计算机视觉标准OpenCV，可在机器人、汽车、医疗、消费、安全、制造、科研等领域用来开发应用程序。OpenCV是由Intel、Willow Garage主导开发的开源计算机视觉库，轻量而且高效，包括一系列C函数和少量C++类，是图像处理和计算机视觉方面的通用算法，支持Windows、 Linux、Mac OS三大平台，迄今已有数千名/zixun/aggregation/7155.html&&开发人员从事相关工作，下载量超过。该项目早在1999年1月就开始启动，年10月1日发布了2.0正式版。
　　NVIDIA表示，OpenCV面向的都是计算大型应用，很多都需要强劲的实时性能，而有了CUDA GPU加速的支持，开发人员可在更高分辨率的图像上实时运行更精确的OpenCV算法，同时降低功耗，比如OpenCV深度计算引擎GPU加速就要比单纯在CPU上运行快5-10倍，同时这也有利于开发更新、更主流的计算机视觉应用程序。
　　首个支持CUDA GPU加速的OpenCV版本将在2011年春天发布，而一些初步的相关程序已经可以在OpenCV源代码库中找到。
　　GTC 2010大会现场
　　CUDA一年来的发展非常迅猛
　　黄仁勋
　　黄仁勋
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InternationalFacebook:计算机视觉新升级1秒可训练40000张图片_网易科技
Facebook:计算机视觉新升级1秒可训练40000张图片
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（原标题：Facebook：计算机视觉新升级，1秒钟可训练40000张图片）
图片来源：Trusted Reviews雷锋网(公众号：雷锋网)6月9日消息Facebook今日在西雅图&Data@Scale大会上公布的一篇研究论文中表示，已成功开发一套新的计算机视觉系统，该系统在每秒钟可完成4万张图片的训练。这样一来在60分钟内就可以完成ImageNet -1K的数据集（共计120万张图片）的训练就成了可能，而且不会降低质量。而在现阶段，完成数据集的训练至少需要几天时间。目前，Facebook的月活用户已达19.6亿。如果要从海量的图片中筛选出有意义的和值得纪念图片的话，会给AI、机器学习的训练带来很大的压力，而且较大的网络和数据集会导致更长的训练时间，阻碍其研发进度。所以，Facebook一直在研究更好的方法来解决这一问题。
该研究论文表示，Facebook的AI、机器学习团队在试验中采用了新的系统——用基于Caffe2的系统，以高达8192张图的minibatch大小，在256个GPU上用包含120万张图片的ImageNet -1k来训练ResNet-50，只花了1个小时，同时确保了准确性。从硬件角度来看，Facebook此前的系统只有8个GPU，增至256个GPU后，规模效益可提升90%。同时，Facebook还表示，愿意向外公开自己的研发成果和硬件堆栈。以下即Facebook本次研究论文的下载链接，有需要的小伙伴请猛戳↓
本文来源：雷锋网
责任编辑：姚立伟_NT6056
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GTC Asia：基于GPU的OpenCV计算机视觉
来源：it168&
作者：于泽
　　2011 年亚洲 GPU 技术大会 (GTC Asia2011)于号在中国北京的国家会议中心如期举行。GPU 技术大会让全世界的人们不仅能够更加深入地了解 GPU 计算与可视化，而且可以认识到它们在未来科学以及技术创新等方面的重要性。14日下午程序开发主体专场，来自英伟达公司的资深开发技术工程师James Fung为我们介绍了OpenCV计算机视觉库的一些最新的信息。　　
　　▲英伟达开发技术工程师 James Fung　　
　　▲OpenCV的历史
　　OpenCV的全称为：Open Source Computer Vision Library，于1999年由Intel建立，现在由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可证授权(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。
　　OpenCV由一系列C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、CUDA等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV主要应用于人机互动、物体识别、图象分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪等等领域。
　　OpenCV GPU模块内容包含两方面，在图像处理中包括颜色转换，几何转换，像素操作等七个方面，在高等级算法中，包含立体匹配、面部识别和SURF三个方面。
　　目前OpenCV被广泛的应用于日常生活中，包括Google地图、Google街景、Google地球、安全系统、图片识别、视频搜索等等。
　　▲OpenCV GPU数据结构
　　▲OpenCV GPU模块例举
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参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款英伟达™（NVIDIA&）为OpenCV应用程序开发提供GPU加速
出处：pconline 原创&
作者：厂商动态
责任编辑：mayue&
　　英伟达&（&）公司于今日正式宣布，公司将为OpenCV提供英伟达& CUDA（IDIA& CUDA）支持。OpenCV是一种在机器人、、医学、消费市场、安保、制造以及研究等领域中开发高级应用程序所用到的流行计算机视觉库。　　通过为OpenCV提供加速，我们将让开发人员能够在更高分辨率的图像上实时运行更多精确而复杂的OpenCV算法，同时却又实现更低的功耗。 这样一来，将便于开发商开发大量全新、主流的的计算机视觉应用程序。　　OpenCV目前拥有数以千计的开发商，OpenCV的下载次数已远超200万次，是一款非常流行的计算机视觉库，它可以用来开发计算量繁重且功能强大的应用程序。此类应用程序大多需要强劲的实时性能。 例如，与仅在CPU上运行时相比，全新的OpenCV深度计算引擎在利用GPU加速时可实现5-10倍的性能提升。　　OpenCV创始人、Willow Garage公司资深研究员Gary Bradski表示：&计算机视觉中的计算能力一直是一个限制因素，它不仅限制了在目标识别、跟踪以及3D重现等方面运用时下强大的算法，而且限制了人们乐于发明算法的创造力。 通过利用英伟达& CUDA（NVIDIA& CUDA）GPU加速，许多OpenCV算法的运行速度将提升5-10倍，从而让当前的算法对应用程序开发者来说更加实用、让开发者将来能够开发出能力更强的应用程序并将多个应用程序融合到一起。&　　英伟达&（NVIDIA&）公司汽车事业部总经理Taner Ozcelik指出：&英伟达&（NVIDIA&）在OpenCV上的GPU加速现在能够为诸多复杂算法提供充足的计算动力，从而可满足先进的汽车驾驶员辅助应用以及其它流行的消费级应用所需。 OpenCV为开发人员提供了快速释放这种动力所需的工具箱，以便于开发人员在无需擦除数据和重写视觉算法的情况下研发这些产品。 这是一个重要的里程碑，计算机视觉在各行各业中的应用从此将大幅增加。&　　首个支持英伟达& CUDA（NVIDIA& CUDA）GPU的OpenCV版本预计将于2011年春季问世，该版本将在诸多常用功能以及强大的功能上支持英伟达& CUDA（NVIDIA& CUDA）GPU。 目前，开发人员可通过OpenCV源代码库来获得一些已率先实现GPU支持的OpenCV功能。　　斯坦福大学计算机科学与电机工程学教授Sebastian Thrun表示：&我的研究实验室在无人驾驶车辆上广泛运用OpenCV。 针对OpenCV的英伟达& CUDA（NVIDIA& CUDA）GPU加速为我的研究团队提供了即时的性能提升，这一点对于我们的研究工作来说非常关键。 OpenCV与英伟达& CUDA（NVIDIA& CUDA）技术将大幅增加我们在无人驾驶车辆中所能够实现的计算机视觉功能。&　　在英伟达&（NVIDIA&）GPU技术大会（GTC）上，聚焦GPU的研讨会时间长达280多个小时、有关CUDA C/C++开发的研讨会超过25场。本次大会将为与会者带来有关GPU计算新闻、开发以及所取得成就的海量信息。 GPU技术大会于9月20日星期一开始，大会包含了讨论GPU OpenCV的多场演示会，其中包括斯坦福大学机器人先驱Sebastian Thrun于9月23日发表的主题演讲。Sebastian Thrun的机器人技术曾获DARPA大奖，他在该项技术的开发过程中所利用的是OpenCV。　　如需了解有关GPU技术大会和相关OpenCV研讨会的更多信息，敬请访问:/gtc。
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GPU并行计算工程师
绩效奖金股票期权加班补助弹性工作带薪年假
职位月薪：面议
工作地点：
发布日期：15天前
工作性质：全职
工作经验：不限
最低学历：本科
招聘人数：1人
职位类别：
岗位职责：1. 分析评估计算机视觉算法在GPU上实现的可行性2. 开发具体算法的GPU实现并进行性能调优3. 计算机视觉算法在Tk1上的产品化任职要求：1. 工作地点深圳或北京，计算机相关专业2. 精通并行计算方法和并行算法设计3. 熟悉NVIDIA 或 AMD GPU体系结构和代码优化技术4. 熟练使用CUDA或OpenCL编程5. 有大规模GPU集群平台搭建经验者优先6. 有计算机视觉算法移植背景者优先7. 良好的沟通能力和团队协作能力
工作地址：
北京海淀区中关村东路1号院创业大厦
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