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智东西公开课讲师
郭南中科睿芯的应用创新研发总监
导读：
中科睿芯的应用创新研发总监郭南去年8月曾在智东西公开课进行了计算机视觉应用合辑第一讲的直播讲解，主题为《高通量计算在大规模视频处理中的应用》。
在本次讲解中，郭南老师首先从高通量计算的特点入手，之后分析了大规模视频处理面临的挑战及市场需求，最后从样例匹配、场景检测、目标识别、内容鉴伪四个方面深入讲解大规模视频处理的应用。
本文为此次课程主讲环节的图文整理：
正文：
大家好，我是中科睿芯AI应用开发负责人郭南，很荣幸能在智东西平台和大家一起分享今天的课题。今天分享的主题为《高通量计算在大规模视频处理中的应用》，主要分为以下3个部分：
1、高通量计算应用开发特点2、大规模视频处理面临的挑战及市场需求3、大规模视频处理在网络内容安全和安防中的应用
高通量计算应用开发特点
据统计，我们每天创造约2.3万亿的数据，而当前的网络流量中有70%以上都是视频。这些视频规模庞大，有24小时不断更新的监控视频，还有移动智能终端的拍摄和分享数据，比如传统的媒体和自媒体抖音等。这些视频不仅规模庞大，还具有高并发大容量的显著特性，高并发意味着单位时间内产生的任务数量大，无论对国家公共安全还是日益增长的互联网经济，对这些具有高并发性的海量视频数据进行分析和处理，为视频内容监管和应用服务提供关键技术支持，已成为一个亟待解决的问题，我们需要从并行计算硬件支撑和图像视频计算模型优化两个方向来解决这类问题。
硬件方面就需要高通量计算机。从上世纪40年代，人类第一台计算机诞生开始，信息基础设施经历了70多年的发展，万物互联所产生的巨大数据流量，要求大型数据中心能够在提供一级以上并发请求访问能力的同时，还可以有效的保障质量，这对计算机系统提出了巨大的挑战，仅靠计算设备的堆积将无法完全解决上述问题，因为计算设备的堆积会产生大量的电力或者功率方面的消耗，而高通量计算机适应是适应新兴应用负载特征，在强时间约束下能够全局可控处理高吞吐量请求的一种高性能计算机，其设计目标也相应的从追求传统单个任务的“快”，转变为追求单位时间内处理任务数量的“多”。传统的高性能计算的特点是计算密集型，追求的目标是高速度，主要用于科学计算。而高通量计算的特点是请求密集型，追求的目标是高通量，即单位时间内算的多，适用于互联网新兴应用负载特征，