A. 人臉識別的前端和後端分別是干什麼的
人臉識別的核心即為演算法模型，基於深度神經網路的演算法，這需要大量的數據以及計算力去訓練一個成熟的神經網路模型，同時，在驗證訓練好的模型時還要用到能效比高的推理伺服器進行操作。目前的人臉識別等智能分析有兩種產品形態，一類將具有智能分析功能的軟硬體前置在視頻採集端，另一類是在後端伺服器上運行視頻分析功能，前段的攝像頭只負責視頻採集。前端分析模式免去了大量的視頻傳輸和存儲，但位於前段的分析演算法難以知曉臨近攝像頭的狀態，且無法基於多個攝像頭進行目標追蹤，而且由於其計算能力限制，無法運行復雜的視頻分析演算法。後端分析模式對網路傳輸和後端伺服器處理能力要求更高。但在網路帶寬成本越來越便宜的當下，後端部署的優勢也越來越明顯。後端部署模式在監控需求提升時也更容易進行升級，只需更新後端的智能視頻分析伺服器即可，思騰合力推理伺服器採用NVIDIA Tesla T4推理計算卡。