Видеоаналитика в реальном времени: что делать, если нет GPU

03.10.2025 13:01:02 | Хабр

Хабы: Блог компании Цифровой СИБУР, Блог компании Конференции Олега Бунина (Онтико), Искусственный интеллект, Обработка изображений, Промышленное программирование

Когда у вас несколько десятков моделей компьютерного зрения, тысячи камер на заводах по всей стране и только несколько секунд, чтобы успеть оповестить оператора — важна каждая миллисекунда.

Но что делать, если вы работаете не в IT-гиганте с дата-центрами и парком GPU, а в промышленной компании с изолированными сетями, ограниченными ресурсами и жёсткими требованиями к отказоустойчивости?
Рассказываю:

- почему разработка видеоаналитики в промышленности отличается от БигТеха;

- какие ограничения приходится учитывать: отсутствие GPU, изолированные сети и жёсткие требования к отказоустойчивости;

- как удалось оптимизировать пайплайн и сохранить стабильность его работы;

- какие локальные оптимизации реально работают (а какие дают минимальный прирост);

- как архитектурные изменения увеличили производительность в 28 раз;

- с какими вызовами команда сталкивается сегодня и что предстоит решать дальше.

Идеи из этой статьи будут полезны при разработке как продуктов видеоаналитики, так и других систем со множеством источников данных и обработчиков.

Подробный кейс с деталями

Подробнее