Производства без GPU и видеоаналитика без стресса. Как мы сжимаем модели

ML и AI в производственных компаниях

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Пилотный проект по внедрению видеоаналитики пошел настолько хорошо, что развертывание начало не успевать за закупками железа (которые сегодня легки как никогда). Методичная работа над оптимизацией кода позволила в несколько раз сократить потребности в аппаратуре в нескольких проектах.

Целевая аудитория

CV-инженеры, Data-сайентисты.

Тезисы

Как справиться с ситуацией, когда количество камер в системе возросло в 10 раз, но нет возможности увеличить вычислительные ресурсы? Как максимально эффективно использовать одноплатные компьютеры в этих условиях?

Да, у нас нет GPU, но мы справляемся и экономим на ресурсах. В своем докладе я покажу, что можно сделать с моделями, чтобы облегчить жизнь нам и CPU. Я расскажу и покажу реальные задачи, с которыми столкнулся СИБУР, и о том, как наша команда успешно преодолела все вызовы с помощью ускорения моделей.

Никита Каменев

СИБУР Цифровой

В МГТУ им. Н.Э. Баумана, который Никита окончил в 2020 г., принимает участие в разработке Малого спускаемого аппарата. Также занимается проведением научных исследований, в основе которых лежит применение нейронных сетей для решения задач, связанных с вихревыми методами.
Последние два года занимается разработкой детекторов в нефтехимии.

Видео

Другие доклады секции

ML и AI в производственных компаниях