Вычисления deep learning для Faceter на инфраструктуре SONM

Проект Faceter, онлайн-сервис и интеллектуальное ПО для аналитического видеонаблюдения на основе распознавания лиц, и распределенная платформа вычислений SONM, организованная по принципу майнинга, объявили о начале технологического сотрудничества. Компании протестируют работу алгоритмов Faceter для распознавания лиц и интеллектуального анализа видеопотока с камер наблюдения на вычислительных распределенных мощностях SONM IaaS, проведут исследования, чтобы создать решение, готовое для вывода на рынок.

Faceter ожидает, что использование распределенных вычислений (fog computing) позволит значительно снизить затраты на вычислительную инфраструктуру. Они составляют существенную статью расходов на выполнение сложных алгоритмов машинного зрения, которые лежат в основе онлайнового сервиса Faceter. Согласно расчетам компании, стоимость вычислений в «туманной» инфраструктуре может быть в разы меньше, чем в публичных облаках AWS, Azure и других.

Как предполагают в Faceter, за счет снижения затрат на инфраструктуру, необходимую для выполнения алгоритмов deep learning, удастся предложить возможности распознавания лиц и событийного анализа видеопотока по цене, которая будет доступна даже для индивидуальных пользователей с самыми простыми домашними камерами, подключенными к интернету.

Преимущество fog computing еще и в том, что этот подход позволяет сохранять возможность быстрого масштабирования, что может потребоваться при значительном росте спроса на SaaS-решение Faceter.

Как поясняют в SONM, алгоритмы deep learning требуют значительных затрат на вычисления. Технология компании позволяет объединить на одном рынке вычислительные мощности, задействованные для майнинга, и заказчиков вычислительных задач, например, по направлению машинного обучения. В связи с тем, что между ценовым предложением традиционных облачных поставщиков и прибыльностью майнинга наблюдается существенный разрыв, подобный рынок открывает широкие возможности для всех участников. Затраты даже на самые ресурсоемкие вычисления оказываются существенно ниже, чем при использовании публичных облачных сервисов.

Период разработок и исследований в совместном проекте должен завершиться до конца текущего года, после чего будет выпущена бета-версия SaaS-решения Faceter для массовых потребителей, работающая в распределенной инфраструктуре. Полноценная альфа-версия продукта для индивидуальных пользователей и малого бизнеса появится в середине 2018 г.