周四研讨会预告 | 利用开源工具 CV-CUDA 提高视觉 AI 任务的吞吐量

基于 AI 的计算机视觉的实时应用正在迅速增长, 包括图像理解、内容创建、内容审核、映射、推荐系统和视频会议等。然而，由于对处理复杂性的需求增加，这些工作负载的计算成本也在增长。从静止图像到视频的转变现在也正在成为消费者互联网流量的主要组成部分。鉴于这些趋势，我们迫切需要构建高性能且具有成本效益的计算机视觉工作负载。基于 AI 的计算机视觉流程通常涉及围绕 AI 推理模型的数据预处理和后处理步骤，这可能占整个工作负载的 50-80%。

CV-CUDA 是一个开源库，可让您构建高效的 AI 计算机视觉流程。该库提供一组专门的 GPU 运算符, 他们可以加速计算机视觉和图像处理内核，以轻松实现 AI 流程的高效预处理和后处理步骤, 从而显着提高任务吞吐量。

利用开源工具 CV-CUDA 提高视觉 AI 任务的吞吐量

5 月 25 日，星期四，2030

主题内容：

本次在线研讨会将帮助有基于视觉人工智能开发需求的开发者，通过本次在线研讨会您可以了解到：

• 基于 AI 的计算机视觉任务流程分析

• 利用 GPU 加速计算机视觉任务的优势

• CV-CUDA 加速库的介绍

• CV-CUDA 最新特性介绍

• CV-CUDA 的 Python 和 C/C++ API

• 利用 CV-CUDA 加速计算机视觉任务实战

演讲嘉宾

何琨 （Ken He）

NVIDIA 企业级开发者社区高级经理

拥有多年的 GPU 和人工智能开发经验。自 2017 年加入 NVIDIA 开发者社区以来，完成过上百场培训，帮助上万个开发者了解人工智能和 GPU 编程开发。在计算机视觉，高性能计算领域完成过多个独立项目。并且，在机器人和无人机领域，有过丰富的研发经验。对于图像识别，目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与 GPU 版气象模式 GRAPES，是其主要研发者。

参与方式

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相关资料

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原文标题：周四研讨会预告 | 利用开源工具 CV-CUDA 提高视觉 AI 任务的吞吐量

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