Tamil
கேமரா விஷன் அமைப்புகளுக்கான GPU vs CPU செயலாக்கம்: உங்கள் விஷன் தீர்வை எது சிறப்பாக இயக்குகிறது?
01.04 துருக
கேமரா பார்வை அமைப்புகள் எண்ணற்ற தொழில்களின் முதுகெலும்பாக மாறியுள்ளன - பரபரப்பான நெடுஞ்சாலைகளில் செல்லும் தன்னாட்சி வாகனங்கள் முதல் தயாரிப்பு குறைபாடுகளை ஆய்வு செய்யும் உற்பத்தி வரிகள் வரை, மற்றும் வாடிக்கையாளர் ஓட்டத்தைக் கண்காணிக்கும் சில்லறை கடைகள் வரை. ஒவ்வொரு உயர்-செயல்திறன் கொண்ட கேமரா பார்வை அமைப்பின் மையத்திலும் ஒரு முக்கியமான முடிவு உள்ளது: CPU மற்றும் GPU செயலாக்கத்திற்கு இடையே தேர்வு செய்தல். GPU vs CPU பற்றிய விவாதம் புதியது அல்ல என்றாலும், அதன் தாக்கங்கள் கேமரா பார்வை நிகழ்நேர செயல்திறன், அல்காரிதம் சிக்கல்தன்மை மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றுடன் தனித்துவமாக பிணைக்கப்பட்டுள்ளன - இவை ஒரு பார்வை தீர்வின் வெற்றியை உருவாக்கவோ அல்லது உடைக்கவோ கூடிய காரணிகள்.
கணினி பார்வைக்கான CPU vs GPU பற்றிய பெரும்பாலான விவாதங்கள், கோர் எண்ணிக்கை அல்லது கடிகார வேகம் போன்ற மூல விவரக்குறிப்புகளில் கவனம் செலுத்துகின்றன. ஆனால் கேமரா பார்வை அமைப்புகளுக்கு, சரியான தேர்வு என்பது, குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டுத் தேவைகளுடன் செயலி எவ்வளவு நன்றாகப் பொருந்துகிறது என்பதைப் பொறுத்தது: 4K வீடியோவை நிகழ்நேரத்தில் செயலாக்க வேண்டுமா? இலகுரக பொருள் கண்டறிதல் அல்லது சிக்கலான ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை இயக்குகிறதா? எட்ஜ் சாதனங்களுக்கான ஆற்றல் திறன் பற்றி என்ன? இந்த வழிகாட்டியில், விவரக்குறிப்புகளுக்கு அப்பால் சென்று, நிஜ உலக கேமரா பார்வை காட்சிகளில் CPUகள் மற்றும் GPUகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை ஆராய்வோம், செயல்திறன், செலவு மற்றும் நடைமுறைத்திறன் ஆகியவற்றை சமநிலைப்படுத்தும் முடிவை எடுக்க உங்களுக்கு உதவுவோம்.
முக்கிய வேறுபாட்டைப் புரிந்துகொள்வது: கேமரா பார்வைக்கு ஏன் கட்டமைப்பு முக்கியமானது
கேமரா விஷன் சிஸ்டங்களில் CPU மற்றும் GPU செயல்திறன் ஏன் வேறுபடுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள, முதலில் அவற்றின் கட்டமைப்பு வேறுபாடுகளைப் பிரித்தெடுக்க வேண்டும்—மேலும் அந்த வேறுபாடுகள் கேமரா விஷன் சிஸ்டங்கள் செய்யும் பணிகளுக்கு எவ்வாறு பொருந்துகின்றன என்பதைப் பார்க்க வேண்டும். கேமரா விஷன் பணிப்பாய்வுகள் பொதுவாக மூன்று முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கும்: படப் பிடிப்பு (கேமராக்களிலிருந்து), படச் செயலாக்கம் (தரத்தை மேம்படுத்துதல், இரைச்சலைக் குறைத்தல்), மற்றும் பகுப்பாய்வு (பொருள் கண்டறிதல், வகைப்படுத்துதல், கண்காணித்தல்). ஒவ்வொரு படியும் செயலிக்கு தனித்துவமான தேவைகளை விதிக்கிறது.
CPU-க்கள் (மத்திய செயலாக்க அலகுகள்) "அனைத்துத் தேவைகளுக்கும் ஏற்றவை" என வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இவை சிறிய எண்ணிக்கையிலான சக்திவாய்ந்த, பொது-நோக்க கோர்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை தொடர்ச்சியான பணிகளுக்காக மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளன - கணினி நினைவகத்தை நிர்வகித்தல், கேமராக்களிலிருந்து உள்ளீடு/வெளியீடு (I/O) ஒருங்கிணைத்தல் மற்றும் சிக்கலான தர்க்கத்தை செயல்படுத்துதல் போன்றவை. இந்த தொடர்ச்சியான வலிமை, CPU-க்களை கேமரா பார்வை அமைப்புகளின் ஒருங்கிணைப்பை மேற்பார்வையிடுவதில் சிறந்ததாக ஆக்குகிறது. உதாரணமாக, ஒரு கேமரா ஒரு படத்தை எடுக்கும்போது, CPU ஆனது அந்த தரவை கேமரா சென்சாரிலிருந்து நினைவகத்திற்கு மாற்றுதல், முன்-செயலாக்க படிகளைத் தொடங்குதல் மற்றும் முடிவுகளை ஒரு காட்சி அல்லது கிளவுட் தளத்திற்கு அனுப்புதல் ஆகியவற்றை கையாள்கிறது.
GPUs (Graphics Processing Units), இதற்கு மாறாக, இணை செயலாக்கத்திற்காக கட்டப்பட்டுள்ளன. அவை ஆயிரக்கணக்கான சிறிய, சிறப்பு மையங்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை ஒரே நேரத்தில் பல தரவுப் புள்ளிகளில் ஒரே செயல்பாட்டைச் செயல்படுத்த முடியும். இந்த வடிவமைப்பு அவற்றின் அசல் நோக்கத்திலிருந்து உருவானது - ஒரே நேரத்தில் மில்லியன் கணக்கான பிக்சல்களைச் செயலாக்குவதன் மூலம் கிராபிக்ஸ் ரெண்டரிங் செய்தல் - ஆனால் இது கேமரா பார்வையில் உள்ள பிக்சல்-அதிகமான, மீண்டும் மீண்டும் வரும் பணிகளுக்கு ஒரு சரியான பொருத்தமாகும். 4K படத்தை (8 மில்லியனுக்கும் அதிகமான பிக்சல்கள்) செயலாக்கும்போது, ஒரு GPU ஆயிரக்கணக்கான பிக்சல்களுக்கு ஒரே நேரத்தில் ஒரு வடிகட்டி அல்லது விளிம்பு கண்டறிதல் அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தலாம், அதேசமயம் ஒரு CPU அவற்றை ஒன்றன் பின் ஒன்றாகச் செயலாக்கும்.
இங்குள்ள முக்கிய செய்தி என்னவென்றால், ஒன்று மற்றொன்றை விட “சிறந்தது” என்பதல்ல, மாறாக அவற்றின் பலங்கள் கேமரா விஷனின் வெவ்வேறு நிலைகள் மற்றும் சிக்கலான நிலைகளுடன் ஒத்துப்போகின்றன. உண்மையான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் இது எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் பார்ப்போம்.
கேமரா விஷனுக்கான CPU செயலாக்கம்: தொடர்ச்சியான வலிமை பிரகாசிக்கும் போது
உயர்-நிலை கணினி பார்வை விவாதங்களில் CPU-க்கள் பெரும்பாலும் கவனிக்கப்படுவதில்லை, ஆனால் அவை பல கேமரா பார்வை அமைப்புகளின் முதுகெலும்பாகவே இருக்கின்றன - குறிப்பாக எளிமையானவை முதல் மிதமான சிக்கலானவை வரை. கேமரா பார்வையில் அவற்றின் மிகப்பெரிய நன்மை அவற்றின் பல்துறைத்திறன் மற்றும் செயலாக்கம் மற்றும் கணினி மேலாண்மை பணிகள் இரண்டையும் கையாளும் திறன் ஆகும், இது கூடுதல் வன்பொருளின் தேவையை நீக்குகிறது.
கேமரா பார்வையில் CPU-க்கான சிறந்த பயன்பாட்டு வழக்குகள்
1. குறைந்த-தெளிவுத்திறன், குறைந்த-வேக கேமரா அமைப்புகள்: அடிப்படை பாதுகாப்பு கேமராக்கள் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு, 720p வீடியோவை 15-30 FPS (வினாடிக்கு பிரேம்கள்) இல் படம்பிடித்து, எளிய பகுப்பாய்வு (எ.கா., இயக்கத்தைக் கண்டறிதல்) மட்டுமே தேவைப்படும்போது, CPU-க்கள் போதுமானவை. இயக்கத்தைக் கண்டறியும் அல்காரிதம்கள் (பின்னணி கழித்தல் போன்றவை) ஒப்பீட்டளவில் இலகுவானவை மற்றும் பெரிய அளவிலான இணை செயலாக்கம் தேவையில்லை. ஒரு நவீன பல-கோர் CPU, கேமராவின் I/O-வை நிர்வகிக்கும்போதும், காட்சிகளை உள்ளூரில் சேமிக்கும்போதும் இந்த பணிகளை எளிதாக கையாள முடியும்.
2. கடுமையான மின் கட்டுப்பாடுகள் கொண்ட எட்ஜ் சாதனங்கள்: பல கேமரா பார்வை அமைப்புகள் எட்ஜில் செயல்படுகின்றன - பேட்டரியில் இயங்கும் பாதுகாப்பு கேமராக்கள், பார்வைத் திறன்கொண்ட அணியக்கூடிய சாதனங்கள் அல்லது சிறிய தொழில்துறை சென்சார்கள் போன்றவற்றை நினைத்துப் பாருங்கள். GPU-கள் பொதுவாக அதிக மின்சாரத்தை உட்கொள்ளும், இதனால் இந்த சாதனங்களுக்கு அவை நடைமுறைக்கு ஒவ்வாதவை. CPU-கள், குறிப்பாக குறைந்த மின்சக்தி மாதிரிகள் (எ.கா., இன்டெல் அட்டம், ARM கார்டெக்ஸ்-A தொடர்), செயல்திறன் மற்றும் ஆற்றல் செயல்திறன் ஆகியவற்றின் சமநிலையை வழங்குகின்றன. உதாரணமாக, CPU-வைப் பயன்படுத்தும் பேட்டரியில் இயங்கும் வனவிலங்கு கேமரா, படங்களைப் பிடிக்க அடிப்படை இயக்க தூண்டுதல்களைச் செயலாக்கும் போது ஒருமுறை சார்ஜ் செய்தால் மாதக்கணக்கில் இயங்க முடியும்.
3. குறைந்தபட்ச அல்காரிதம் சிக்கலான எளிய பார்வை பணிகள்: பார்கோடு ஸ்கேனிங், அடிப்படை பொருள் எண்ணுதல் (எ.கா., மெதுவாக நகரும் கன்வேயர் பெல்ட்டில் உள்ள பேக்கேஜ்களை எண்ணுதல்) அல்லது சிறிய அலுவலகங்களுக்கான முக அங்கீகாரம் (வரையறுக்கப்பட்ட தரவுத்தளத்துடன்) போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு டீப் லேர்னிங் தேவையில்லை. இந்த பணிகள் பாரம்பரிய கணினி பார்வை அல்காரிதம்களை (எ.கா., டெம்ப்ளேட் மேட்சிங், கான்டூர் கண்டறிதல்) நம்பியுள்ளன, அவை CPUக்களில் திறமையாக இயங்குகின்றன. உதாரணமாக, ஒரு சில்லறை விற்பனைக் கடை, செக் அவுட்டில் பார்கோடுகளை ஸ்கேன் செய்ய CPU-இயங்கும் கேமராவைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பார்கோடு தரவை விரைவாகச் செயலாக்கி, பாயிண்ட்-ஆஃப்-சேல் சிஸ்டம்களுடன் ஒருங்கிணைக்கும் CPUவின் திறனிலிருந்து பயனடைகிறது.
கேமரா பார்வைக்கான CPU-க்களின் வரம்புகள்
கேமரா பார்வையில் உள்ள CPU-க்களின் மிகப்பெரிய குறைபாடு என்னவென்றால், அவை உயர்-தெளிவுத்திறன், அதிவேக அல்லது சிக்கலான ஆழ்ந்த கற்றல் பணிகளை திறம்பட கையாள முடியாது. உதாரணமாக, ஒரு ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைப் (பொருள் கண்டறிதலுக்கான YOLO போன்ற) பயன்படுத்தி 60 FPS இல் 4K வீடியோவைச் செயலாக்குவது, உயர்-நிலை CPU-க்களையும் திணறடிக்கும், இதனால் தாமதமான செயல்திறன் அல்லது தவறவிட்ட பிரேம்கள் ஏற்படும் - இது தன்னாட்சி ஓட்டுதல் அல்லது தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு போன்ற பயன்பாடுகளில் முக்கியமான தோல்விகளாகும். CPU-க்கள் படப் பிரிப்பு (ஒரு படத்தில் உள்ள குறிப்பிட்ட பொருளுக்குச் சொந்தமான ஒவ்வொரு பிக்சலையும் அடையாளம் காணுதல்) போன்ற இணையாகச் செய்யக்கூடிய பணிகளிலும் போராடுகின்றன, ஏனெனில் அவற்றின் கோர்களின் எண்ணிக்கை ஒரே நேரத்தில் மில்லியன் கணக்கான பிக்சல்களைச் செயலாக்க மிகவும் குறைவாக உள்ளது.
கேமரா பார்வைக்கான GPU செயலாக்கம்: சிக்கலான காட்சிகளுக்கான இணை சக்தி
கேமரா பார்வை அமைப்புகள் மேலும் மேம்படும்போது—உயர் தீர்மானங்களைச் செயலாக்குதல், டீப் லேர்னிங் மாதிரிகளை இயக்குதல் மற்றும் பல கேமராக்களை ஒரே நேரத்தில் கையாளுதல்—GPU-க்கள் “இருந்தால் நல்லது” என்பதிலிருந்து “கட்டாயம் வேண்டும்” என்பதற்கு மாறுகின்றன. அவற்றின் இணை கட்டமைப்பு, நிகழ்நேர செயல்திறன் மற்றும் துல்லியம் தவிர்க்க முடியாத மிகவும் தேவைப்படும் கேமரா பார்வை பணிகளுக்கு அவை தனித்துவமாகப் பொருத்தமானதாக ஆக்குகிறது.
கேமரா பார்வையில் GPU-க்களுக்கான சிறந்த பயன்பாட்டு வழக்குகள்
உயர்-தெளிவுத்திறன், அதிவேக வீடியோ செயலாக்கம்: தன்னாட்சி வாகனங்கள் போன்ற பயன்பாடுகள், 60+ FPS இல் வீடியோவைப் படம்பிடிக்கும் பல 4K கேமராக்களை நம்பியுள்ளன, இது மில்லி விநாடிகளில் மிகப்பெரிய அளவிலான பிக்சல் தரவைச் செயலாக்கக்கூடிய செயலிகளைத் தேவைப்படுத்துகிறது. GPU கள் இங்கு சிறந்து விளங்குகின்றன: ஒரு GPU பல கேமராக்களிலிருந்து வரும் வீடியோ ஊட்டத்தைக் கையாள முடியும், நிகழ்நேர பொருள் கண்டறிதல், லேன் கண்டறிதல் மற்றும் பாதசாரி அங்கீகாரம் ஆகியவற்றை தாமதமின்றிப் பயன்படுத்தலாம். எடுத்துக்காட்டாக, டெஸ்லாவின் ஆட்டோபைலட் அமைப்பு 8 கேமராக்களிலிருந்து தரவைச் செயலாக்க தனிப்பயன் GPU களைப் பயன்படுத்துகிறது, இது வாகனம் சாலை நிலைமைகளுக்கு உடனடியாக பதிலளிக்க உதவுகிறது.
2. ஆழ்ந்த கற்றல்-இயங்கும் கேமரா பார்வை: ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள் (CNNகள், RNNகள், டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள்) கேமரா பார்வையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளன, முக அங்கீகாரம் (அதிக துல்லியத்துடன்), படப் பிரிப்பு மற்றும் 3D மறுசீரமைப்பு போன்ற பணிகளைச் செய்ய உதவுகின்றன. இந்த மாதிரிகள் செயல்பட பில்லியன் கணக்கான கணக்கீடுகள் தேவைப்படுகின்றன, மேலும் அவற்றின் இணையாகச் செயல்படுத்தக்கூடிய தன்மை அவற்றை GPUகளுக்கு ஏற்றதாக ஆக்குகிறது. உதாரணமாக, மின்னணு கூறுகளில் உள்ள நுண் குறைபாடுகளை ஆய்வு செய்ய GPU-இயங்கும் கேமராவைப் பயன்படுத்தும் ஒரு உற்பத்தி வரி, உயர்-தெளிவுத்திறன் கொண்ட படத்தின் ஒவ்வொரு பிக்சலையும் பகுப்பாய்வு செய்யும் ஒரு ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியை இயக்க முடியும், இது 0.1 மிமீ போன்ற சிறிய குறைபாடுகளைக் கண்டறியும் - இது ஒரு CPUவால் நிகழ்நேரத்தில் செய்ய முடியாத ஒன்று.
3. பல-கேமரா அமைப்புகள்: பல நவீன கேமரா பார்வை அமைப்புகள் 360-டிகிரி காட்சியைப் பிடிக்க பல கேமராக்களைப் பயன்படுத்துகின்றன (எ.கா., ஸ்மார்ட் நகரங்கள் போக்குவரத்து சந்திப்புகளைக் கண்காணித்தல், கிடங்குகள் மேல் மற்றும் தரை கேமராக்களுடன் சரக்குகளைக் கண்காணித்தல்). ஒரே நேரத்தில் 4, 8 அல்லது 16 கேமராக்களிலிருந்து வரும் காட்சிகளைச் செயலாக்க மிகப்பெரிய இணை செயலாக்க சக்தி தேவைப்படுகிறது - இது GPU கள் வழங்கும் ஒன்றாகும். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு ஸ்மார்ட் நகர போக்குவரத்து அமைப்பு, 10 கேமராக்களிலிருந்து வரும் காட்சிகளைச் செயலாக்க, வாகன வேகத்தைக் கண்காணிக்க, போக்குவரத்து விதிமீறல்களைக் கண்டறிய மற்றும் போக்குவரத்து விளக்குகளை நிகழ்நேரத்தில் மேம்படுத்த ஒரு GPU ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
4. மேம்பட்ட எட்ஜ் பார்வைக்கான எட்ஜ் GPU-க்கள்: பாரம்பரிய GPU-க்கள் அதிக சக்தியைப் பயன்படுத்தினாலும், எட்ஜ் GPU-க்களின் (எ.கா., NVIDIA Jetson, AMD Radeon Pro V620) வளர்ச்சி, GPU செயலாக்கத்தை எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக மாற்றியுள்ளது. இந்த சிறிய, குறைந்த சக்தி கொண்ட GPU-க்கள் எட்ஜ் கேமரா பார்வை அமைப்புகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன—உதாரணமாக, போர்டில் கேமராக்கள் கொண்ட தொழில்துறை ரோபோக்கள் அல்லது நிகழ்நேர வாடிக்கையாளர் பகுப்பாய்வுகளை இயக்கும் ஸ்மார்ட் சில்லறை கேமராக்கள். ஒரு எட்ஜ் GPU, 1080p வீடியோ ஃபீடில் 30 FPS இல் ஒரு இலகுரக டீப் லேர்னிங் மாடலை (எ.கா., YOLOv8n) இயக்க முடியும், இது கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்கைச் சார்ந்து இல்லாமல் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வுகளை வழங்குகிறது.
கேமரா விஷனுக்கான GPU-க்களின் வரம்புகள்
GPU-களின் முக்கிய குறைபாடுகள் விலை, மின் நுகர்வு மற்றும் சிக்கலான தன்மை ஆகும். உயர்நிலை GPU-கள் (எ.கா., NVIDIA A100) விலை உயர்ந்தவை, இதனால் அடிப்படை பாதுகாப்பு கேமராக்கள் போன்ற பட்ஜெட் கட்டுப்பாடுகளுக்கு உட்பட்ட பயன்பாடுகளுக்கு அவை நடைமுறைக்கு ஒவ்வாதவை. எட்ஜ் GPU-கள் கூட CPU-களை விட விலை அதிகம். GPU-கள் CPU-களை விட அதிக மின்சாரத்தையும் நுகர்கின்றன, இது பேட்டரி மூலம் இயங்கும் எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு சிக்கலானது. மேலும், கேமரா விஷன் சிஸ்டம்களில் GPU-களை ஒருங்கிணைக்க சிறப்பு மென்பொருள் (எ.கா., CUDA, TensorRT) மற்றும் நிபுணத்துவம் தேவைப்படுகிறது, இது மேம்பாட்டு சிக்கலையும் செலவுகளையும் அதிகரிக்கிறது.
கேமரா பார்வைக்கான GPU vs CPU: ஒரு நேரடி ஒப்பீடு
வேறுபாடுகளை நீங்கள் காட்சிப்படுத்த உதவ, கேமரா பார்வை அமைப்புகளுக்கு முக்கியமான முக்கிய அளவீடுகளில் CPU மற்றும் GPU-க்களை ஒப்பிடுவோம்:
அளவீடு | CPU | GPU |
இணை செயலாக்க சக்தி | குறைவு (4-16 கோர்கள், தொடர்ச்சியான பணிகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளது) | அதிகம் (ஆயிரக்கணக்கான கோர்கள், இணை பணிகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளது) |
நிகழ்நேர செயல்திறன் (4K/60 FPS) | மோசம் (பிரேம்களை கைவிட வாய்ப்புள்ளது, தாமதம்) | சிறப்பானது (பல கேமராக்களுடன் கூட சீராக செயல்படும்) |
ஆழ்ந்த கற்றல் ஆதரவு | வரையறுக்கப்பட்டது (பெரிய மாடல்களுக்கு மெதுவாக, நிகழ்நேரத்திற்கு நடைமுறைக்கு ஒவ்வாதது) | சிறப்பானது (TensorFlow/PyTorch போன்ற ஆழ்ந்த கற்றல் கட்டமைப்புகளுக்கு உகந்ததாக உள்ளது) |
மின் திறன் | அதிகம் (பேட்டரி மூலம் இயங்கும் எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு ஏற்றது) | குறைவு (அதிக மின் நுகர்வு; எட்ஜ் GPU-கள் மிதமான செயல்திறனை வழங்குகின்றன) |
செலவு | குறைந்த (மலிவானது, கூடுதல் வன்பொருள் தேவையில்லை) | அதிகம் (விலையுயர்ந்த GPU-கள், மென்பொருள் ஒருங்கிணைப்புக்கான மேம்பாட்டுச் செலவுகள்) |
ஒருங்கிணைப்பின் எளிமை | அதிகம் (நிலையான மென்பொருளுடன் வேலை செய்கிறது, குறைந்த நிபுணத்துவம் தேவை) | குறைந்த (சிறப்பு மென்பொருள்/திறன்கள் தேவை, எ.கா., CUDA) |
சிறந்தது | அடிப்படை பார்வை பணிகள், குறைந்த-ரெசல்யூஷன்/குறைந்த-வேக கேமராக்கள், கடுமையான சக்தி கட்டுப்பாடுகள் கொண்ட எட்ஜ் சாதனங்கள் | மேம்பட்ட பணிகள், உயர்-ரெசல்யூஷன்/அதிவேக கேமராக்கள், டீப் லேர்னிங், பல-கேமரா அமைப்புகள் |
உங்கள் கேமரா பார்வை அமைப்புக்கு CPU மற்றும் GPU இடையே எப்படி தேர்ந்தெடுப்பது
உங்கள் கேமரா பார்வை அமைப்புக்கு CPU மற்றும் GPU இடையே உள்ள தேர்வு மூன்று முக்கிய கேள்விகளுக்குள் அடங்கும். இவற்றிற்கு பதிலளிக்கவும், உங்களுக்கு ஒரு தெளிவான திசை கிடைக்கும்:
1. உங்கள் பார்வை பணியின் சிக்கல்தன்மை என்ன?
- நீங்கள் பாரம்பரிய கணினி பார்வை வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி எளிய பணிகளை (இயக்கத்தைக் கண்டறிதல், பார்கோடு ஸ்கேனிங், அடிப்படை பொருள் எண்ணுதல்) இயக்கினால், ஒரு CPU போதுமானது.
- நீங்கள் டீப் லேர்னிங் (முகத்தை அடையாளம் காணுதல், படப் பிரிப்பு, 3D மறுசீரமைப்பு) அல்லது உயர்-தெளிவுத்திறன் (4K+) வீடியோவை செயலாக்கினால், GPU அவசியம்.
2. உங்கள் நிகழ்நேர செயல்திறன் தேவைகள் என்ன?
- உங்கள் அமைப்பு தாமதத்தை பொறுத்துக்கொள்ள முடிந்தால் (எ.கா., பின்னர் மதிப்பாய்வு செய்ய காட்சிகளை சேமிக்கும் பாதுகாப்பு கேமரா) அல்லது குறைந்த FPS (15-30) இல் செயல்பட்டால், CPU வேலை செய்யும்.
- உங்களுக்கு 60+ FPS இல் நிகழ்நேர செயலாக்கம் (எ.கா., தன்னாட்சி ஓட்டுதல், வேகமாக நகரும் பாகங்களைக் கொண்ட தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு) தேவைப்பட்டால், GPU தவிர்க்க முடியாதது.
3. உங்கள் சக்தி மற்றும் செலவு கட்டுப்பாடுகள் என்ன?
- நீங்கள் பேட்டரி மூலம் இயங்கும் எட்ஜ் சாதனத்தை (எ.கா., வனவிலங்கு கேமரா, அணியக்கூடிய சாதனம்) உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால் அல்லது குறைந்த பட்ஜெட் இருந்தால், குறைந்த சக்தி கொண்ட CPU சிறந்த தேர்வாகும்.
- மின்சாரம் மற்றும் செலவு ஒரு பெரிய கவலையாக இல்லாதபோது (எ.கா., நிலையான தொழில்துறை அமைப்புகள், ஸ்மார்ட் சிட்டி உள்கட்டமைப்பு), ஒரு GPU உங்களுக்குத் தேவையான செயல்திறனை வழங்கும்.
ஒரு கலப்பின அணுகுமுறை: இரு உலகங்களின் சிறந்தவை
பல மேம்பட்ட கேமரா பார்வை அமைப்புகளில், CPUகள் மற்றும் GPUகள் செயல்திறனை அதிகரிக்க ஒன்றாக வேலை செய்கின்றன. CPU கணினி ஒருங்கிணைப்பை (கேமராக்கள், I/O, நினைவகம் நிர்வகித்தல்) மற்றும் இலகுரக முன் செயலாக்கத்தை (எ.கா., படங்களை மறுஅளவிடுதல், இரைச்சலைக் குறைத்தல்) கையாள்கிறது, அதே நேரத்தில் GPU கனமான பணிகளை (ஆழ்ந்த கற்றல் அனுமானம், உயர்-தெளிவுத்திறன் வீடியோ செயலாக்கம்) எடுத்துக்கொள்கிறது. இந்த கலப்பின அணுகுமுறை தன்னாட்சி வாகனங்கள், ஸ்மார்ட் நகரங்கள் மற்றும் தொழில்துறை ஆட்டோமேஷன் ஆகியவற்றில் பொதுவானது, அங்கு தொடர்ச்சியான மேலாண்மை மற்றும் இணை செயலாக்கம் இரண்டும் முக்கியமானவை.
முடிவுரை: நோக்கத்திற்கு ஏற்ப செயலியைக் கண்டறிதல்
கேமரா விஷன் சிஸ்டம்களுக்கான GPU vs CPU விவாதம் என்பது "சிறந்த" செயலியைத் தேர்ந்தெடுப்பது பற்றியது அல்ல - இது உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்கு சரியான செயலியைத் தேர்ந்தெடுப்பது பற்றியது. CPU-க்கள் எளிமையான, குறைந்த சக்தி கொண்ட, பட்ஜெட்டுக்கு ஏற்ற கேமரா விஷன் சிஸ்டம்களின் வேலைக்காரர்கள், அதேசமயம் GPU-க்கள் மேம்பட்ட, நிகழ்நேர, ஆழ்ந்த கற்றல் சார்ந்த பயன்பாடுகளை செயல்படுத்தும் சக்திவாய்ந்தவை.
முடிவெடுப்பதற்கு முன், உங்கள் சிஸ்டத்தின் தேவைகளைத் திட்டமிட நேரம் ஒதுக்குங்கள்: ரெசல்யூஷன், FPS, அல்காரிதம் சிக்கல்தன்மை, சக்தி கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் பட்ஜெட். உங்களுக்கு இன்னும் சந்தேகம் இருந்தால், ஒரு கருத்துச் சான்றில் தொடங்குங்கள் - உங்களுக்குத் தேவையான செயல்திறனை நீங்கள் வாங்கக்கூடிய விலையில் எது வழங்குகிறது என்பதைப் பார்க்க, CPU மற்றும் GPU (அல்லது எட்ஜ் GPU) இரண்டிலும் உங்கள் விஷன் பணியைச் சோதிக்கவும்.
நீங்கள் ஒரு CPU, ஒரு GPU அல்லது ஒரு கலப்பின அமைப்பைத் தேர்ந்தெடுத்தாலும், குறிக்கோள் ஒன்றுதான்: நம்பகமான, திறமையான மற்றும் உங்கள் தொழில்துறையின் தேவைகளுக்கு ஏற்ப வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு கேமரா பார்வை அமைப்பை உருவாக்குவது. உங்கள் பார்வை தீர்வுக்கு சரியான செயலி மூலம், நீங்கள் புதிய அளவிலான தானியங்குமயமாக்கல், துல்லியம் மற்றும் நுண்ணறிவுகளைத் திறக்க முடியும்.
உங்கள் கேமரா பார்வை அமைப்பின் செயலாக்க குழாயை மேம்படுத்த உதவி தேவையா? CPU/GPU-க்களை கேமரா பார்வை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுடன் பொருத்துவதில் எங்கள் நிபுணர் குழு நிபுணத்துவம் பெற்றுள்ளது—மேலும் அறிய இன்றே எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளுங்கள்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat