中央处理单元（CPU）是所有计算系统的核心，该通用处理器为系统承担的大多数任务提供计算能力。但是，CPU仅限于进行某些基本的数学计算，因为它们通常用于按顺序处理计算。因此，更复杂的任务可能会使CPU陷入困境并降低其效率。
GPU，是显卡专业处理器。曾几何时，他们只被认为提供增强处理能力的游戏玩家视为重要。然而，今天，大多数PC，笔记本电脑和其他系统都包含专用图形卡来渲染2D和3D图形。该功率源自GPU内的数千个内核，允许处理器并行执行复杂计算。现在，这种潜在的力量正在以各种不同的方式被利用到游戏之外。
GPU和视频分析
在PC，笔记本电脑或其他系统上运行高质量视频时，GPU一直很有用。高清视频流需要对压缩数据进行解码以产生高分辨率图像，这需要许多CPU无法应对的大量处理能力。下次您在计算机上以4K观看Netflix时，您可以感谢这些GPU。
GPU也最适合将视频从一种图形格式转码到另一种图形格式，这也使用了大量的处理能力。例如，要将数字视频刻录到DVD上，必须将视频数据重新渲染为全新的格式。但是，视频分析领域是使用GPU引入的可能性最令人兴奋的地方。在GPU和视频分析方面，深度学习是关键。这是一种与人工智能（AI）相关的先进机器学习技术。在GPU和视频分析的情况下，它可用于增强处理能力的AI摄像机，并允许他们分析视频并实时提供见解。
深度学习涉及极其复杂的数学和统计计算，这超出了本文（和作者）的范围。可以这么说，GPU是唯一具有处理这些计算的能力和能力的处理器。他们执行并行计算的能力使他们能够处理大量数据，这在视频分析方面有一些令人兴奋的实际应用。
GPU的实际应用和视频分析
通过利用GPU的强大功能，可以训练AI摄像机执行各种宝贵的任务。通过深度学习，他们能够以惊人的速度监控和理解视频片段。然后，他们可以将大量数据集整合在一起，并且比传统的视频处理方法更快地提供快速洞察。
这为视频分析开辟了多种可能性。这意味着可以指示摄像机识别某些物体或识别运动和交互的模式。他们可能受过训练，可以立即识别枪支或其他武器，或者用于跟踪和分类车辆和行人等物体。这使它们在交通管理方面有效，甚至用于识别非法交通机动。
由GPU驱动的AI相机的高端应用程序更令人印象深刻，包括面部识别和人群行为分析。所有这一切都可以通过简单GPU的并行处理能力实现。曾经被视为对游戏玩家重要的处理器现在是一些真正卓越的技术进步的关键，并且肯定会在我们的社会中发挥至关重要的作用。
