Москва, ноябрь, 2017 — Faceter, онлайн-сервис и интеллектуальное ПО для аналитического видеонаблюдения на основе распознавания лиц, и SONM, распределенная платформа вычислений, организованная по принципу майнинга, начинают совместный проект.
Компании протестируют работу алгоритмов Faceter для распознавания лиц и интеллектуального анализа видеопотока с камер наблюдения на вычислительных распределенных мощностях SONM IaaS, проведут исследования и разработки, чтобы создать решение, готовое для вывода на рынок.
Faceter ожидает, что использование fog computing (распределенных вычислений) 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, таких как AWS, Azure и других. Если предположить, что майнеры, включенные в децентрализованную сеть, предпочтут увеличить доход на 20%, то затраты на инфраструктуру будут следующие:
- Amazon - $576 - Затраты на 4 сервера с GPU NVidia Tesla K80 (конфигурация p2.xlarge), арендованных в AWS
- SONM - $45 - Затраты на один вычислительный узел SONM с GPU NVIDIA 1080 TI (30Mh/s)
Преимущество fog computing еще и в том, что этот подход позволяет сохранять возможность быстрого масштабирования, что может быть необходимо в случае значительного роста спроса на SaaS-решение Faceter. «Это, например, может происходить, если наш клиент запустил маркетинговую кампанию и получил большой приток покупателей в магазин. Или, если к сервису на определенный период времени подключился организатор массового мероприятия, например, концерта или спортивного события. Вместе с профессиональной командой специалистов SONM мы уже сформировали поэтапный план создания коммерческого решения для запуска Faceter на fog computing».Владимир Черницкий, сооснователь и технический директор Faceter комментирует: «Распределенные вычисления позволят существенно снизить затраты на инфраструктуру, необходимую для выполнения ресурсоемких алгоритмов deep learning. Благодаря этому мы планируем 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».
Игорь Лебедев, CTO SONM комментирует: «Алгоритмы deep learning требуют значительных затрат на вычисления. Мы создаем свой распределенный суперкомпьютер именно для решения такого рода задач. Наша технология 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. Таким образом, затраты даже на самые ресурсоемкие вычисления оказываются существенно ниже, чем при использовании публичных облачных сервисов».
На данный момент SONM разрабатывает MVP (minimal viable product) системы для запуска на тестовой сети “эфира”, после чего планируется запуск на основной сети в июле-августе 2018 года.
Владимир Черницкий добавил: «Мы верим в то, что fog computing может стать самым распространенным способом построения ИТ-инфраструктуры в будущем. В начале этого года технический директор Google Рей Курцвейл сделал предсказание, что Земля в 2045 году превратится в один гигантский суперкомпьютер: все имеющиеся вычислительные ресурсы будут объединены в сеть и использоваться как единый вычислительный комплекс. Fog computing - одна из технологий, на основе которой это может быть реализовано».
О Faceter:
Международный проект основан тремя единомышленниками из разных стран, которые с 2014 года совместно ведут исследования и разработки в области распознавания визуальных образов с помощью нейросетей и deep learning (одна из технологий искусственного интеллекта). Первый успешный продукт - pay.cards - команда выпустила в 2015 году. Это открытая библиотека для разработчиков приложений, распознающих данные на банковских картах. Продукт получил высокую оценку профессионального сообщества и до сих пор активно используется разработчиками по всему миру.
Полученный опыт команда применила для создания Faceter - системы, которая анализирует видео с камер наблюдения, распознает лица и объекты, может быть настроена на конкретные сценарии поведения в определенных ситуациях. Обычным пользователям и малому бизнесу станет доступна технология интеллектуального видеонаблюдения, которую сейчас может себе позволить только крупный бизнес в силу дороговизны таких решений.
О SONM:
SONM - это децентрализированный глобальный суперкомпьютер, организованный по принципу майнинга. SONM ориентирован на две категории пользователей: на владельцев вычислительных задач, которые используют традиционные облачные решения, и на владельцев оборудования для майнинга. Владельцам приложений предоставляется сопоставимый набор услуг, таких как запуск задач на инфраструктуре как сервис (IaaS) или на платформе приложений (PaaS). Для владельцев оборудования для майнинга предлагается альтернативный канал утилизации мощностей. За внешней похожестью интерфейсов SONM IaaS и PaaS на облачные предложения крупных игроков скрывается принципиально другая внутренняя механика. Отличительные черты системы SONM: децентрализация, географическая распределенность вычислительных узлов, глобальные возможности масштабирования, оплата на основе криптовалюты и рыночная модель ценообразования. Запуск системы в тестовом режиме запланирован на декабрь 2017-январь 2018, запуск в промышленном режиме - на июль-август 2018.