tesla

Savunma ve İstihbarat için GPU’lar

Savunma ve istihbarat çevreleri, stratejik günlük işlemlerinde ağırlıklı olarak hatasız ve güncel bilgilere gereksinim duymaktadır. İstihbarat toplama ve değerlendirme uydular, insansız hava araçları, gözetim kameraları ve radar gibi farklı kaynaklardan gelen verileri içeren bu etkinliklerin temel parçalarıdır. Toplanan ham verilerin işlenebilir bilgilere dönüştürülmesi, hepsi de sınırlı olan insan, bilgisayar donanımı ve yazılımı, güç ve diğer kaynaklardan oluşan önemli bir altyapı gerektirir. NVIDIA grafik kartları maliyet, güç ve diğer kaynakların kullanımını azaltırken verimliliği önemli derecede artıran ve “oyunları değiştiren” bir teknoloji sunar. Mevcut işlem sistemlerini geliştirmek için GPU’ların kullanılması bilim adamları, mühendisleri ve güncel bilgi teknolojileri altyapıları arasındaki açığı kapatmak üzere dünya genelinde yüksek performanslı hesaplama merkezleri ve araştırma kurumları tarafından kullanılan yerleşmiş bir uygulamadır.

Aşağıdaki şemalarda NPP ve CuFFT üzerinde tamamlanan işleri gösterdik.

NVIDIA GPU performansı NVIDIA GPU performansı

GPU’ların şimdiden önemli derecede gelişmiş performans sunduğu temel alanlar şunlardır:

Görüntü İşlem: Savunma ve istihbaratta görüntü işlemin rolü artmaktadır. Günümüzde savunma ve istihbarat için kullanılabilir görüntü miktarı olağanüstüdür ve her dakika yeni görüntülerin toplanması devam etmektedir. Örneğin, uydular aracılığı ile elde edilen jeo-uzay görüntüleri dünya yüzeyini beş kat sarmalayacak miktardadır. Ayrıca, FBI veritabanında 100 milyondan fazla parmak izi görüntüsü vardır. GPU’lar jeo-rektifikasyon, filtreleme algoritmaları, değişim saptama ve 3D yeniden yapılandırma dahil olmak üzere görüntü işlem iş akışını hızlandırmaktadır. Afet yardım etkinliklerinin hızlandırılması ile ilgili Dijital Dünya Örnek Olay İncelemesini okuyarak GPU’ların etkisi hakkında daha fazla bilgi edinin (İngilizce).

Sürekli Video Gözetimi: Uzmanlar, 2016 yılına kadar global video gözetimi pazarının 25 milyar ABD Dolarını aşacağını tahmin etmektedir. Buna ek olarak, Savunma Departmanı her ay Afganistan ve Irak’ta 10.000 saat üzerinde havadan gözetim videosu toplamaktadır. Bu videolar gerçek zamanlı işlenmelidir ve analiz edilmektedir. GPU’lar video işlem ve analitik algoritmalarda gerçek zamanlı performans elde etmek için muhteşem bir araçtır.

Sinyal İşlem: Modern sensörlerin sunduğu olanaklar artmaya devam ediyor. Bilgi kaynaklarından yararlanmak, artan hesaplama olanaklarını gerektiren ve büyümekte olan bir sorundur. GPU’lar sensör olanaklarına yetişebilmek için işlem hızında ileri doğru bir adıma olanak vererek savunma ekiplerimizin çalıştığı karmaşık ortamları daha iyi anlamak için sensör verilerinin diğer veri kaynakları ile gerçek zamanlı entegrasyonu için bir fırsat sunmaktadır. Telsiz Karıştırıcısı Etkinliği ile ilgili OpCoast Örnek Olay İncelemesini okuyarak GPU’ların etkisi hakkında daha fazla bilgi edinin (İngilizce).

Ürünler


Demolar.

Luciad description:

Bu video, CPU içeren sistemler ile GPU içeren bir sistem arasındaki performans farkını göstermektedir. Uygulama, belirli bir coğrafi konumun görünebilirliğini belirlemek için Görüş Hattını hesaplar. Uygulama, radarların optimum şekilde yerleştirilmesi gibi şeyleri belirlemek için analistlere yer, hava ve radar görünebilirliğini hızlı bir şekilde analiz etme olanağı verir. Sınırlı görünebilirliği olan alanlar yeşil ve yüksek görünebilirlikteki alanlar kırmızı olarak gösterilmiştir.

MotionDSP description:

Bu video, UAV’ler ile çekilen düşük kaliteli videoları analiz için kullanılabilen kritik verilere dönüştürmedeki analitik işlemi göstermektedir. Analiz için kalitesini geliştirmek ve netleştirmek için çok sayıda algoritmanın uygulanması gereklidir.
Tüm algoritmalar, özellikle gerçek zamanlı hesaplama yaparken hesaplama gücü gerektirir. Sağda, hesaplama için gereken flopları görebilirsiniz. Görüntü netleştikten sonra, gemi ve hareket eden diğer hedefler üzerindeki insanları belirlemek için analiz yapmaya başlanabilir. Bunların hepsi gerçek zamanlı olarak yapılmaktadır ve GPU’lar olmadan mümkün değildir.

Imagus:

Bu video GPU’lar ile mümkün olan gerçek zamanlı yüz tanımayı göstermektedir. Kamera koridorda yürüyen insanları yakalar. Yüzlerin görüntüleri, kimlik belirleme için mevcut bir veritabanı ile otomatik olarak eşleştirilir.