영상 분석
실시간 영상 스트림에서 검출·추적·분석
다중 카메라 스트림을 실시간으로 처리하려면 디코딩과 추론이 모두 GPU에서 끝나야 합니다. 프레임이 CPU와 GPU를 오가는 순간 처리량이 무너집니다.
BigFrog는 방송·의료·포렌식 도메인에서 실시간 영상 추론 파이프라인을 직접 구축해 운영해 왔습니다. 장비 공급에 더해 파이프라인 설계 상담까지 가능합니다.
도입 전 확인할 것
이 워크로드에서 실제로 성능을 좌우하는 지점들입니다.
01
디코딩 부하
카메라 수가 늘면 추론보다 디코딩이 먼저 한계에 도달합니다. NVDEC 처리 용량을 함께 계산해야 합니다.
02
스트림당 지연시간
실시간 대응이 목적이라면 처리량보다 프레임 지연이 중요합니다.
03
현장 vs 중앙 처리
네트워크 대역폭과 지연 요구에 따라 엣지 처리와 중앙 서버 처리를 나눠 설계합니다.
추천 구성
이 워크로드에 자주 제안하는 제품입니다. 실제 구성은 규모와 예산에 따라 조정합니다.
NVIDIA 재고 보유
NVIDIA L40S
Ada 세대 범용 GPU — 추론·렌더링·가상화를 한 장으로
- GPU 메모리
- 48GB GDDR6 ECC
- 폼팩터
- PCIe Gen4 듀얼 슬롯
- 아키텍처
- Ada Lovelace
BigFrog 주문 생산
4-GPU 추론 서버
PCIe GPU 4장 — 추론 서빙과 영상 분석의 실용적 출발점
- GPU
- PCIe GPU 최대 4장
- 폼팩터
- 4U 랙마운트
- 설치
- 일반 전산실 설치 가능
NVIDIA 재고 보유
NVIDIA Jetson Orin
현장 배포용 엣지 추론 모듈 — 저전력으로 실시간 처리
- 용도
- 엣지 실시간 추론
- 전력
- 저전력 (구성별 15~60W)
- 소프트웨어
- JetPack · TensorRT