人脸识别

    硬件配置及推荐

    本文主要介绍了人脸检测私有化部署包部署所需的硬件配置,您可以按照如下文档准备硬件或检验已有硬件是否符合要求。

    私有化部署包对于硬件配置没有强制性要求。

    推荐使用NVIDIA Tesla p4、2080Ti,百度针对NVIDIA Tesla p4、2080Ti进行针对性优化,提高了GPU的利用率。

    显卡选型建议

    • NVDIA Tesla P4/GTX系列:P4、p40、1060、1070、1070Ti、1080、1080Ti 推荐使用P4卡(基础版单张P4卡支持20QPS,标准版支持50QPS)

      注:p40显存更大,但运行模型的计算单元并不多,因此运行人脸识别模型的性能与p4基本没差别。

    • T4显卡(基础版单张T4卡支持20QPS,标准版支持50QPS)
    • NVDIA RTX系列:2070、2080、2080Ti 推荐使用2080Ti卡(基础版单张2080TI卡支持20QPS,标准版支持50QPS、高性能版本支持80QPS)

      显存需要6G以上

      注:1050及之前的显卡因为显存不足6GB不支持人脸私有化模型部署 百度的人脸识别私有化部署包对于GTX系列的显卡也是兼容的,由于GTX的计算单元比p4更多,因此单卡支持的QPS数量也会更多,但因为GTX并非服务器专用显卡,请大家基于自身业务需求进行选择。

    GPU服务器搭配推荐

    ≤100W以内的人脸库配置

    本地服务器配置

    百度推荐GPU服务器可参考这里

    关键信息 要求 推荐值 推荐型号 备注
    CPU ≥1核 单核 INTEL Xeon E5-2650 V4 12C 2.2GHZ*2 intel i7/i9等市场主流CPU均可,推荐使用志强系列
    100W以内人脸库单核即可
    内存 ≥16GB 32(G) DDR4-2666 32G*8 人脸查找阶段人脸库会进入内存,单条记录4KB所需内存:人脸库数量*4KB
    硬盘 >100GB 500(G) SAS 10K*1 最小不得低于100GB,推荐使用500GB及以上
    GPU P4/T4/2080Ti 显卡对应的性能规格请参考价格文档

    BCC云服务器配置

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    关键信息 选择内容 备注
    当前区域选择 苏州/保定 目前私有化部署服务器适配苏州/保定地区
    架构 异构计算GPU/FPGA/百度昆仑 -
    GPU计算型 实例规格:bcc.lgn1.c6m24.1p4(第10个) 显卡数量根据需求选择即可
    操作系统 CentOS 7.6X86_64(64bit) CentOS 7以上均可
    系统盘 500GB
    带宽需求 根据实际需求进行计算

    100W以上人脸库配置

    百度推荐GPU服务器可参考这里

    关键信息 推荐型号 推荐值 备注
    CPU INTEL Xeon E5-2650 V4 12C 2.2GHZ*2 多核 人脸库总量大小影响比对速度,主要消耗CPU。
    单核1:100万在1s内完成,如果要在1s内完成1:1000万需要10个核,理论横向扩展无限制
    内存 DDR4-2666 32G 64(G) 人脸查找阶段人脸库会进入内存,单条记录4KB所需内存:人脸库数量*4KB
    硬盘 SAS 10K*1 512(G) 人脸原图存储在硬盘,影响能够存储的人脸数量,依据人脸图片大小确定所需存储空间
    GPU Nvidia P4/T4/2080Ti 显卡对应的性能规格请参考价格文档

    CPU服务器搭配推荐

    本配置适用于在纯CPU上部署人脸私有化模型的场景,推荐20QPS以下需求客户考虑,20QPS及以上需求用户推荐GPU版本

    100W内人脸库

    关键信息 ≤15QPS ≤20QPS
    型号 INTEL Xeon E5-2650 V4 12C 2.2GHZ*2 INTEL Xeon E5-2650 V4 12C 2.2GHZ*2
    核数 ≥4核 ≥8核
    内存 ≥30GB ≥64GB
    硬盘 >100GB >100GB

    硬件对服务的影响

    名称 影响 计算方式
    CPU 人脸库总量大小影响比对速度,主要消耗CPU 所需CPU数量=所需CPU内核数量➗每个CPU的核数=(人脸库大小➗100万)➗每个CPU的核数
    内存 人脸库 需要消耗内存,单条记录 4KB 所需内存大小=人脸服务所需内存+其他服务所需内存=人脸库大小x4(单位是:kb)+其他服务所需内存
    硬盘 影响能够存储的人脸数量 所需存储空间大小=人脸服务所需存储+其他服务所需存储=人脸图片数量x单张人脸图片大小+其他服务所需存储
    GPU 影响能够处理的并发请求的数量 所需p4显卡的数量=业务QPS量级➗20(显卡以Nvdia Tesla P4/GTX显卡基础版为例)

    注:内存建议比计算值大一半以上,保证服务的稳定运行

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