AIコラム第1回「DeepStreamSDKとは？」（1/3）

今回より、AIに関する内容をコラムで紹介していきます。

AIコラムではいわゆる「AIとは？」といった初歩的な内容ではなく、AI関連のより詳しい情報を掲載していく予定です。

まずは「DeepStreamSDK」に関して3回に渡り解説していきます。

DeepStreamSDKとは

DeepStreamSDKとは、NVIDIA社が提供しているIVA(Intelligent Video Analytics)アプリケーションなどを開発するためのメディアストリーム開発用フレームワークです。

ベースはオープンソースのGstreamer(※)を使用しており、GPUを使用したデコードやモデルの最適化を行い高速な推論の実行、バウンディングボックスの表示などリアルタイム映像解析で必要となる様々な機能がプラグインとして提供されています。

そのため、1からだと大規模になりやすい開発も比較的容易に行うことが出来ます。

もちろんGstreamerを用いているため、独自のカスタマイズや既存のGstreamerのプラグインとも組み合わせることが出来るので、非常に拡張性が高いものにもなっています。

引用：DeepStream SDK Development Guide　Application Architecture

※Gstreamerとは？

オープンソースのマルチメディアアプリケーション開発を行うためのフレームワークです。

映像取り込み、デコード、エンコード、フォーマット変換など処理(エレメント)ごとに分割されており、それを組み合わせることによって1つの処理フロー(パイプライン)を作ってアプリケーションを作り上げるものになります。

簡単な例だと”ファイルの読み込み”、”デコード”、”画面表示”などの組み合わせで、動画プレイヤーが作成出来ます。

ターゲットプラットフォームは、NVIDIA製GPUのTeslaシリーズ、エッジ向けJetsonシリーズで、DeepStreamSDK 4.0からマルチプラットフォームに対応(※)されており、相互の移植も容易です。

※DeepStreamSDK 3.0以前は、バージョンごとにターゲットが異なっていました。

　過去のバージョンから4.0に移行したい場合は、公式ドキュメントに手順が記載されています。

以下、公表されている性能値です。

ResNetベースの物体検出で解像度1920×1080, 30fpsで同時に処理出来る台数を表しています。

約100ドル程度で購入出来る組み込み向けのJetson Nanoでも8ストリーム同時に制御可能となっており、非常に効果が高いものになっていることがお分かり頂けると思います。

引用：NVIDIA DeepStream SDK　Real-Time Performance with DeepStream

次コラムでは、実際にJetson Nanoを用いて、DeepStreamSDKのサンプルアプリケーションを動かしてみたいと思います。