Computer vision in parallel computing

Abstract

Computer vision is known to be a CPU power consuming task. Real-time video capturing, filtering and converting take so much time that creating a substantial artificial intelligence algorithm seems to be unrealisable. In this article author considers using a cluster in a computer vision project, advantages and disadvantages of this solution. He explains some ideas about minimization of amount of data and other methods of speeding up the algorithm. Streszczenie. Systemy wizyjne bywają bardzo wymagające pod względem mocy obliczeniowej. Przechwytywanie, filtrowanie i konwersja obrazu w czasie rzeczywistym zajmują tyle czasu, że stworzenie bardziej złożonego algorytmu sztucznej inteligencji wydaje się być niewykonalne. W tym artykule autor rozważa użycie klastra komputerowego jako sposobu na rozproszenie algorytmu analizującego obraz pozyskiwany z systemu wizyjnego, omawia zalety i wady tego pomysłu, proponuje kilka pomysłów na minimalizację czasu komunikacji i przyspieszenia działania algorytmu.