サイバーリンク、Intel iGPU最適化で顔認証を高速化

サイバーリンクは、AI顔認証エンジン「FaceMe®」をIntel Core Ultra シリーズ3向けに最適化しました。
Intel内蔵GPU（iGPU）とOpenVINO™を活用し、専用グラフィックスカードなしで処理性能を高めます。
社内検証では、ミニPC 1台で最大59台のカメラ映像を同時処理できました。

記事の概要

今回の最適化は、FaceMe® SDKと「FaceMe® Security」が対象です。
FaceMe® SDKでは、Intel Core Ultra X7 358H上で超高精度モデル（UH10）を使い、1080p映像を処理しました。
iGPUモードの処理速度は毎秒217.9フレーム（FPS）でした。
同一プロセッサーのCPUモードは11.1 FPSで、iGPUモードは約20倍の速度でした。
第12世代Intel Core i5-1235UのCPUモード5.9 FPSと比べると、約37倍の速度でした。
FaceMe® Security 8.9.2では、Intel Arc B390内蔵GPUを搭載する「ASUS NUC 16 Pro」を検証しました。
ブロックリスト登録者の検知・通知では最大59台、顔認証による入退室管理では最大49台のカメラ映像を同時処理できました。

記事のポイント

1. SDKの処理速度： FaceMe® SDKはiGPUモードで217.9 FPSを記録し、同一CPUモードの約20倍となりました。
2. 最大59台を処理： FaceMe® Securityは、ミニPC 1台で監視シナリオのカメラ映像を最大59台処理できました。
3. 導入負担を抑制： 専用グラフィックスカードを追加せず、導入コストや設置スペースを抑えられます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 専用GPUを前提にせず、ミニPCを複数カメラの顔認証基盤にできる可能性が広がります。導入時は必要カメラ数と認証用途ごとの処理性能を検証することが重要です。
• セキュリティ事業者： カメラ台数の多い監視や入退室管理でも、機器構成を小型化した提案を組み立てやすくなります。59台と49台の差を踏まえ、用途別の性能説明が求められそうです。
• エッジAI開発者： Intel内蔵GPUとOpenVINOを使う構成が、顔認証をエッジ側で高速処理する選択肢になります。今後は専用GPUなしでの性能と保守性を両立できるかが評価軸になりそうです。

このニュースの背景

顔認証システムでは、カメラ映像を同時に処理する台数が増えるほど、処理性能とハードウェア構成が導入条件になりやすいです。
今回の構成は、Intel Core Ultraの内蔵GPUとOpenVINOを活用し、専用グラフィックスカードを追加しない形で処理性能を高めるものです。
SDKの性能検証に加え、入退室管理と監視という異なる運用シナリオでカメラ同時処理数を確認しており、用途によって必要性能が異なることも示しています。

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