监控平台的四大模块：

监控平台分为四大模块：
一、管理服务器模块：
管理服务模块是系统的核心，是整个系统的主服务器，桥接了其他的各个服务模块。主要用于管理系统平台所有的设备和与其它的管理服务器进行通讯和同步。可以实现对远程数字视频设备的机构、人员、设备、任务、报警、日志等的配置、设备巡检和实时访问权限控制等管理。
二、流媒体转发模块：
当多个客户端需要同时查看某监控点的相同画面时，势必会造成在一条通讯网络线路上的数据拥堵，严重浪费网络资源。流媒体服务器支持视音频流的转发，当有多个客户端需要同时访问同一远程画面时，可以通过流媒体服务器进行转发，在转发服务与前端视频通道之间只占用一个通道带宽的网络资源，再由转发服务器将数据分发给多个客户端。
流媒体服务模块分为实时流媒体服务模块和回放流媒体服务模块。实时流媒体服务模块用于对本地的实时视频流进行转发。回放流媒体服务模块用于对本地的回放视频流进行转发。
三、报警主机管理模块：
可对霍尼韦尔、C&K、博世、时刻、等所有能使用Vista和CK键盘的报警主机品牌进行管理。通过串口或网络通讯的方式，将分散在各个地方的独立的报警子系统进行联网，报警管理中心可对任何一个子系统进行报警控制，如：报警布防、撤防、旁路、清除报警、报警输出的打开、关闭等。当任何一个报警子系统有报警发生时，报警管理中心能快速准确的显示出报警的详细信息，如：报警地点、名称、类型、子系统号、防区号等，并会自动根据预先设置的报警预案进行联动 *** 作，如：视频d出播放、播放指定声音、视频群组播放、视频群组沦陷、联动报警输出、报警布撤防、电视墙切换、联动云台预置位、巡航、发送手机短信、LED屏显示、打印机打印等。
四、客户端模块：
客户端模块是最终呈现在用户面前，供用户 *** 作使用的模块，客户端通过与各个服务组件进行通讯，用于实现电子地图、显示实时视频和回放录像、控制云台镜头动作、控制报警输入输出等监控 *** 作，以及配置电子地图、外部设备及用户权限等管理功能。 [
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多媒体视讯会议系统设备说明及使用 在线式设计、监控，电脑和主机连上之后可以直接控制。
TCP/IP远程遥控、监视支持
每个输出通道都在以前版本的软件基础上增加了压限器、延时器、输出电平显示、静音。
在你当前 *** 作的窗口上按F1键，可以出现对应的帮助内容(以前版本的软件是没有这个功能)
RS-232命令行代码会自动显示在软件左下角的状态栏，这个功能对于快思聪、AMX编程人员提供了详细的代码情况;
DigitoolMX通过软件的免费升级。
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设备二、PVI 2000音频功率放大器
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多媒体视讯会议系统设备说明及使用
设备三、YAMAHA模拟调音台MG166CX-USB
16输入通道，8路单声道 4对立体声。
10个高性能话筒放大器带幻象电源开关。
话筒输入通道含压缩器旋钮。
所有话筒输入均配置三段式通道均衡器和HPF。
7母线(3辅助，4编组)。
内置SPX效果器(仅MG166CX-USB)。
极佳手感的60mm推子和发光ON/OFF开关。
轻巧耐用的机身设计MG166CX-USB:55kg，MG166C-USB:53kg。 与捆绑
的CUBASE AI4协同工作提供方便快捷的数字录音与编辑。 注:详见说明书
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设备四、YAMAHA数字混响器REV100
具有99个专业质量的预制混响和延迟效果。 立体声
输入/输出接口、真正立体声混响程序。 注:详见说明书
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设备五、博世DCN CCUB数字会议主机
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连接发言讨论设备
使用发言讨论设备的自带连接插头的电缆，依次将发言讨论设备连接在一起，最后接入会议中控主机DCN-CCUB的第8号端口，端口上端标有“Trunk”字样，如下图所视。每个端口大约可直接连接20个发言讨论设备，如需要连接更
多的发言讨论设备，请根据安装手册进行深入的计算。
连接音频信号
可通过如图所示的第9号莲花音频端口，输入音频信号，此音频信号将与发言语音信号相混合，通过发言讨论设备的内置扬声器播出。
可通过如图所示的第10号莲花/卡农音频端口，输出发言语音信号，可作为调音台的一路音频输入使用。
系统开通和运行
设备连接无误后即可接通220V AC电源，电源开关是如图中1所示。
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多媒体视讯会议系统设备说明及使用 通过旋转和按动如图中3所示的旋钮，即可进入会议中控主机DCN-CCUB 的内建菜单，对系统进行设置和 *** 作。
系统初始化
按动并转动旋钮，进入菜单的第7项“Setup(设置)”(其它设置中的4代表这里的第七项7)，长按按钮三秒以上，按住旋钮并保持直到出现“7A Loudspkr”字样出现，说明现已进入设置子菜单中。旋转旋钮，选择“7J De-init (初始化)”，按下旋钮并出现“Are you sure(确认)”后，旋转旋钮选择“Yes(是)”后，按下旋钮。会议中控主机DCN-CCUB将为所有已连接的发言讨论设备进行地址再分配。
其它设置
请参考如下图所示的会议中控主机DCN-CCUB内建菜单功能
在主菜单下，可通过旋转按钮来调节发言讨论设备内置扬声器的音量。在子菜单2 Monitoring(监听)下，可选择不同的音源通过耳机进行监听，并调节 10
多媒体视讯会议系统设备说明及使用 音量。可监听的音源:Floor(会场音)、Input1(1号音频输入端口)、Input2(2号音频输入端口)、Output1(1号音频输出端口)、 Output2(2号音频输出端口)。音量调整范围:-31dB至0dB。在子菜单3 Enquiry(设备版本)下，可察看会议中控主机DCN-CCUB的硬件版本。在子菜单7 Setup(设置)下，可对会议中控主机DCN-CCUB进行进一步的设置。

Wave Computing

Wave Computing在2018取得了不少进展，推出其第一个DataFlow处理单元，收购MIPS，创建MIPS Open，并将首批系统交付给少数客户。虽然Wave架构有一些非常有趣的功能，但我们更期待用户的大规模真实体验反馈。

Wave不是插入到服务器的加速，它是用于图形计算的独立处理器。这种方法有利有弊。从积极的方面看，Wave不会受到GPU等加速面临的内存瓶颈影响。从消极方面来说，安装Wave设备将是新的升级，需要完全替换传统的X86服务器，也让其成为所有服务器制造商的竞争对手。

我不认为Wave能从某个点击败NVIDIA，但该架构的设计的非常好，该公司已经表示它很快就会有客户的反馈。

图1：Wave是从上面显示的4节点“DPU”构建的系统。Wave Computing

Graphcore

Graphcore是一家资金雄厚（融资31亿美元，目前估值为17亿美元）的英国独角兽创业公司，拥有全球化的团队。它正在构建一种新型的图形处理器架构，其内存与其逻辑单元位于同一芯片上，这应该能够实现更高的性能。该团队产品的发布时间暂不明确，不过他们去年四月表示“几乎准备好发布”了，12月的最新信息表明它将很快开始生产。

Graphcore的投资者名单令人印象深刻，包括红杉资本、宝马、微软、博世和戴尔 科技 。

我了解了该公司的架构，它非常令人印象深刻。从边缘设备扩展到用于数据中心的训练和推理的“Colossus”双芯片封装。在最近的NeurIPS活动中，Graphcore展示了其RackScale IPU Pod，它在一个32台服务器的机架中提供超过16 petaflops的算力。虽然该公司经常声称它将提供比同类最好GPU强100倍的性能。

Graphcore表示，4“Colossus”GC2（8芯片）服务器可提供500 TFlops（每秒数万亿次 *** 作）的混合精度性能。单个NVIDIA V100可提供125 TFlops，因此理论上4 个V100就可提供与其相同的性能。

与往常一样，细节更能发现差别，V100峰值性能仅在重构代码执行TensorCore的4x4矩阵乘法时才可用，这是Graphcore架构巧妙避免的限制。更不用说V100消耗了300瓦的电能和大量现金这一事实。

此外，Graphcore支持片上互连和“处理器内存”（片上存储器）方法，可以得到超出TFlops基准所认可的优秀性能。在一些神经网络中，如Generative Adversarial Networks，内存是瓶颈。

再次强调，我们将不得不等待真实的用户用实际应用程序来评估此体系结构。尽管如此，Graphcore的投资者名单、专家名单和台天价估值告诉我，这可能是一件好事。

图2：GraphCore展示了ImageNet数据集处理的照片。 可视化可帮助开发人员了解其训练处理占用处理周期的位置。

Habana Labs

Habana Labs是一家以色列创业公司，去年9月在第一次AI硬件峰会上宣布它已经准备好推出其首款用于推理的芯片，其创纪录的性能用于卷积神经网络图像处理。结果显示在Resnet50图像分类数据库中该处理器每秒分类15,000张图像，比NVIDIA的T4高出约50％，功耗仅为100瓦。

在2018年12月，Habana Labs的最新一轮融资由英特尔风险投资（Intel Venture Capital）领投，WRV Capital，Bessemer Venture Partners和Battery Ventures跟投，该公司的融资也由此前的4500万美元增加了7500万美元。

据悉，Habana Labs新的融资将部分用于流片其名为“Gaudi“的第二款芯片，该芯片将专注于训练市场，据称可扩展到1000多个处理器。

其它创业公司

我知道世界上有超过40家公司在为人工智能设计训练和推理芯片。我发现大多数公司都在进行简单的FMA（浮点乘法累加）和混合精度数学（整型8位和浮点16位和32位）。对此我不会感到惊讶，因为这种方法相对容易实现并且会获得一些成果，但它不会为像NVIDIA，英特尔以及少数初创公司做出不一样的架构提供持久的架构优势。

以下是一些引起我注意的公司：

中国AI芯片初创公司

中国一直试图找到一条摆脱美国半导体的方式，人工智能加速可能会提供它一直在寻求的机会。中国设定了2030年要建立一个价值数万亿美元的人工智能产业的目标，自2012年以来，投资者已经向创业公司投入了超过40亿美元的资金。

寒武纪 科技 估值为25亿美元，是已经发布了第三代AI芯片的中国独角兽公司。寒武纪称它可以用更低的功耗提供比NVIDIA V100更好的AI性能，他们还销售其AI IP，搭载在华为麒麟970和麒麟980的处理器当中，作为AI加速硬件。

商汤 科技 也许是估值最高的AI创业公司，以在中国推广智能监控摄像头而闻名。这些安防摄像头数量超过175亿，包括其他公司生产的摄像头。商汤 科技 在香港成立，最近一轮融资数额达6亿美元，由阿里巴巴领投。据报道，这家初创公司的价值目前为45亿美元。

商汤 科技 与阿里巴巴、高通、本田甚至NVIDIA等主要公司建立了战略合作伙伴关系。该公司今天拥有一台超级计算机，运行大约8000块（可能是NVIDIA提供？）GPU，并计划再建造5台超级计算机来处理数百万个摄像头采集的面部识别数据。

雷锋网编译，via forbes

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