Beamr Imaging Ltd. wird auf der NVIDIA GTC beschleunigte Video-KI-Workflows vorstellen. Die GTC ist eine globale KI-Konferenz für Entwickler und Geschäftsleute, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz (KI) und des beschleunigten Computings gestalten. Auf der GTC wird Beamr seine Pläne für die Integration von KI-Workflows in Beamr Cloud vorstellen - Beamrs kürzlich eingeführte Video-Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung, die auf NVIDIA-Technologie basiert und einen einfachen und breiten Zugang zu fortschrittlicher Videoverarbeitung ermöglicht.

KI-Startups und selbst erfahrene KI-Firmen stehen vor der Herausforderung, umfangreiche Video-KI-Modelle zu trainieren. Der Grund dafür ist die Komplexität der Größe und Auflösung großer Videodateien. Die Vision von Beamr ist es, die Einstiegshürde für die höchste Stufe der Video-KI-Fähigkeiten zu senken.

Beamr plant, Akteuren der KI und des maschinellen Lernens eine Vielzahl von Lösungen anzubieten, die es ihnen ermöglichen, kritische Probleme zu überwinden, wie z.B. eine langsame Trainings- und Inferenzgeschwindigkeit, eine große Anzahl von GPUs, die für eine Aufgabe benötigt werden, Datenspeicherung, Netzwerkengpässe und hohe Kosten. Beamr plant, seine Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen darauf zu konzentrieren, KI- und generativen KI-Akteuren Zugang zu Video-KI-Workflows zu verschaffen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, und zwar über Beamr Cloud. Kürzlich hat Beamr ein technisches Papier veröffentlicht, das zeigt, dass maschinelle Lernprozesse von der Möglichkeit profitieren, eine komprimierte Datei zu erstellen, die genauso aussieht wie die Originaldatei.

Videodateien, die im Durchschnitt um 40% verkleinert wurden, haben die Prozesse des maschinellen Lernens gestrafft und erhebliche Einsparungen beim Speicherplatz und bei den Gesamtkosten ermöglicht, ohne dass sich dies negativ auf die Trainings- und Inferenzergebnisse ausgewirkt hätte. Die Video-Optimierungstechnologie von Beamr - integriert in NVIDIAs GPU-Encoder der 8. Generation (NVENC), der auf NVIDIA T4 Tensor Core und NVIDIA RTX GPUs sowie auf NVIDIA L4 Tensor Core, L40 und L40S GPUs verfügbar ist - zielt darauf ab, Video-KI-Workflows zu beschleunigen und die Fähigkeiten für Pre-Training, Training und Inferenz in KI-Pipelines zu verbessern. NVENC SDK 12.1 hat eine API hinzugefügt, die eine externe Steuerung ermöglicht und es Anwendern erlaubt, Hardware-Encoder für AVC- und HEVC-Videoformate eng zu integrieren.

Darüber hinaus unterstützt es AOMedia Video 1 (AV1), ein effizientes neues Videoformat.