Computer vision in parallel computing

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.

---

Systemy wizyjne są często 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 oraz proponuje kilka metod pozwalających na minimalizację czasu komunikacji i przyspieszenia działania algorytmu.