在线视频流量正在呈指数增长，据Cisco Visual Networking Index预计，到2021年，视频信息将是如今的四倍。
对于Facebook、SnapChat或YouTube等网站的用户来说，这无疑是一个好消息。YouTube用户多达十亿以上，几乎相当于所有互联网用户的三分之一。如今，企业需要处理比以往任何时候都多的不良视频信息的筛选工作。
作为中国第二大B2C电商平台，京东采用以NVIDIA Tesla GPU和DeepStream智能视频分析SDK构建的GPU深度学习平台，使得视频审核效率提升了40倍。
NVIDIA助力京东应对POP平台的挑战
京东拥有超过2.65亿活跃用户，同时也是世界财富500强企业之一，2016年京东的交易额接近1万亿人民币。京东业务的快速发展，离不开其第三方开放平台——POP平台。独立商家可以在该平台上传产品的照片和视频。
每天由第三方商家上传到POP平台的视频、图片、文本等的数据达到TB级，其中仅图片上传就超过1亿张。京东需要审核上传的图片和视频，以确保无任何不良信息。
以前，京东对POP平台第三方商家上传视频的审核，每1路视频流都需要使用1枚CPU专门对应，要满足总共1000路视频流的处理，就必须在云端部署1000枚CPU，投入的成本巨大，构建起来也非常复杂。
京东采用由Tesla P40 GPU、DeepStream SDK和TensorRT（一种可编程推理加速器）驱动的NVIDIA AI推理平台来应对挑战。该平台让京东能够识别和过滤1000路的实时全高清视频。其在处理基于推理的视频内容过滤时，实现了20倍的吞吐量提升。
Tesla P40专为提供极高的深度学习推理吞吐量而打造，为京东提供了比CPU快40倍以上的推理性能。一台配备4个Tesla P40的服务器可代替超过约50台CPU服务器。
同步解码和分析
DeepStream SDK对用于智能城市和超大规模数据中心的智能视频分析应用进行了简化。它将用于推理的TensorRT、用于转码的Video Codec SDK以及所有必需的预处理和数据管理功能集成到一个经过优化的API中。
通过DeepStream，京东可以在视频审核过程中同时对视频流进行解码和分析，并利用TensorRT加速推理速度，同时能降低能耗，还能理解大批量的视频内容并提升视频分析效率。
如今，每一个基于NVIDIA AI平台的服务器都可以处理20路的视频推理，最终让京东能够实现同时针对1000个高清视频流的实时推理。此外，京东的服务器数量也得以减少了83%，节省了大量设备投资和人力投入。
京东AI与大数据部感知识别研发部高级总监陈宇表示：“非常感谢NVIDIA研发的DeepStream智能视频分析SDK和不断提升的GPU性能。这是视频流处理上一个巨大的进步，现在我们可以在视频流上推理任何框架。”
京东POP平台上的商家也因为审核效率提升，缩短了从上传产品资料到审核上架、开始销售的流程，得到更好的服务体验。