Dos versiones, un mismo motor. Elige la potencia que necesitas.
Versión CPU para bajo consumo y alta eficiencia. Versión GPU con CUDA para procesamiento masivo de datos en tiempo real.
Arquitectura diseñada para escalar
cosverID no es un software de talla única. Hemos desarrollado dos versiones optimizadas del motor de reconocimiento y análisis facial para adaptarnos a las necesidades de cada cliente:
Versión CPU
Pensada para clientes con un número reducido de cámaras (hasta 10) o volúmenes de detección moderados (hasta 100.000 detecciones diarias). Ideal para pequeños comercios, oficinas o proyectos piloto.
Versión GPU con CUDA
Diseñada para entornos de alto rendimiento: centros comerciales con 50+ cámaras, estadios, aeropuertos, redes de videovigilancia urbana o cualquier escenario que requiera procesar millones de detecciones al día en tiempo real.
Ambas versiones comparten el mismo motor de deep learning y la misma base de código, pero la versión GPU desbloquea todo el potencial de aceleración por hardware.
¿Qué es CUDA y por qué importa?
CUDA (Compute Unified Device Architecture) es la tecnología de NVIDIA que permite utilizar las GPUs (tarjetas gráficas) para realizar cálculos masivos en paralelo. Mientras que una CPU tiene 8, 16 o 32 núcleos, una GPU tiene miles de núcleos (CUDA cores) que pueden ejecutar miles de operaciones simultáneamente.
En el contexto de cosverID:
Reconocimiento facialCada rostro que entra al sistema debe pasar por una red neuronal profunda para extraer su huella matemática (embedding de 512 dimensiones). Esto implica millones de operaciones de multiplicación de matrices (producto escalar, convoluciones, activaciones, etc.).
Búsqueda forenseCuando el cliente sube una foto para buscar una identidad en el histórico, el sistema debe comparar el vector de 512 dimensiones contra millones de vectores almacenados. Esto es esencialmente un producto escalar masivo entre matrices.
Detección de vida y movimientoEl análisis de calidad de imagen, profundidad y movimiento también requiere procesamiento de matrices y operaciones vectoriales.
En CPU, estas operaciones se ejecutan de forma secuencial (o con un paralelismo limitado). En GPU con CUDA, se ejecutan en paralelo en miles de núcleos, reduciendo los tiempos de cómputo de segundos a milisegundos.
Datos técnicos de rendimiento (para los más geeks)
MÉTRICAVERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)VERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)
TFLOPs (rendimiento teórico)VERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)~0.5TFLOPSVERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)~38.7TFLOPS (FP32)
Ancho de banda de memoriaVERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)~100GB/sVERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)~768GB/s
Núcleos de procesamientoVERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)16coresVERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)10.752CUDA cores + 336 Tensor Cores
Detecciones por segundo (rostros)VERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)~50-100fpsVERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)~2.000-3.000fps
Búsqueda forense (1M vectores)VERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)~2-3segundosVERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)~50-100milisegundos
Escalabilidad horizontalVERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)Media(requiere más servidores)VERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)Alta(una GPU equivale a 20+ CPUs)
Consumo energéticoVERSIÓN CPU (INTEL XEON 16 CORES)Bajo(~200W)VERSIÓN GPU (NVIDIA RTX A6000)Moderado(~300W)
Los datos son orientativos y dependen del hardware específico del cliente. Contacta con nosotros para una evaluación personalizada.
1=20
UNA SOLA GPU PUEDE REEMPLAZAR A 20 SERVIDORES CPU
Beneficios de la versión GPU con CUDA
Procesamiento en tiempo realCapacidad para analizar decenas de cámaras simultáneamente sin perder un solo fotograma.
Búsquedas forenses instantáneasConfronta una foto contra millones de identidades en menos de 100 milisegundos.
Mayor precisiónAl poder procesar más fotogramas por segundo, aumenta la probabilidad de capturar rostros en condiciones óptimas (mejor ángulo, iluminación, etc.).
Escalabilidad masivaUna sola GPU puede reemplazar a 20 servidores CPU, reduciendo costes de infraestructura y espacio en el centro de datos.
Preparado para el futuroNuestro motor GPU está optimizado para las últimas arquitecturas de NVIDIA (Ampere, Ada Lovelace, Hopper) y soporta Tensor Cores para aceleración de inferencia con FP16/INT8.
¿Qué versión necesitas?
TIPO DE CLIENTENº DE CÁMARASDETECCIONES DIARIASVERSIÓN RECOMENDADA
Pequeño comercio / oficinaNº DE CÁMARAS1-5DETECCIONES DIARIAS< 10.000VERSIÓN RECOMENDADACPU
Mediana empresa / retailNº DE CÁMARAS5-15DETECCIONES DIARIAS10.000 - 100.000VERSIÓN RECOMENDADACPU (con escalado) o GPU
Centro comercial / estadioNº DE CÁMARAS15-50DETECCIONES DIARIAS100.000 - 1.000.000VERSIÓN RECOMENDADAGPU con CUDA
Ciudad / videovigilancia urbanaNº DE CÁMARAS50-200+DETECCIONES DIARIAS> 1.000.000VERSIÓN RECOMENDADAGPU con CUDA (multi-GPU)
¿No estás seguro de qué versión necesitas? Nuestro equipo de Protocolo47 realiza un análisis de tus necesidades y te recomienda la configuración óptima para tu caso de uso.
En resumen
cosverID CPUcosverID GPU CON CUDA
RendimientocosverID CPUBueno para volúmenes bajoscosverID GPU CON CUDAExcepcional para volúmenes masivos
LatenciacosverID CPUModerada (segundos)cosverID GPU CON CUDAUltrabaja (milisegundos)
CostecosverID CPUEconómicocosverID GPU CON CUDAMayor inversión, mayor retorno
EscalabilidadcosverID CPUHorizontal (añadir servidores)cosverID GPU CON CUDAVertical (una GPU equivale a 20 CPUs)
Ideal paracosverID CPUPYMES, oficinas, retail pequeñocosverID GPU CON CUDAGrandes superficies, ciudades, aeropuertos
Ambas versiones incluyen todas las funcionalidades descritas en este dossier: detección de vida, búsqueda forense, WebHooks, integración con sistemas externos, dashboard avanzado, módulos adicionales. La única diferencia es el motor de cómputo subyacente.
¿Quieres saber más sobre el rendimiento de cosverID en GPU? Solicita una demo técnica y te mostraremos comparativas en tiempo real con tu propio flujo de datos.
