AI模型部署实战：利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程

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CV-CUDA简介

随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展，越来越多的AI算法模型被用于目标检测、图像分割、图像生成等任务中，如何高效地在云端或者边缘设备上部署这些模型是工程师迫切需要解决的问题。一个完整的AI模型部署流程一般分为三个阶段：预处理、模型推理、后处理，一般情况下会把模型推理放在GPU或者专用的硬件上进行处理，预处理和后处理则是放在CPU上。对于一个计算机视觉任务来说，预处理和后处理操作往往会消耗较多的CPU资源且非常耗时，这点在嵌入式平台上尤其明显，如果可以将预处理和后处理的这些操作放到GPU上去实现将会极大地提升整个流程的执行效率。

CV-CUDA是由英伟达和字节跳动联合开发的一个开源库，该库提供了一组专门的GPU运算符用于加速图像处理和计算机视觉算法，以实现高效的预处理和后处理过程，从而显著提高视觉AI任务的整体吞吐量。CV-CUD