西安交通大学人工智能与机器人研究所博士陶小语：

消费卡（像txp, tv）在搭建分析平台时并无太大区别，需要事先测算视频分析系统各模块的资源占用情况，来设计并行方案。比如，选用tensorflow 自带的Faster R-CNN代码做推理，单卡GPU利用率大概只有40%，那么可以增加batch大小或视频路数把GPU利用率占满。同时要衡量CPU利用率和存储，来调整任务分配。不同的框架在存储和资源管理上是有差异的。像Caffe这种跑一个ResNet就会占满12G显存的，除非预先算好BN-scale-relu，否则多路是比较难的。轻量级的，像mxnet，单卡跑满8路没压力的，这个需要具体任务/具体框架具体分析。