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第137章 图像系统变慢了3（第2页）

经过一番深思熟虑和仔细分析，林熠渐渐得出一个结论：除非拥有高性能的GPU作为强大后盾，否则想要提升系统的性能与运行效率，似乎只能另辟蹊径。

在缺乏GPU支持的情况下，我们似乎只能依靠增加集群的节点数量来解决问题。

这样一来，通过引入更多充盈的CPU和内存硬件资源，就可以有效地分担系统整体运行负荷，从而避免性能瓶颈的出现。

当然，在图像分析系统中，集群计算的实现方式本身就采用了多维网格并行计算模式。

这种模式能够在一定程度上提高计算效率，但要想真正达到理想的效果，还需要在硬件资源配置得到加强和补充。

与此同时，这些前沿技术如同璀璨繁星般纷纷绽放，图计算与向量特征数据库等尖端科技也运用其中。

按照时间脉络来看，这些技术原本应该是十年后的产物，那时硬件芯片技术将达到一个新的高度，它们才会逐渐崭露头角。

当前解决方案，首当其冲是必须增加硬件资源。

目前，这十台高配置PC电脑，虽然硬件规格不俗，但显卡内存容量却仅仅几十K，这对于接下来要处理的庞大任务来说，无疑是巨大的挑战。

想象一下，面对的是上百万条图像数据，需要将其进行图像特征向量化。

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从系统运行状况来说，承载这么大的计算量，对于普通PC电脑组成的小集群的确有些勉为其难。

就像一支小团队的特种兵，虽然他们英勇善战，装备精良，但面对一座坚固的大城镇，仅凭小米加步枪，想要攻下它，几乎是不可能的。

当前的处境亦是如此，硬件资源的限制却在庞大的计算量时，显得有些力不从心。

然而，正是有这样的挑战和有机会，使得系统在正式推广之前，进行一次高强度的压力测试。

通过这次性能测试，不仅能够深入了解系统的性能和瓶颈所在，还能为后续的优化和改进提供宝贵的经验和数据支持。

因此，当前的首要解决方案，便是寻找更为高效的算法和优化手段，以提升系统的处理能力和效率。

简单来说，当务之急是补充电脑设备，初步估算至少需要新增三十台。

林熠条理清晰地将问题及其解决思路向杜青禾和张沫阐述了一遍。

两人聚精会神地听着，不时点头表示理解。

随后，杜青禾和张沫联手，将会议内容整理成一份详细的会议纪要和问题解决方案报告。

他们字斟句酌，力求准确传达会议的每一个要点和林熠的解决思路。

会议一结束，杜青禾和张沫便带着这两份精心准备的报告，找到了周牧和朱振国。

他们全面地汇报了系统运行存在的问题，以及林熠提出的解决方案。

林熠也紧随其后，一同前来协助解释相关问题。

他耐心细致地回答了周牧和朱振国的疑问，确保他们能够充分理解并认可解决方案。

整个汇报过程紧张而有序，大家围绕问题展开深入的讨论和交流。

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