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Evaluating Distributed Communication Architectures for GPU-Accelerated Image Encoding
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics15102137.png)
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摘要
En 中文
人工智能（AI）改变了我们与视觉数据的交互方式，特别是在企业背景下。多模态编码系统利用AI模型实现文本与视觉数据之间的语义连接。这通过支持视觉搜索引擎、推荐系统和视觉数据自动标注，为商业开辟了新市场。然而，实施这些系统面临重大技术挑战。典型工作流包括使用AI模型编码图像、将这些表示转换为语义向量，并将其插入优化快速搜索的数据库中。这不仅影响技术效率，还影响公司将这些系统扩展至商业级别的能力。本文对大规模图像编码系统的通信架构进行了全面的比较分析，从性能和资源效率维度评估了gRPC、RabbitMQ、无服务器Lambda和SageMaker方法。通过使用SigLIP模型处理多达18,000张图像的控制实验，我们建立了明确的性能-架构关系，为基于视觉内容的搜索应用提供系统设计决策依据。
Keyword:
database
cloud computing
computer vision
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
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