Das VideoRAG-Framework bietet erhebliche technische Vorteile in Bezug auf die technische Implementierung mit einem sorgfältig optimierten Architekturdesign, das den reibungslosen Betrieb kompletter Videoverarbeitungs- und -analyseprozesse ermöglicht, sogar in einer einzigen NVIDIA RTX 3090-GPU-Umgebung. Diese Funktion senkt die Hardware-Schwelle für die Systemimplementierung erheblich und ermöglicht es mehr kleinen und mittleren Unternehmen, Zugang zu fortschrittlichen Videoverstehensfunktionen zu erhalten.
Die Optimierung des Systems spiegelt sich in drei Schlüsselaspekten wider: Erstens wird die BitsandBytes-Quantisierungstechnik verwendet, um die Speicherbelegung des Modells erheblich zu reduzieren; zweitens wird durch das ACELERATE-Framework ein dynamischer Lastausgleich der Berechnungsaufgaben erreicht; und, was am wichtigsten ist, eine hierarchische Videoverarbeitungspipeline wurde entwickelt, um die langen Videos in semantische Abschnitte für die inkrementelle Verarbeitung zu zerlegen.
Messdaten zeigen, dass VideoRAG 1080p-Videos mit einer durchschnittlichen Geschwindigkeit von 15-20 Minuten pro Stunde verarbeiten kann (einschließlich Merkmalsextraktion und Erstellung von Wissensgraphen), und das bei einem stabilen Speicherplatzbedarf von weniger als 24 GB Videospeicher. Dank dieser effizienten Ressourcennutzung kann das System kontinuierlich Hunderte von Stunden an Videodaten verarbeiten, ohne dass teure Hardware-Upgrades erforderlich sind, was eine kostengünstige Lösung für die Videodatenanalyse auf Unternehmensebene darstellt.
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