VideoRAGフレームワークは、単一のNVIDIA RTX 3090 GPU環境においても、完全なビデオ処理および分析プロセスのスムーズな動作を可能にする、慎重に最適化されたアーキテクチャ設計により、エンジニアリング実装の面で大きな技術的利点を提供します。この機能により、システム導入のためのハードウェアの敷居が大幅に下がり、より多くの中小規模の組織が高度な映像理解能力を利用できるようになります。
次に、計算タスクの動的な負荷分散がACELERATEフレームワークによって達成されている。そして最も重要な点は、階層的なビデオ処理パイプラインが、長いビデオを意味的な段落にスライスしてインクリメンタルに処理するように設計されていることである。
測定データによると、VideoRAGは1080pの映像を1時間あたり平均15～20分のスピードで処理でき（特徴抽出とナレッジグラフ構築を含む）、安定したメモリフットプリントは24GB以下のビデオメモリです。この効率的なリソースの利用により、システムは高価なハードウェアのアップグレードをすることなく、数百時間のビデオデータを継続的に処理することができ、企業レベルのビデオデータ解析に費用対効果の高いソリューションを提供します。
この答えは記事から得たものである。VideoRAG：マルチモーダル検索と知識グラフ構築をサポートする超長尺動画理解のためのRAGフレームワークについて
