本文适用于在GPU实例上使用RAPIDS加速库对图像搜索任务进行加速的场景。在图像搜索场景下,与传统的基于CPU的图像搜索相比,利用GPU和RAPIDS可以大幅缩短图像搜索的处理时间,显著提高系统的响应速度和图像搜索效率。由于RAPIDS是开源的,同时也降低了系统部署和维护成本。
说明
RAPIDS( Real-time Acceleration Platform for Integrated Data Science)是NVIDIA针对数据科学和机器学习推出的GPU加速库。更多信息,请参见RAPIDS Introduction。
方案优势
阿里云GPU云服务器资源丰富,可灵活选择在GPU上搭建RAPIDS加速图像搜索环境。
使用容器服务Kubernetes版可快速部署图像搜索环境和分发应用。
共享存储NAS可提供强大的存储性能。
部署架构图
选用的产品列表
产品名称 | 说明 |
该服务提供了GPU算力的弹性计算服务,具有超强的计算能力,可有效缓解计算压力,提升您的业务效率,帮助您提高企业竞争力。 | |
是一种可共享访问、弹性扩展、高可靠以及高性能的分布式文件系统。兼容POSIX文件接口,可支持上千台弹性计算ECS、容器服务ACK等计算节点共享访问,您无需修改应用程序,即可无缝迁移业务系统上云。 | |
该服务提供高性能的容器应用管理服务,支持企业级Kubernetes容器化应用的生命周期管理,让您轻松高效地在云端运行Kubernetes容器化应用。 |
最佳实践详情
关于在GPU实例上使用RAPIDS加速库对图像搜索任务进行加速的更多信息,请参见RAPIDS加速图像搜索的最佳实践。
文档内容是否对您有帮助?