【发布时间】：2013-08-29 20:09:00
【问题描述】：
我有一个项目会生成大量图像。 （1 000 000 对不起，我错了） 我需要通过算法处理每张图像。 你能给我建议这个项目的架构吗？
它是计算机视觉领域的专有算法。
图像的平均大小接近 20 kB 我需要在上传时处理它们，并应要求处理 1 或 2 次。 平均而言，我每天获得 100 万张图片，每张图片我需要每天浏览算法 1-2 次。
是的，大多数情况下，图像将存储在本地磁盘上
当我处理图像时，我会生成新图像。
当前视图：
对于我必须执行上述过程的每台服务器，我很可能会有几台服务器（我不拥有）。 服务器之间的互联网带宽非常薄（大约 1 Mb \ s），但对我来说，有必要在服务器之间交换消息（更新神经网络的系数）和更新算法。
在当前的硬件（英特尔系列 6 型号 26）上，完成 50 000 张图像的完整过程大约需要 10 分钟。
可能是
哪里会有广泛的内部频道，所以我可以将这些图像上传到我拥有的服务器。
【问题讨论】：
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什么样的处理？它是常见的，比如调整大小或水印，还是一些专有算法？
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计算机视觉领域的专有算法。
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图片有多大？您多久处理一次它们？它们可以本地存储在某个磁盘驱动器上吗？当你处理它们时，你会改变它们吗？您能否为您的问题添加一些详细信息。
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我刚刚更新了问题
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你们有什么样的硬件？您的算法处理一张图像需要多长时间？您需要满足什么样的吞吐量？您有什么想法可以解决您的问题，以帮助我们更好地了解您的需求吗？
标签： image image-processing neural-network distributed-computing bigdata