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sp; 在缺乏GpU支持的情况下，我们似乎只能依靠增加集群的节点数量来解决问题。
这样一来，通过引入更多充盈的cpU和内存硬件资源，就可以有效地分担系统整体运行负荷，从而避免性能瓶颈的出现。
当然，在图像分析系统中，集群计算的实现方式本身就采用了多维度网格并行计算模式。
这种模式能够在一定程度上提高计算效率，但要想真正达到理想的效果，还需要我们在硬件资源上做出更为明智的选择和配置。
与此同时，这些前沿技术如同璀璨繁星般纷纷绽放，图计算与向量特征数据库等尖端科技也被巧妙地运用其中。
这一系列技术的融合与运用，在业界堪称一场技术革命，引领着整个It领域的发展方向。
按照时间脉络来看，这些技术原本应该是十年后的产物，那时硬件芯片技术将达到一个新的高度，它们才会逐渐崭露头角。
这样的操作，不仅展示了团队在技术创新上的卓越能力，更让整个It领域为之震撼。
就目前十台普通高配置的pc电脑，显卡内存容量仅有的几十k，一下上百万条图像数据，进行图像特征向量化。
从系统运行状况来说，承载这么大的计算量，对于普通pc电脑组成的小集群的确有些勉为其难。
小团队特种兵小米加步枪想要打下大城镇很不现实。
当然，这次算是系统在正式推广使用前，进行了一次高强度的压力测试，收获还是很多。
当前解决方案，首当其冲是必须增加硬件资源。
目前，我们手头上的这十台高配置pc电脑，虽然硬件规格不俗，但显卡内存容量却仅仅几十K，这对于接下来要处理的庞大任务来说，无疑是巨大的挑战。
想象一下，我们即将面对的是上百万条图像数据，需要将其进行图像特征向量化，这对于这些普通的pc电脑组成的小集群而言，无疑是沉重的负担。
就像一支小团队的特种兵，虽然他们英勇善战，装备精良，但面对一座坚固的大城镇，仅凭小米加步枪，想要攻下它，几乎是不可能的。
我们当前的处境亦是如此，尽管我们有着满腔的热情和坚定的决心，但硬件资源的限制却让我们在面对如此庞大的计算量时，显得有些力不从心。
然而，正是这样的挑战，让我们有机会对系统进行一次高强度的压力测试。
就像战争中的演习一样，虽然过程艰辛，但收获却是无法估量的。
通过这次测试，我们不仅能够深入了解系统的性能和瓶颈所在，还能为后续的优化和改进提供宝贵的经验和数据支持。
因此，当前的首要解决方案，便是寻找更为高效的算法和优化手段，以提升系统的处理能力和效率。
同时，我们也需要积极寻求更多的硬件资源支持，以便更好地应对未来的挑战。
简单来说，当务之急是补充电脑设备，初步估算至少需要新增三十台。
林熠条理清晰地将问题及其解决思路向杜青禾和张沫阐述了一遍。
两人聚精会神地听着，不时点头表示理解。
随后，杜青禾和张沫联手，将会议内容整理成一份详细的会议纪要和问题解决方案报告。
他们字斟句酌，力求准确传达会议的每一个要点和林熠的解决思路。
会议一结束，杜青禾和张沫便带着这两份精心准备的报告，找到了周牧和朱振国。
他们全面地汇报了系统运行存在的问题，以及林熠提出的解决方案。
林熠也紧随其后，一同前来协助解释相关问题。
他耐心细致地回答了周牧和朱振国的疑问，确保他们能够充分理解并认可解决方案。
整个汇报过程紧张而有序，大家围绕问题展开深入的讨论和交流。