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聚焦产品:4200万+个VR快速、稳定处理的背后逻辑是什么?

本期聚焦产品栏目,如视就和您一起走入VR数据处理的世界,了解在VR高效生成背后,如视如何通过改造算法调度系统,利用资源动态扩缩容,完成数据处理过程从“作坊式生产”到“超级工厂”的转变,让资源分配更合理、加载速度更迅捷、VR浏览体验更顺畅。
更新于 2024年12月25日

超大体量生产规模、行业顶尖生产技术和工艺、高度自动化生产线,以及数智化控制模式——这是现代化超级工厂的基础配置。

如视VR,就可以看做是“超级工厂”打造的产品。

例如,在三维重建中,如视通过激光VR扫描仪伽罗华仅需15分钟,即可完成100平米空间的自动化采集,并将海量数据上传至服务器,进入数据处理流程,最终生产为1:1复刻、可步进式漫游的真实数字空间。

这个快速、准确的过程,需要经过大量复杂算法处理。比如深度信息生成点云数据、全景图自动拼接等。

为了便于管理算法,提升算法可维护性,我们通常会将这一复杂处理过程拆分,形成独立的算法模块,每个模块负责过程中的某一段独立逻辑。

因此,整个VR生产流程就类似一个“超级工厂流水线”,最终VR生产效率,也就是数据处理速度,取决于“工厂”对整个生产(算法执行)过程的管理能力。

本期聚焦产品栏目,如视就和您一起走入VR数据处理的世界,了解在VR高效生成背后,如视如何通过改造算法调度系统,利用资源动态扩缩容,完成数据处理过程从“作坊式生产”到“超级工厂”的转变,让资源分配更合理、加载速度更迅捷、VR浏览体验更顺畅。


如何提升VR处理速度:

打造最佳算法管理方式


单节点下的串行执行

计算节点是计算机集群的核心部件,负责接收和执行计算任务、返回结果等工作。我们可以把节点类比为工厂的设备/人工,设备越先进、工人素质越高,生产质量自然越好。

https://vr-public.realsee-cdn.cn/release/pagepress/tDFpiNBR/uploads/3972b27f-76ea-4c9e-a2c3-b0669460c323.gif

各算法模块则是“生产工序”,比如生产一台新能源汽车需要制作电池包、车架、电机等工序;同理,VR生产过程中也需要多个算法模块。

在初期阶段,为了项目能够快速落地推进,我们通常会选取一个简单易维护的算法管理模式,比如:单节点下串行执行算法模块。

该模式是指,在单台计算节点上,系统严格按照顺序依次执行各算法模块,不涉及并行计算。当前模块完成后,才可将数据传递至下一模块执行,比如生产底盘后才能制造车架。

这就类似于家庭手工作坊,虽然存在前后工序划分,但仍由单人(单节点)完成所有工序(算法执行)。

其优势在于,VR生产过程简单易实现,稳定性高,且管理简单。但同时存在以下缺点:

  • 资源浪费

由于各算法模块所需资源不同,因此无法在所有数据处理阶段都充分利用节点资源,极易造成资源浪费。

例如,某工人精通发动机组装,却要同时执行造底盘和车辆外观检测工作,极大浪费了该工人的能力。

  • 耗时长

当算法处理流程较长时,严格的顺序执行会极大增加单任务耗时。

  • 低扩展性

在单节点模式下,VR处理速度局限于单计算资源总量。当面对大规模任务时,系统难以进行横向拆解,最终影响全局生产速度。


多节点下的串行流水线

为了优化单节点模式缺陷,我们需要将“家庭作坊式”算法管理升级为“工厂”模式——多节点下的串行流水线。

该模式是指,在严格依序执行各算法模块的同时,将各模块分布到不同计算节点上,也就是将一个任务拆分为完整的子任务流。

每个节点只负责处理单一模块的子任务,通过统一调度系统,串联起整个生产任务。

这就形成了如现代流水线般的生产处理流程。每个工位(计算节点)仅处理一道工序(算法模块),每个工序所需的工人数量(计算资源)也不同。

理想状态下,整个产线资源供给-生产处理能够达到完美平衡,此时其吞吐量也能达到最大值。

当然,该效果基于多节点处理模式的几点优势:

  • 资源可控

在调动计算资源时,由于能够提前预判单一算法模块的资源占用情况,因此我们可以严格控制单节点资源供给,做到既满足资源保障需求,又避免了资源浪费。比如生产一套轮胎需要5名工人,工厂就无需派10人来工作。

  • 可横向扩展/并行计算

当处理较大规模任务时,系统可以将其横向拆分为独立的分块,交付给不同节点处理。通过并行计算,既能够提高处理速度,又可减少对单节点资源的依赖。

  • 提高全局资源利用率

由于各算法模块的资源占用需求、处理时长等不尽相同,因此,通过按比例分配不同模块对应的计算节点数量,能够在整体系统资源有限前提下,保障所有计算节点都存在运行任务,避免某节点因等待任务而造成计算资源浪费。

但因为该模式仍为串行执行,故存在以下弊端:

  • 耗时长

同单节点模式类似,该处理模式并未解决在数据处理流程较长情况下的耗时问题。

  • 额外的数据传输成本

在单节点模式下,数据传输路径短、速度快;而多节点模式则增加了各模块间交换数据的传输成本。

还是以生产流水线为例,原来由单个工人完成所有工作时,各工序零部件都在自己手中,无需交由他人进行下一步处理;而当每个工人都负责一部分零件处理时,就需要将零部件处理完毕后,再交由其他工人处理,增加了传递成本。

  • 协调复杂

串行执行,加上多节点模式下数据传输成本增加等因素,就导致保持依序执行算法模块,以及传递正确数据等步骤,需要额外的协调工作,极大增加了系统的管理复杂性。


多节点下的动态并行流水线

随着在数字空间领域软硬件技术的日益进步,如视数字空间采集能力也在不断升级。

以一个采集了10个点位的VR为例,采集仅需要10分钟,将该点位大量数据上传至服务器需2分钟,而全部处理完毕,达到可对外展示的状态仅需15分钟。

https://vr-public.realsee-cdn.cn/release/pagepress/EESJBAcB/uploads/609a9f5a-18f1-4901-a893-536ff2be436c.gif

如果仅凭上述“作坊”和“普通工厂”式生产模式,这一成就显然无法实现。此时,我们就需更进一步,创造出更快的单任务处理速度,让系统适应更复杂的任务场景。

要实现该目标,就需要改造资源调度系统,打造数据处理的“超级工厂”。

首先,什么是调度系统?

调度是运筹学的一个应用领域,涉及到资源分配、路径规划等方向。调度解决的是如何将有限资源合理分配,并按照最优顺序执行的问题。

生活中存在很多调度相关案例,比如发生火情时消防单位派出消防车救灾,网约车系统给司机和乘客派单等。一个先进的生产体系,必定存在优秀的调度系统。

再来看算法模块,在实际应用中,很多算法模块并不是严格的前后逻辑依赖关系。

打个比方,“制造螺丝”和“制造螺母”是两个工序,在生产中可以同时执行;而“组装螺丝螺母”,则严格依赖“制造螺丝”和“制造螺母”两个工序。

在此基础上,我们可以将流水线中的所有算法模块抽象为一个有向图(在数学中,图是指一种用于描述对象之间关系的结构,通常由顶点和边组成,图的边存在方向则为有向图),这个有向图存在单一起点与终点,其作用是可以用来表示任务之间的依赖关系,帮助优化项目计划和资源分配。

生成有向图后,我们从起点开始,对整个有向图进行并行的广度优先搜索(又称宽度优先搜索算法,是最简便的图搜索算法之一,也是很多重要的图算法原型),自然是时间维度上的最优解。

比如通过搜索有向图得知,“包饺子”依赖于“剁馅”和“擀皮”,那么“剁馅”和“擀皮”可同时进行,但“包饺子”必须等前者完成后方可处理。

对于节点当前运行的算法模块来说,由于算法模块变成了依据逻辑依赖的动态并行执行,当前系统内对每个算法模块的数量需求,也成为一组动态变化的数值。

因此,只有动态分配算法模块的数量,才能确保充分利用系统资源,避免部分模块空等。

利用上述模式,我们生成了一个更为理想的调度系统:

第一,通过容器化实现计算节点快速切换模块;

第二,通过动态调度系统,配合容器编排以及流量预测实现模块数量平衡;

最后,通过任务调度系统自动解析模块间的逻辑依赖,进行并行流水线的子任务分发。

简单来说,就是“按需自动分配资源”。

https://vr-public.realsee-cdn.cn/release/pagepress/JfnhBxlh/uploads/8cf1428f-433a-4e5b-be94-3aa430e8550a.png

该模式解决了串行执行下耗时长、难以适配复杂场景问题。

一方面,因为任务内算法模块并行度大幅提高,在资源充足前提下,单一任务处理时长大幅缩短;

另一方面,通过模块间动态平衡,能够在不同流水线、任务混杂场景下,达到最高资源利用率。

当然,同相对静态的系统相比,整个动态系统更加复杂,且状态持续变化,因此对核心组件的稳定性及功能性要求更高。

而作为数字空间综合解决方案引领者,如视已经在工业园区、商业零售、文博会展、家居家电等九大行业实现VR技术的大规模落地。截至2024年9月,如视数字空间采集量已突破4200万,总采集面积达35.4亿平方米。

面对如此海量的数据,如视依旧可以平稳处理,可以说,如视的系统稳定性能够经受住各行业复杂环境下的长时间检验。

至此,我们得到了一个较为理想的“超级工厂流水线”模型,既能保证单一任务处理速度足够快,又能保证系统吞吐量够高,不会浪费计算资源。


数据处理降本增效:

资源的动态扩缩容


无论是单节点串行,还是多节点动态并行,其执行的前提,都基于计算资源总量恒定的场景。

然而在实际业务中,需求存在高峰和低峰。高峰时可能计算资源不足,任务之间存在竞争,影响处理速度;低峰时又会有大量资源闲置。比如工厂在旺季会有大量订单涌入,导致生产进度大幅落后于需求。

因此,在不浪费资源前提下,为响应高峰期用户的VR处理请求,如视引入了资源自动扩缩容。

这里就离不开一个关键概念:弹性计算。

弹性计算是云计算的基础服务之一,用户可以根据实际需要灵活、动态地调整需要的计算容量,这就是“弹性”。

如视根据当前系统的资源负载情况,使用云上的弹性算力资源,自动对系统资源进行扩容,并在高峰结束后归还。

通过资源的动态扩缩容,如视就能够保证在不增加VR处理时间前提下,以最快的速度、最低的成本、最高的稳定性满足目前用户所有的VR处理任务。


正如“超级工厂”必备高质量生产加工能力,如视也需要高效处理海量数据,不仅包括海量三维点云、图像信息等原始数据,更包括在细节纹理恢复、重建模型过程中,衍生出的庞杂数据。

如视采用“化整为零”方法,通过改造算法调度系统,利用资源动态扩缩容,将VR生产过程划分为多个子任务,并在多节点下打造动态并行流水线。不仅显著提升VR生成的处理速度,更能高效利用计算资源,创造最佳效果,打造VR数据处理、算法管理的“超级工厂”。

本期聚焦产品栏目到这里就结束了,如果想了解更多的如视产品“秘籍”,欢迎大家点赞、在看,在评论区留言告诉如视您的想法,我们下期见。



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