7月3日消息，在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。
早前这些信息均采用人工来处理，需要耗费大量人力，很大程度上阻碍了企业的办公效率 。其图像文档识别与内容理解业务就是为了解决此类用户痛点。
自 2017 年以来的不断耕耘，金山办公在图像文档识别与理解领域已达到了国内领先水平。其主要使用了 CV（Computer Vision）与 VIE（Visual Information Extraction 视觉信息抽取） 等相关 学习技术，例如通过 CV 技术识别发票和 PDF 大纲并获取其中的数据关系，其日请求次数已达上亿次。
图像识别与理解是一个很复杂的过程，一个任务的 pipeline 用到的 学习模型多达 20+ 个，且日请求量级较大（上亿级别）需要大量的计算资源。当业务落地时，团队主要面临以下两个挑战：任务的绝对耗时不能过长，以及成本问题。
为了解决上诉的两个挑战，金山办公采用了英伟达 T4 Tensor Core GPU 进行推理、英伟达 TensorRT 8.2.4 进行模型加速、英伟达 Triton 推理服务器 22.04 在 K8S 上进行模型部署与编排。
长链路（多达 20+ 个模型的 pipeline）意味着长耗时，若基于 CPU 推理的话，pipeline 耗时会长达 15 秒左右，通过 GPU 推理和 TensorRT 加速，成功将耗时降低到了 2.4 秒左右。
模型部署的时候，常见的做法是推理与业务代码（前后处理）放在一个进程空间里，每个模型需要在每个进程中加载一次，由于显存的限制，很多时候难以得到较高的单卡 GPU 使用率。
就算采用了进程池的方式提高了单卡的 GPU 利用率，也会因 CPU 的限制，出现机器整体的 GPU 利用率不高。而在引入了 Triton 推理服务器进行推理部署后，将推理与业务代码解耦，初步实现将 GPU 资源池化调度。最终在同等业务规模情况下，部署成本节省了 23%。
金山办公图像文档识别与理解业务，通过采用英伟达 T4 Tensor Core GPU 及 TensorRT加速，相比于 CPU 其 pipeline 耗时共下降 84%；而采用英伟达 Triton 推理服务器部署，其部署成本节省了 23% 。
- 蜜度索骥：以跨模态检索技术助力“企宣”向上生长
- 阿里巴巴拟发行 26.5 亿美元和 170 亿人民币债券
- 腾讯音乐Q3持续稳健增长：总收入70.2亿元，付费用户数1.19亿
- 苹果Q4营收949亿美元同比增6%，在华营收微降
- 三星电子Q3营收79万亿韩元，营业利润受一次性成本影响下滑
- 赛力斯已向华为支付23亿，购买引望10%股权
- 格力电器三季度营收同比降超15%，净利润逆势增长
- 合合信息2024年前三季度业绩稳健：营收增长超21%，净利润增长超11%
- 台积电四季度营收有望再攀高峰，预计超260亿美元刷新纪录
- 韩国三星电子决定退出LED业务，市值蒸发超4600亿元
- 鸿蒙概念龙头大涨超9倍，北交所与新能源板块引领A股强势行情
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
