圖像AI那么耗算力，問題出在 RGB 格式上？

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原標題：圖像AI那么耗算力，問題出在 RGB 格式上？
關鍵字：圖像,模型,神經網絡,語言,格式
文章來源：JioNLP
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內容摘要：

Hello，大家好，我是 JioNLP。
最近一直在想一個問題。為什么我們的圖像 AI 模型那么耗算力？比如，現在多模態圖文理解 AI 模型本地化部署一個節點，動不動就需要十幾個 G 的顯存資源。
這個原因當然很多，這篇文章我只說一個點。
那就是 AI 模型的圖像輸入是 RGB 。
RGB 圖像的壓縮一般像一張 1920 x 1080 的圖像，如果要輸入 AI 模型做處理的話，必須首先轉換成 RGB 三顏色格式，形成一個 1920 x 1080 x 3 字節大小的輸入，這個大小大概是 6M 內存空間的大小。
但是除了 RGB 這種格式之外，還有 YUV 這種圖像存儲格式，它利用了人眼睛對亮度敏感，對顏色不敏感這個特性，實現了對圖像的壓縮。存儲一張1920 x 1080 的 YUV 格式的圖像只需要大概 3M 內存空間。空間減半了。
當然，3M 還是太大了，有很多的壓縮算法，它可以把圖像做極致的壓縮，一張 1920 x 1080 的圖像，按照jpeg 的壓縮方法，可以壓縮到幾百 KB 的大小。比原始 RGB 高效多了，但是從眼視覺角度看，兩者幾乎看不出差別。（下圖中，png 存儲的就

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