OpenCVのcv2.imwriteの高速化について（画像保存の高速化）

Question

cv2.imwriteを高速化するのに必要なPCスペックは何か知りたいです。

現在、pythonで画像処理を行って、処理結果（正常、異常）と撮影した画像を保存するようにしています。
画像保存（cv2.imwrite）にかかる時間が画像処理の6倍ほどになっており、PCのスペックを上げようと考えているのですが、PCのどのスペックをあげれば良いかわからないため質問致しました。

現状のPCスペック、保存する画像については以下の通りです。
◾️PCスペック
PC：ノートパソコン
CPU：Core i7-1165G7 プロセッサー（8コア16スレッド）
メモリ：64G
ストレージ：SSD1TB(NVMe)

◾️保存画像
画素数:2400万画素
保存形式：.png
画像処理時間：0.05sec/枚
画像保存時間（cv2.imwrite）:0.3sec/枚

ストレージに書き込む処理を早くするために、どのスペックが優位に効くのか分かれば道が開けると考えています。ご助言よろしくお願いします。

試したこと

PCスペックの違うパソコンを比較した結果ですが
CPU:corei5
メモリ：16G
ストレージ：外付けSSD（SSD-PG2.0U3-BC）
のPCですと画像保存にかかる時間は、0.47sec/枚となっています。

Comments

[fana]

（効果があるかどうか等，全くわかりませんが）
imwrite の部分を，
｛imencode ， ファイル出力｝ の２つの処理に分けて並列的に処理するとしたら，
少しは早くなる可能性とかって無いのかな…？　とか．

[teranishi]

画像処理と画像保存は並列化していましたが、画像保存の中で並列化は検討していませんでした。
試してみようと思います。ありがとうございます。

Answer 1

保存を早くするなら、ストレージの速度を上げることでしょうね
SSDで不満なら、メモリを大量に積んでRAMディスクとする、ってことぐらいですか
＃それにはデスクトップにする必要が

Comments

[teranishi]

回答ありがとうございます。設備導入をするときにはデスクトップにしようと思っていますので、RAMディスクは検討できると思いました。メモリからストレージに書き込む処理がなくなれば、処理は大幅に削減できると思います。ありがとうございます！

Answer 2

画像保存（cv2.imwrite）にかかる時間が画像処理の6倍ほどになっており

画像データを.png形式に変換する計算処理に時間がかかっているのかもしれません。
あるいはその過程で一時的に作成された.png形式のデータが実メモリに載りきれずスワップが発生しているかもしれません。

よって、まずは**何がボトルネックになっているのか？**を特定すべきです。
基本的にはそのプログラムの実行中に、マシンの各状態を測定する必要があります。
具体的にはOSなどにより異なりますが、Windowsであれば、まずはWindowsサーバのパフォーマンス測定あたりが参考になるかと思います。

Comments

[teranishi]

パフォーマンスの比較は初めに行うことですね。パフォーマス測定を定量的に行うことはできるのでしょうか。
メモリの使用率など大体は見ることができると思うのですが数値として残す方法があるのかなと思いました。

[can110]

数値をログとして残す方法というこでしょうか？
パフォーマンスモニタでできたかと思います。
具体的な手順などについては回答にあげたページを起点としていろいろと検索してみると情報得られるかと思います。

Answer 3

ストレージへの書き込みを高速化したいならRAID0による分散書き込みを検討してみてください。

Samsung SSD 980 PRO×4枚で20,000MB/sオーバー！浪漫あふれる超高速SSD環境を作ってみたのような方法です。
マザーボードのスロットを使うにせよ、拡張カードを使うにせよ、デスクトップPCとかデスクサイドPCあるいはラックマウントでないと難しいでしょう。

Comments

[teranishi]

みなさまの回答を見ていても、デスクトップである必要はありそうですね。ノートPCを使用しているのはトライ期間ということで私のPCを使用しているからですので設備導入の際にはデスクトップで検討します。