要想获得解决方案，首先需要了解原理。为向大家更直观地描述存图的完整过程，画了一张精简的图如下：

结合个人经验，总结如下：

1.  非图像处理模块都是获取内存图像地址（称为浅拷贝），因此耗时短，内存占用低；图像处理模块、深度学习模块在获取内存图像地址后，还需要将图像数据拷贝复制（格式不同情况下还需要转换）到指定图像对象（称为深拷贝），因此耗时长、内存占用高。
2.  由上图可知，图像越大，则复制图像数据、压缩图像、写入磁盘IO整个过程的耗时就越长。
3.  内容丰富的图像可压缩信息量小，因此压缩率分别选择90%和30%，图像大小差异不大；内容单一的图像可压缩信息量大，因此压缩率分别选择90%和30%，图像大小差异较大。因此，对于内容丰富的图像，压缩率选择90%可能比压缩率选择30%耗时更短，因为图像压缩也需要CPU参与计算(采用PCA等压缩算法)，会增加耗时。
4.  高速存图时，耗时瓶颈在读写磁盘IO。因为只有读写磁盘IO不是在内存（RAM）中进行的，而内存的带宽通常是硬盘的几十倍。因此，想要提高存图速度，除了提升CPU外，更重要的是提升硬盘的读写速度，如将机械硬盘更换为高速的固态硬盘(SSD)。
5.  高速存图时，耗时波动瓶颈在CPU。Windows系统是多任务操作系统，可以同时处理多个进程，背后实现机制是复杂的中断策略（分时调度策略）。假设有两个进程A和B，则CPU会执行A一段时间，然后中断，跳转执行B一段时间，再跳转到A执行，如此往复，直到两个进程都执行结束。因此，当CPU利用率较高时（例如大于70%），CPU中断的时间就会变长，进而导致存图耗时变长。因此，除了提升CPU、关闭非必要进程外，还可以通过在任务管理器中提升指定进程的优先级，使得该进程得到更多的CPU。任务管理器提升进程优先级的操作方法如下图所示。