Dynamisk beregnings tilpasning
Chloros 1.1.0 introducerer intelligent hardwaredetektering og automatisk valg af behandlingsstrategi. Behandlingsmotoren tilpasser sig din hardware – fra en Jetson Nano til en arbejdsstation med flere GPU'er – uden behov for manuel konfiguration.
Sådan fungerer det
Når Chloros starter, profilerer det automatisk dit system:
Registrerer operativsystemet — Windows eller Linux
Identificerer CPU-kerner og samlet RAM
3.Registrerer tilstedeværelsen af GPU'er — NVIDIA CUDA-kapacitet, VRAM, model 4. Identificerer Jetson-model (hvis relevant) — via /proc/device-tree/model 5. Kontrollerer termiske sensorer (Jetson) — til temperaturbevidst behandling 6. Vælger den optimale beregningsstrategi — baseret på al detekteret hardware 7. Konfigurerer antal arbejdere, pipelinetype og hukommelsesallokering automatisk
Resultatet caches, så efterfølgende kørsler starter hurtigere. Hvis hardwaren ændres (f.eks. hvis der tilføjes en GPU), genprofilerer Chloros ved næste opstart.
Beregningsstrategier
Chloros vælger en af tre beregningsstrategier baseret på din hardware:
GPU_PARALLEL
Ja (12 GB+ VRAM eller 16 GB+ delt)
3-4
fused_gpu
Desktop-GPU'er med 12 GB+, Jetson Orin NX 16 GB, AGX Orin
GPU_SINGLE
Ja (< 12 GB VRAM)
1-3
tiled_gpu
GPU'er på entry-level, Jetson Nano, Orin Nano
CPU_PARALLEL
Nej
kerner - 1
cpu_fallback
Systemer uden NVIDIA GPU
Pipeline-typer
fused_gpu— Fuld GPU-behandlingsvej. Alle debayer-, korrektions- og indeksoperationer kører på GPU'en i et enkelt samlet forløb. Højeste gennemstrømning, men kræver mere VRAM.tiled_gpu— Hukommelseseffektiv GPU-vej. Behandler billeder i fliser, så de passer inden for den begrænsede GPU-hukommelse. Lavere gennemstrømning, men fungerer på enheder med begrænset hukommelse.cpu_fallback— Behandling udelukkende på CPU ved hjælp af multitrådet parallelisme. Anvendes, når der ikke er en NVIDIA GPU til rådighed.***
Platformspecifik adfærd
Jetson Nano 8 GB
GPU_SINGLE
1
tiled_gpu (serialiseret)
Hukommelseseffektiv tilstand, behandler ét billede ad gangen
Jetson Orin NX 16 GB
GPU_PARALLEL
3
fused_gpu (samtidig)
Anbefalet edge-enhed — ægte parallel GPU-behandling
Jetson AGX Orin 64 GB
GPU_PARALLEL
4
fused_gpu (samtidig)
Maksimal edge-ydeevne
Desktop med 8 GB GPU
GPU_SINGLE
3
tiled_gpu
God desktop-ydeevne med hukommelseseffektive fliser
Desktop med 12 GB+ GPU
GPU_PARALLEL
3-4
fused_gpu
Optimal desktop-ydeevne
System kun med CPU
CPU_PARALLEL
kerner - 1
cpu_fallback
Ingen GPU krævet, bruger ThreadPool
Jetson unified memory: Jetson-enheder deler GPU- og CPU-hukommelse. En Jetson Orin NX 16 GB rapporterer ~15,3 GB VRAM, men dette er den samme fysiske RAM, der bruges af operativsystemet og CPU-processerne. Chloros tager højde for dette, når tærskler for hukommelsestildeling indstilles.
Dynamisk GPU-hukommelsesallokering
Chloros bruger en 4-trådet behandlingspipeline:
Tråd 1 (Detektion) — Indlæsning af billeder, EXIF-parsing, måldetektion
Tråd 2 (Kalibrering) — Beregning af reflektanskalibrering
Tråd 3 (Behandling) — GPU-debayer, vignetteringskorrektion, indeksberegning
Tråd 4 (Eksport) — Filskrivning, indlejring af metadata
Når tidligere tråde i pipelinen har afsluttet deres arbejde (f.eks. når alle billeder er blevet detekteret), frigives deres GPU-hukommelsestildeling og omfordeles til de resterende aktive tråde. Dette betyder, at tråd 3 (den GPU-intensive fase) får gradvist mere hukommelse, efterhånden som pipelinen skrider frem, hvilket forbedrer gennemstrømningen for det mest beregningsintensive arbejde.
Allokeringsfaser
Tidlig
1, 2, 3, 4
Fordelt på alle tråde
Midt-tidlig
2, 3, 4
Tråd 1's hukommelse omfordeles
Midt-sen
3, 4
Tråd 1+2's hukommelse går til 3+4
Sen
3 eller 4
Maksimal hukommelse til den resterende tråd
Texture Aware-behandling
Texture Aware-debayer-metoden (kun Chloros+) bruger betydeligt mere GPU-hukommelse end standardmetoden på grund af AI/ML-støjfjernelsesmodellen:
Systemer med < 7 GB VRAM tvinges ind i en synkron behandlingsloop for Texture Aware-tilstand (ét billede ad gangen)
Systemer med 7 GB+ VRAM kan behandle teksturbevidst samtidigt, dog med et reduceret antal arbejdere sammenlignet med standard***
Termisk styring (Jetson)
Jetson-enheder har termiske begrænsninger, især i lukkede eller luftbårne installationer. Chloros overvåger GPU- og CPU-temperaturer og justerer automatisk behandlingen:
< 70 °C
Normal drift — fuld hastighed
70 °C (Advarsel)
Reducer batchstørrelse
80 °C (Kritisk)
Aggressiv begrænsning — lavere samtidighed og antal arbejdsprocesser
90 °C (Nedlukning)
Stop GPU-behandlingen helt
Temperaturovervågning bruger tegrastats på Jetson-platforme. På desktop-systemer med tilstrækkelig køling udløses termisk begrænsning sjældent.
Håndtering af hukommelsespres
Chloros overvåger systemets hukommelsespres under behandlingen:
Hukommelsestærskel: 85 % udnyttelse udløser konservativ adfærd
OOM-reduktion: Hvis der opstår en out-of-memory-hændelse, reduceres allokeringen med 25 % (0,75x multiplikator)
Pipeline-fallback: Under alvorligt hukommelsespres falder pipelinen automatisk tilbage fra
fused_gputiltiled_gpuSwap-anbefalinger: På Jetson advarer Chloros dig, hvis swap-pladsen er utilstrækkelig til din datasættets størrelse***
Overvågning af beregnings tilpasning
CLI-statusoutput
Når behandlingen starter, viser CLI den registrerede hardwareprofil:
Systemdiagnostik
Kør chloros-cli selftest for at se en fuld hardwareprofil og verificere beregningskapaciteter:
Dette kontrollerer CUDA-tilgængelighed, GPU-hukommelse, denoiser-modeller og backend-forbindelse.
Næste trin
Behandlingspipeline — Forståelse af 4-tråds pipelinearkitekturen
NVIDIA Jetson-vejledning — Jetson-specifik implementering og optimering
CLI : Kommandolinje — Fuld CLI-reference
Last updated