Adaptare dinamică a calculului

Chloros 1.1.0 introduce detectarea inteligentă a hardware-ului și selectarea automată a strategiei de procesare. Motorul de procesare se adaptează la hardware-ul dvs. — de la un Jetson Nano până la o stație de lucru cu mai multe GPU-uri — fără nicio configurare manuală.

---

Cum funcționează

Când Chloros pornește, acesta profilează automat sistemul dvs.:

1. Detectează sistemul de operare — Windows sau Linux

2. Identifică nucleele CPU și memoria RAM totală

3.Detectează prezența GPU — capacitate NVIDIA CUDA, VRAM, model 4. Identifică modelul Jetson (dacă este cazul) — prin /proc/device-tree/model 5. Verifică senzorii termici (Jetson) — pentru procesare sensibilă la temperatură 6. Selectează strategia de calcul optimă — pe baza întregului hardware detectat 7. Configurează automat numărul de worker-i, tipul de pipeline și alocarea memorieiRezultatul este stocat în cache, astfel încât rulările ulterioare să pornească mai repede. Dacă hardware-ul se modifică (de exemplu, se adaugă un GPU), Chloros re-profilează la următoarea lansare.***

Strategii de calcul

Chloros selectează una dintre cele trei strategii de calcul în funcție de hardware-ul dvs.:

Strategie	GPU necesar	Processori	Pipeline	Cel mai potrivit pentru
GPU_PARALLEL	Da (12 GB+ VRAM sau 16 GB+ partajat)	3-4	fused_gpu	GPU-uri pentru desktop cu 12 GB+, Jetson Orin NX 16 GB, AGX Orin
GPU_SINGLE	Da (< 12 GB VRAM)	1-3	tiled_gpu	GPU-uri entry-level, Jetson Nano, Orin Nano
CPU_PARALLEL	Nu	nuclee - 1	cpu_fallback	Sisteme fără GPU NVIDIA

Tipuri de pipeline

• fused_gpu — Cale completă de procesare GPU. Toate operațiunile de debayer, corecție și indexare se execută pe GPU într-o singură trecere fuzionată. Debit maxim, dar necesită mai multă memorie VRAM.

• tiled_gpu — Cale GPU eficientă din punct de vedere al memoriei. Procesează imaginile în secțiuni pentru a se încadra în memoria limitată a GPU-ului. Debit mai mic, dar funcționează pe dispozitive cu memorie limitată.

• cpu_fallback — Procesare exclusiv pe CPU folosind paralelism multi-threaded. Se folosește când nu este disponibil un GPU NVIDIA.***

Comportament specific platformei

Platformă	Strategie	Workers	Pipeline	Note
Jetson Nano 8GB	GPU_SINGLE	1	tiled_gpu (serializat)	Mod eficient din punct de vedere al memoriei, procesează o singură imagine la un moment dat
Jetson Orin NX 16 GB	GPU_PARALLEL	3	fused_gpu (concurent)	Dispozitiv de margine recomandat — procesare GPU paralelă reală
Jetson AGX Orin 64 GB	GPU_PARALLEL	4	fused_gpu (concurent)	Performanță maximă la marginea rețelei
Desktop cu GPU de 8 GB	GPU_SINGLE	3	tiled_gpu	Performanță bună pentru desktop cu blocuri eficiente din punct de vedere al memoriei
Desktop cu GPU de 12 GB+	GPU_PARALLEL	3-4	fused_gpu	Performanță optimă pe desktop
Sistem doar cu CPU	CPU_PARALLEL	nuclee - 1	cpu_fallback	Nu este necesar GPU, utilizează ThreadPool

Memorie unificată Jetson: dispozitivele Jetson partajează memoria GPU și CPU. Un Jetson Orin NX de 16 GB raportează ~15,3 GB de VRAM, dar aceasta este aceeași memorie RAM fizică utilizată de sistemul de operare și de procesele CPU. Chloros ține cont de acest lucru atunci când stabilește pragurile de alocare a memoriei.

---

Alocarea dinamică a memoriei GPU

Chloros utilizează un pipeline de procesare cu 4 thread-uri:

• Thread 1 (Detectare) — Încărcarea imaginii, parsarea EXIF, detectarea țintei

• Thread 2 (Calibrare) — Calculul calibrării reflectanței

• Fir 3 (Procesare) — Debayer GPU, corecție vignetă, calcul index

• Fir 4 (Export) — Scriere fișiere, încorporare metadate

Pe măsură ce firele anterioare ale canalului își finalizează activitatea (de exemplu, toate imaginile au fost detectate), alocarea lor de memorie GPU este eliberată și redistribuită către firele active rămase. Aceasta înseamnă că Thread 3 (etapa cu utilizare intensivă a GPU-ului) primește progresiv mai multă memorie pe măsură ce pipeline-ul avansează, îmbunătățind randamentul pentru operațiunile care necesită cea mai mare putere de calcul.

Etape de alocare

Etapă	Thread-uri active	Distribuția memoriei GPU
Inițial	1, 2, 3, 4	Împărțită între toate thread-urile
Mijloc-început	2, 3, 4	Memoria firului 1 redistribuită
Mijloc-sfârșit	3, 4	Memoria firelor 1+2 merge către 3+4
Sfârșit	3 sau 4	Memorie maximă pentru firul rămas

Procesare Texture Aware

Metoda de debayer Texture Aware (numai Chloros+) utilizează semnificativ mai multă memorie GPU decât metoda Standard, datorită modelului de denoising AI/ML:

• Sistemele cu < 7 GB VRAM sunt forțate să intre într-o buclă de procesare sincronă pentru modul Texture Aware (o imagine pe rând)

• Sistemele cu 7 GB+ VRAM pot procesa Texture Aware simultan, deși cu un număr redus de procesori comparativ cu modul Standard***

Gestionarea termică (Jetson)

Dispozitivele Jetson au restricții termice, în special în implementări închise sau aeriene. Chloros monitorizează temperaturile GPU și CPU și ajustează automat procesarea:

Temperatură	Răspuns
< 70°C	Funcționare normală — viteză maximă
70°C (Avertisment)	Reducerea dimensiunii lotului
80°C (Critic)	Limitarea agresivă — reducerea concurenței și a numărului de procesori
90°C (Oprire)	Oprire completă a procesării GPU

Monitorizarea temperaturii utilizează tegrastats pe platformele Jetson. Pe sistemele desktop cu răcire adecvată, limitarea termică este rar declanșată.

---

Gestionarea presiunii memoriei

Chloros monitorizează presiunea asupra memoriei sistemului în timpul procesării:

• Prag de memorie: o utilizare de 85% declanșează un comportament conservator

• Reducere OOM: Dacă apare un eveniment de memorie insuficientă, alocarea este redusă cu 25% (multiplicator 0,75x)

• Revenire la pipeline: În condiții de presiune severă asupra memoriei, pipeline-ul revine automat de la fused_gpu la tiled_gpu

• Recomandări privind swap: Pe Jetson, Chloros vă avertizează dacă spațiul de swap este insuficient pentru dimensiunea setului de date***

Monitorizarea adaptării de calcul

Ieșire de stare CLI

La începerea procesării, CLI afișează profilul hardware detectat:

Chloros CLI 1.1.0
Platform: Linux aarch64 (Jetson Orin NX 16GB)
Strategy: GPU_PARALLEL | Workers: 3 | Pipeline: fused_gpu
CUDA: Available | GPU Memory: 15.3 GB (shared)

Diagnosticare sistem

Rulați chloros-cli selftest pentru a vedea un profil hardware complet și a verifica capacitățile de calcul:

chloros-cli selftest

Aceasta verifică disponibilitatea CUDA, memoria GPU, modelele de denoizare și conectivitatea backend-ului.

---

Pași următori

• Pipeline de procesare — Înțelegerea arhitecturii pipeline-ului cu 4 thread-uri

• Ghidul NVIDIA Jetson — Implementare și optimizare specifică pentru Jetson

• CLI : Linia de comandă — Referință completă CLI