بناء أنظمة معالجة رؤية ذكية بسرعة عالية باستخدام تشفير VC-6 المُسرّع بـ CUDA من NVIDIA

تُعدّ تقنية NVIDIA CUDA المُسرّعة لتنسيق VC-6 (ST 2117-1) خطوة متقدمة نحو بناء أنظمة معالجة صور ذكية بالذكاء الاصطناعي بسرعة عالية، حيث تُعالج الفجوة بين أداء وحدات المعالجة الرسومية (GPU) المُتزايدة وسرعة إمداد البيانات. مع تطور أداء GPU، أصبحت مراحل معالجة البيانات التقليدية — مثل استرجاع البيانات من التخزين، نقلها عبر PCIe، ومعالجتها على المعالج المركزي (CPU) — عائقًا في تدفق البيانات، ما يؤدي إلى ما يُعرف بـ"جوع GPU"، حيث تظل الوحدة مُستعدة لكنها تنتظر البيانات. لحل هذه المشكلة، تم تطوير نسخة مُسرّعة بـCUDA لتنسيق VC-6، وهو معيار دولي مصمم خصيصًا لدعم الحوسبة المتوازية، خاصة على GPU. يُميّز VC-6 عن الترميزات التقليدية ببنية هرمية متعددة الدقائق (multi-resolution)، حيث يُكوّن الصورة من طبقات متعددة (تُسمى "إكيلونز") بدءًا من نسخة منخفضة الدقة (LoQ) تُشفر أولًا، ثم تُضاف الفروقات (البُقى) عند كل مستوى أعلى. هذه البنية تسمح بفك تشفير جزئي، وتحديد مناطق محددة (RoI)، أو استرجاع بيانات حسب الحاجة، دون الحاجة لفك تشفير الصورة كاملة. هذه الميزة تُقلّل من حجم البيانات التي يجب استرجاعها، مما يُقلّل من استهلاك الشبكة، التخزين، وعرض النطاق الترددي لـPCIe، وحجم الذاكرة (VRAM) بنسبة تصل إلى 72% مقارنة بالفك التشفير الكامل. البنية التحتية لـVC-6 تتماشى بشكل طبيعي مع نموذج المعالجة المتوازية في GPU (SIMT)، حيث يمكن معالجة الطبقات، الألوان، أو الأجزاء (تيلات) من الصورة بشكل مستقل ومتزامن. هذا يُمكّن من تحقيق توازي دقيق على مستوى GPU، ما يُحسّن الأداء بشكل كبير. في مقارنة بين المعالجة على CPU، OpenCL، وCUDA باستخدام مجموعة بيانات DIV2K، أظهرت النتائج أن النسخة المُسرّعة بـCUDA تتفوّق بوضوح في السرعة، خاصة في الأوضاع التي تُركّز على الإنتاجية (throughput)، حيث تُستخدم تقنيات مثل التشفير المتزامن (async) وتشغيل عدة عمليات فك تشفير في نفس الوقت. أحد التحديات التي تم التعرّف عليها عبر أدوات التحليل مثل Nsight Systems هو انخفاض استخدام GPU في عمليات فك التشفير الفردية، بسبب حجم الشبكة الصغيرة (grid dimensions) في بعض الخطوات، مثل التكبير (upsampling)، ما يؤدي إلى استغلال جزء ضئيل من قدرات GPU (مثل 1/188 من وحدات التدفق في RTX PRO 6000). لذلك، تم اقتراح تحسينات مثل دمج الخوارزميات (kernel fusion) وتقنيات CUDA Graphs لتحسين الكفاءة وتقليل التكاليف التشغيلية بين العمليات. النسخة الحالية من مكتبة VC-6 بـCUDA متوفرة في مرحلة "alpha"، وتُدعم ميزات مثل إخراج الصور مباشرة إلى ذاكرة GPU عبر واجهة __cuda_array_interface__، ما يسمح باستخدامها مباشرة في مكتبات مثل PyTorch وCuPy دون نسخ إضافية. كما تدعم التشفير الجزئي، واسترجاع البيانات حسب الحاجة، مما يجعلها مثالية لبيئات تدريب الذكاء الاصطناعي التي تتطلب كفاءة عالية في استهلاك الموارد. بفضل التعاون بين V-Nova وNVIDIA، أصبح من الممكن دمج VC-6 بسلاسة في سير عمل الذكاء الاصطناعي، مع تحسينات مستمرة في التباديل (batching) وتحسينات معمّقة في الأداء. هذه النسخة تُعدّ حجر الأساس لبناء أنظمة معالجة بيانات عالية الكفاءة، خاصة في التطبيقات متعددة الوسائط التي تتطلب سرعة في استرجاع البيانات ودقة في استهداف مناطق محددة. للمهندسين والباحثين الذين يطورون أنظمة ذكاء اصطناعي متقدمة، يُعدّ VC-6 بـCUDA أداة قوية لتحسين أداء سير العمل وتحقيق أقصى استفادة من قدرات GPU الحديثة.