AMD rocJPEG: decodifica JPEG accelerata su GPU per AI e HPC

L’elaborazione di dataset visivi di grandi dimensioni è diventata una componente essenziale per le applicazioni di intelligenza artificiale, high-performance computing (HPC) e visione artificiale. L’efficienza nella decodifica delle immagini riveste quindi un ruolo strategico. In risposta a questa necessità, AMD propone rocJPEG, una libreria di decodifica JPEG accelerata via hardware e basata sulla piattaforma ROCm (Radeon Open Compute), ottimizzata per l’utilizzo con le GPU AMD Instinct.

AI e flussi di lavoro visuali sempre più esigenti

La crescente complessità dei modelli AI, in particolare dei modelli multimodali che includono immagini come input, ha reso fondamentale ottimizzare la conversione e la preparazione delle immagini prima della fase di training o inferenza. Decodificare migliaia di immagini ad alta risoluzione può rappresentare un collo di bottiglia significativo, soprattutto se gestito esclusivamente dalla CPU.

L’approccio tradizionale basato su TurboJPEG o decoder software similari risulta inefficiente in contesti ad alta intensità di dati. In questi casi, è necessario adottare soluzioni in grado di sfruttare l’hardware sottostante, in particolare le GPU dotate di motori dedicati alla decodifica video.

rocJPEG: decodifica in parallelo con la GPU

AMD rocJPEG si presenta come una libreria in grado di sfruttare le funzionalità hardware-based di decodifica JPEG, integrate nelle GPU AMD. In particolare, le GPU Instinct includono Media Engine (VCN), ciascuno dotato di più JPEG Engine in grado di gestire flussi di decodifica in parallelo.

Tra le principali caratteristiche di rocJPEG troviamo:

• Supporto per più decoder paralleli, configurabili in base al numero di VCN/JPEG engine disponibili sulla GPU.
• Gestione efficiente della memoria, con salvataggio delle immagini YUV direttamente nella video memory, evitando costosi trasferimenti via PCIe.
• Scalabilità verticale, tramite gestione multi-thread e batch decoding.
• Ridotto consumo energetico, grazie all’utilizzo di decodifica hardware rispetto a quella CPU-based.

Prestazioni: test su AMD Instinct MI300X

In un test condotto da AMD ad aprile 2025, è stato valutato il throughput di rocJPEG su un dataset di 1.000 immagini JPEG Full HD (1920×1080 pixel).

I tecnici della società di Sunnyvale hanno utilizzato un “banco di prova” composto da 128 immagini e 16 thread, confrontando le prestazioni della GPU AMD Instinct MI300X con quelle di una CPU tradizionale con TurboJPEG.

I risultati sono impressionanti: la soluzione basata su rocJPEG si è dimostrata fino a 50 volte più veloce rispetto alla CPU. Il grafico pubblicato da AMD mostra un netto incremento del numero di immagini decodificate al secondo, con rocJPEG che sfrutta al meglio i 4 decoder paralleli su GPU, superando in ogni configurazione la decodifica CPU.

Applicazioni critiche: dall’AI all’elaborazione video

Le potenzialità di rocJPEG si rivelano particolarmente significative in molteplici campi applicativi:

• Addestramento AI/ML: la preparazione del dataset rappresenta un passaggio critico in termini di tempo e risorse.
• Visual computing e image analytics: pipeline altamente parallele sono chiamate a gestire migliaia di immagini in tempo reale.
• “Ingest” di contenuti video per piattaforme di streaming, archiviazione e sorveglianza. Si tratta del processo di acquisizione, decodifica e preparazione dei video in arrivo (da telecamere, file, flussi live) per poi elaborarli, comprimerli, archiviarli o trasmetterli.

In definitiva, la disponibilità di strumenti come rocJPEG rappresenta un salto di qualità importantissimo per chi lavora con grandi moli di dati visivi. La possibilità di spostare la decodifica JPEG dalla CPU alla GPU, sfruttando la natura massicciamente parallela delle AMD Instinct, consente non solo di aumentare le prestazioni, ma anche di ridurre il consumo energetico e migliorare la scalabilità dei flussi di lavoro.