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藏在VPU里的玲珑棋局

作者:脑极体发布时间:2023-04-09

最近ChatGPT引发了全球范围内的AI热,随之而来的是与AI算法紧密相关的AI计算与AI芯片又一次火爆了起来。但事实上,大语言模型能够驱动的算力增长是有限的。根据相关数据,未来有70%-80%的AI计算任务将发生在机器视觉与多模态领域。因此,真正的AI时代,其实是视频计算的时代。

直播、短视频的持续热络,各种设备形态与行业场景对摄像、视频能力的需求,使专用的视频计算能力与处理单元将成为时代的刚需。

我们此刻正在,并且未来长期将生活在一个无处不是屏幕,无处不是视频的世界里。人们对高清、高帧率的视频需求,从来都是有增无减的,而经典计算结构中的CPU+GPU体系,已经无法满足海量视频业务的处理需求需求,于是视频处理芯片VPU(Video Processing Unit)应运而生。

VPU究竟能做什么?它的应用方向和市场格局处在怎样的阶段?让我们打开这枚小小的芯片,一起进入VPU的玲珑棋局。

观局:为什么需要VPU?

这盘棋的开端,我们需要来了解VPU的出现的必然性是什么。

在目前阶段,无论是C端还是B端用户,对高清视频(4K/8K)都有着愈发清晰强烈的需求。作为普通用户,我们期待着直播、短视频、VR的高清体验持续升级,而企业则需要提升在线会议、工业视觉、自动驾驶等领域的高清视频能力。整体而言,我们处在冲向4K泛在化、8K落地应用的关键节点上。

但向高清视频的冲刺,却会带来视频编解码方面更高的算力消耗与网络成本。尤其对于算力而言,当海量视频编解码需求出现时,传统的CPU计算方式缺乏针对性,处理效率低,并且会带来能耗与部署空间的浪费,综合成本过高。GPU处理视频编解码的能力更好,但其资源利用率和浮在灵活性依旧不足。尤其使用GPU来处理编解码任务,往往会陷入驱动程序与处理器不兼容的问题,从而导致大量任务无法正常运行。

专业的芯片做专业的事,是这个时代半导体产业发展的核心命题。视频任务既然让CPU或GPU都有点难以处理,那么VPU这种编解码更加灵活,处理能力更加具有专业性的芯片也就应运而生。

VPU瞄准的,实际上是一个非常大的机会。

落子:VPU的应用与考验

就目前情况来看,VPU的应用领域与关联场景非常丰富。这是因为视频正成为无处不在,充斥在生活各个角落与产业各个领域的基础信息样态。在云端,短视频和直播平台每天要处理海量的视频编解码任务,而在端侧,摄像头、无人机、手机、PC等各种设备都具备拍摄视频和播放视频的功能。

这也让VPU的落子主要呈现在两个领域。一方面是在云端成为数据中心的一部分,以应对海量视频数据的加速需求;另一方面是在终端侧,与手机、汽车、安防、无人机、AR\VR设备结合,提高设备的视频编解码性能,降低视频处理所需的功耗与时延。在视频处理需求爆发式增长的今天,产业各界对VPU也提出了一系列新的需求,我们可以将其总结为三个能力:

1.高清编解码能力:VPU需要应对4K甚至8K的编解码,满足泛在化高清的落地需求。如今,在线会议、工业质检、安防等应用也在升级4K,无处不在的泛化4K,已经成为各界对视频处理能力普遍而广泛的需求。

2.软件环境兼容能力:VPU要能够灵活适配不同的操作系统与软件环境,从而保障视频应用的软硬兼容性,避免因软件问题导致资源措置与兼容难题。

3.硬件场景适配能力:VPU需要灵活适配不同的硬件特性,从而降低端到端时延,提高编解码处理效率,以此来应对不同硬件体系对VPU的需求。

在两大领域、三大能力的框定下,VPU的棋局已经愈发清晰。这盘棋,也确实吸引到了各界棋手的加入。

争势:一场千亿规模的棋局

目前阶段,VPU的产业实践与市场发展处在高速爆发期,各个领域的互联网公司、科技企业都加入了这项关键技术的布局。其中比较有代表性的,是2021年4月,谷歌发布了自研的Argos VCU。在那之后,在流媒体、短视频、直播领域具有优势的企业,纷纷开始布局VPU。

比如说,腾讯自研的视频转码芯片“沧海”,已于2022年3月成功流片。Meta、字节跳动、快手等互联网大厂纷纷启动了VPU布局。尤其值得注意的是,过往半导体投入并不多,但高度依赖视频业务的字节跳动与快手都布局了VPU,足可见业界对VPU技术的重视。有数据认为,VPU将在未来成长为千亿人民币规模的市场,目前来看极有可能。

但互联网、流媒体厂商布局VPU,还属于跨界提前布局,其效果还需要几年时间显现出来。而业界在目前阶段,则更需要成熟、稳定的VPU产品进行支撑。

比如说,此前安谋科技发布了第二代VPU产品“玲珑”系列V6/V8。这两款产品对应市场主流的4k\8k实时解码需求而生。具有配置灵活可定制、编解码性能优异、面积小等特点。在硬件场景的适配上,玲珑V6/V8既可以面向数据中心场景,也能够与摄像头、汽车、智能家居、移动设备结合;在软件兼容问题中,其已经完整实现了Android和Linux驱动,以及上层一些应用框架支持,可以满足各种消费类产品、云端以及嵌入式场景的需求。

总体来看,VPU市场应用处在巨头进驻、高速爆发、产业应用性广泛的阶段,这些特征基本预示了VPU赛道未来的潜力价值。

未来,高清视频与机器视觉将无处不在,VPU的身影或许也将如此。



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