(电子发烧友网报道 文/章鹰)2024年,随着AI、智能座舱等新技术的兴起,基于视频图像的数字多媒体技术赋能的终端产品市场规模持续攀升。以车载摄像头为例,佐思汽研数据显示,2023年1-9月,中国新车整体摄像头安装量为4817.2万颗,同比增长34.1%。CINNO预测,中国市场乘用车摄像头需求量到2025年将超过1亿颗。
另据国际调研机构IHS发现,随着视频监控系统中新基础架构的演进,业界已认识到两个主要趋势:一是AI能力从数据中心(云)迁移到端,二是多种类型的数据从端侧汇聚到云。
在端侧,无论是智能穿戴、安防监控、智能手机、智能电视、AIoT终端,还是汽车里的车载摄像头、车载显示器、行车记录仪,都应用了多媒体的显示技术和编解码压缩技术,信息交互的多样化对多媒体数据流的实时处理、画质增强等方面提出了新的考验;在云侧,云端服务器环境中,视频编解码技术广泛应用于视频直播、视频会议、在线教育等领域,尤其是视频直播占据视频流媒体市场过半份额,这些应用对视频处理器的性能提出了更高要求,目前视频流量越来越大,4K已经普及,8K视频也不再是伪需求,这些都需要实现高质量、低延迟的视频传输和处理。
多媒体技术的广泛应用
9月19日,安谋科技在北京召开新品发布媒体沟通会,正式亮出本土自研多媒体产品矩阵的最新力作——首款“玲珑”D8/D6/D2显示处理器和新一代的“玲珑”V510/V710视频处理器,为当前终端市场超高画质显示、超高清视频编解码和解决云端服务器场景的痛点带来了极大助力。
图:安谋科技多媒体处理器研发负责人 周华
“经过多年发展,目前‘玲珑’多媒体产品线已全方位覆盖包括AIoT、汽车、移动终端和云基础设施在内的各大关键场景。此次推出的‘玲珑’D8/D6/D2 DPU与‘玲珑’V510/V710 VPU,紧贴当前主流市场不断迭代的超高画质显示和高清视频编解码需求,在碎片化、多元化且日渐复杂的多媒体应用场景下,为国内半导体厂商提供更优质、丰富的多媒体解决方案,打造智能影像时代技术新底座。”安谋科技多媒体处理器研发负责人周华在会上谈到。
首款“玲珑”DPU亮相,支持4K、8K超高清画质图像显示
AI智能时代,多种智能终端的视频及图像显示处理需求趋势日益明显。在智能汽车、AI PC、AI手机、智能电视等领域,信息交互的多样化对数字影像显示技术的实时处理、画质增强提出了更高要求。
以最近大火的国内首款3A游戏《黑悟空:神话》为例,随着这款游戏在全球范围内火爆,游戏硬件设备也迎来了迭代的新契机。对于PC玩家来说,除了对电脑主机的高要求之外,显示器性能的优劣成为了衡量游戏体验的重要标尺。
游戏官方公布的PC配置要求,根据画质等级选择相应的显示器产品。除了分辨率、用户可以从刷新率、广色域、对比度、HDR、响应时间以及屏幕尺寸综合判断。推荐的配置是高画质1080P,显存6GB,超高画质是4K,显存12GB。如果能支持原生200Hz高刷新率,相较于市面上常见的144Hz显示器,它能带来更流畅的游戏体验。
图:安谋科技DPU高级产品经理 柴卫华
除了PC上3A游戏对超高清显示需求迫切以外,汽车也已变身为家庭娱乐空间,智能座舱中的大屏化、多屏化、高清化趋势带动了对DPU需求。近日,国内手机大厂发布的三折叠屏手机同样吸引了全球目光,AR和PAD追求高清显示的趋势日益明显。
面对终端市场的变革,安谋科技DPU高级产品经理柴卫华总结了当前显示市场需求所呈现的三大趋势:一是更多的屏出现,智能汽车、手机、电脑屏都串联起来;二、消费者青睐使用超高清、超大屏,追求更好的显示效果。智能电视趋势向大尺寸化发展,主流已达60寸或者更大,车载中控屏变大,娱乐交互陆续放在4K、8K或更高分辨率屏幕;三、在AI技术推动下,应用和显示内容增多,跨屏联动、多屏异显等技术趋势愈发明显。
针对这些新趋势,安谋科技“玲珑”D8/D6/D2 DPU系列产品多方位满足客户需求。一方面,“玲珑”DPU基于多核架构设计,支持按需灵活编程与配置,能够覆盖性能要求从高到底的场景,比如“玲珑”D8性能最强,单核性能可高达8K60帧,满足需要同时多显示器输出的客户需求,单IP支持多达4路每秒4K60帧的实时显示输出;“玲珑”D6对应的是注重性能和功耗相平衡的场景,可以支持到8K30帧或者是4K120帧的主流需求,单IP可以同时支持2个4K60帧的显示输出;“玲珑”D2则是面向物联网场景,具备高能效比,其面积和功耗是最优的,单IP可以支持2K60帧的显示输出要求。
另一方面,“玲珑”DPU对于图像处理技术的要求很高,处理器数据流可达到12bit,支持标准的SDR和HDR内容,同时还内置了高质量的图像缩放引擎,支持单一维度的水平或垂直方向1/6到64倍的缩放。此外,还增加了画质增强模块,可以保证缩放之后的画质可以得到进一步的提升。
图:“玲珑”D8/D6/D2 DPU概览
深度兼容Arm生态则是“玲珑”DPU的另一大特色,集成了AFBC以及Arm MMU-600/700的TBU,在确保整体系统方案的高性能和高画质的前提下,可最大限度地节省带宽及功耗,并进一步降低系统访问延时。此外,“玲珑”DPU系列支持Arm TrustZone媒体保护(TZMP)架构,实现了软硬一体化设计,能够为显示数据的安全性提供更强力的保障。
对比前代产品,全新“玲珑”D8/D6/D2 DPU实现了核心性能的两倍提升。其单核性能从原先最高支持的每秒4K120帧提高至每秒8K60帧,而且同时支持的实时显示输出从2路扩展至4路,充分满足了智能应用场景的多元化显示需求。
H.266标准叠加融合架构,“玲珑”V510/V710 VPU覆盖全场景需求
随着近年来AI技术的兴起,视频监控、汽车、智能家居、移动设备及数据中心等对高清视频处理有了越来越高的要求。在视频编解码上,越来越多的厂商已决心采用更具性价比的VPU。
“为了应对高清视频技术普及所带来的海量信息传输和存储挑战,业内最新的国际视频编码标准H.266能够提高4K和8K超高清视频的压缩效率。相比其上一代视频解码标准H.265,H.266可以在视频编码效率提高50%的情况下达到相同的主观质量,并且有效支持4K和8K超高清和高动态视频编码。”安谋科技VPU高级产品经理董峰强调。
图:安谋科技VPU高级产品经理 董峰
尽管端侧和云上对处理器性能要求差异巨大,但是从芯片IP角度出发,还是希望能用统一的方式来支撑不同场景的需求,基于多核的灵活性对性能进行扩展,通过扩展核数以支持不同场景需求。例如,单核即可满足端侧客户需求,而边缘侧大致需要四核,那云端基本需要八核。
董峰进一步介绍:“作为国内首批同时支持H.266标准的编解码视频处理器,新一代玲珑V510/V710 VPU比较上一代,编解码性能均实现了翻倍提升,特别是在4K/8K应用场景中的编码质量可以提高25%,同时新增的屏幕显示菜单OSD前处理功能,更好地兼顾主流市场和新兴应用的实时编解码需求。由于采用了多核多格式编解码融合的可编程处理架构,单核的编码或解码性能可达到每秒4K60帧;根据端、边、云等不同场景需求,分别提供1-4核、4-8核等多种配置。”
当前,VPU架构的痛点主要集中在编解码功能的分离。如果不采用编解码融合的架构,在编码和解码分离的情况下,在VPU场景下首先需要一个编码器,然后还需要一个解码器,这两个层面都要增加相应的内存。“玲珑”新一代VPU能够很好地解决这一行业痛点,特别采用融合架构以单核实现编解码融合,既可以编码也可以解码,以适用于多样场景的需求。
图:“玲珑”V510/V710 VPU概览
采用融合架构的VPU为何能获得客户青睐?关键在于两大创新点:第一,把内部能复用的pipelines加以复用,具体的做法是在技术层面分解到加速器和数据流的层级。辅助方面采用MCU控制方式,以及在MCU上运行firmware固件,满足客户流片后的性能优化需求;第二,在数据处理中,“玲珑”新一代VPU将任务做条带级划分,实现多核并行和性能的线性提升,并明显减少IP的占用面积。
“实际上,VPU采用融合架构的门槛比较高,主要针对业务场景进行数据流的管理,但这也是安谋科技所擅长的领域,我们在IP层面拥有很强的系统化能力。”董峰说道。
VPU在云端应用场景中同样起到重要作用,尤其是云游戏。以“玲珑”V710为例,这款高端产品是主要面向云端场景的8核配置。针对大分辨率场景,它的性能可以达到8K120帧,折算到多路场景,相当于64路1080P每秒30帧,在云端包括云游戏和多路场景使用都是游刃有余。
为帮助开发者基于各种视频编解码标准进行快速部署,“玲珑”V510/V710 VPU还提供了一整套完备的固件工具及软件支持,凭借软硬件交互的架构设计,开发者后续还可通过软件升级对既有硬件进行灵活扩展和优化。
据悉,历经三年的迭代与优化,“玲珑”VPU已授权超过30家国内合作伙伴,并广泛应用于手机终端、PC、智能汽车、智能安防等众多视频应用场景。
写在最后
“玲珑”首款DPU和新一代VPU融合架构的领先性,保证了其可以适用于多样化场景,主要包括安防监控、AIoT、AI PC,以及汽车电子中的车载摄像头和HUD显示屏,乃至云端服务器等,这些场景对高性能、高质量和低延时的多媒体处理技术都有着很强的要求,恰好也是“玲珑”D8/D6/D2 DPU和新一代V510/V710 VPU有信心发挥其特长的领域。据悉,AI手机、AI PC、智能汽车、数据中心等领域将是“玲珑”产品线的未来发展重点,通过强化其多媒体技术栈,同时整合先进的AI处理单元,发力推动新兴智能场景的多媒体技术升级。
随着新品处理器的加入,安谋科技进一步完善其高质量、一体化的异构计算矩阵。作为现代智能计算技术中的重要组成部分,异构计算通过利用不同类型的计算资源和优化算法,提高了视频、图像处理的速度和质量,同时也为其他计算密集型任务提供了强大的支持,加速推进端侧AI应用落地。
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