用于先进视频处理解决方案的现场可编程逻辑门阵列(FPGA)产品与技术
(白皮书编号:WP022)
部署先进的网络基础设施不仅可以解决数据传输量激增的问题,而且还能在诸如边缘、核心和云端等网络的不同部分进行数据处理。不足为奇的是大部分数据要么是视频,要么是图像,并且这些数据正以指数级速度增长,并将在未来几年内保持持续增长。因此,需要更多的计算资源来应对数据的大量增长(如图1所示)。
由于应用的类型多种多样,因此在数据中心中存在着各种各样的视频或图像处理工作负载。基于专用集成电路(ASIC)的解决方案通常可提供更高的性能,但是无法进行升级以支持未来的算法;基于中央处理器(CPU)的解决方案要比其更加灵活,但其时钟主频已经固定,而且已不再可能大幅提升处理器性能;图形处理器(GPU)是提供视频/图像处理解决方案的另一种候选方案,但其功耗明显高于基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的解决方案。FPGA在视频处理和压缩领域内,是一种具有吸引力的选择,因为它们提供了实现创新视频处理算法所需的、平衡的资源。此外,FPGA提供了一种灵活的解决方案,可以缩短产品上市时间,并能在解决方案的整个生命周期内实现持续升级和部署新的功能。
表1:互联网用户和数据流的增长
来源:思科(Cisco)公司
图1:全球互联网视频数据流(来源:思科)
33% CAGR 2017-2022:2017-2022年间的复合年增长率33%
Exabytes per Month:每月的Exabytes数量
基于FPGA的视频解决方案的示例
本白皮书将介绍三种典型的视频应用,以展示基于FPGA的解决方案在广播行业中的优势。这些优势包括缩短处理时间、降低功耗,以及为服务提供商和终端用户节省成本。
本白皮书将介绍基于FPGA的解决方案在以下三种应用中的优势:
· 视频流
· 使用视频编辑软件来创作视频内容
· 人工智能(AI)和深度学习–图像识别是该应用的主要部分,其需要高性能的计算资源
视频流传送
为了使媒体流变得快速和高效,对视频进行转码的需求已急剧增加。目前大多数产品都采用了一种基于软件的方法,但该方法无法满足高带宽、广播级视频流的处理要求。视频流和/或云服务提供商面临着由基于软件的解决方案所带来的低吞吐量、高功耗、长延迟和占用空间大等挑战。根据思科的一份题为《思科可视网络指数:预测与趋势——2017-2022年白皮书》的报告,视频流数据流量正在增加,并且到2022年时将占据整个互联网数据流的82%。在包括视频点播、流媒体直播和视频监控等所有应用中,视频数据流量将逐年稳步增长。
诸如Netflix和YouTube等视频流应用的兴起推动了对视频转码的需求。传统广播和视频流媒体之间最显著的区别在于内容量和频道数。为了支持从电脑到智能手机等各种接收设备,内容必须被转码成不同的分辨率和压缩格式。因此,视频流将消耗大量的计算资源。
图2:视频转码工作流程
Acquisition:获取
content creator dramatically growing:内容创作者的数量在急剧增加
Editing:编辑
Uploading:上传
Streaming Company:流媒体公司
Cloud Service Provider:云服务提供商
Transcoding:转码
different compression:不同的压缩率
different resolution:不同的分辨率
different bitrates:不同的比特率
Distribution:发布
iPhone:iPhone手机
Andriod:安卓手机
PC Browser:电脑浏览器
流媒体和云服务提供商需要一种解决方案来缓解对计算需求的压力。Achronix Speedster?7t系列FPGA器件中搭载了IBEX这种最先进的视频处理半导体知识产权(IP)能够解决这一重大问题。这种基于FPGA的解决方案可以提供高吞吐量的、低功耗的和占用空间小的系统,而且无需牺牲灵活性。尽管基于ASIC的解决方案功能强大,但只能支持在设计时定义的功能集,而不能支持现场更新。
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