Gerçek zamanlı Video Encoding ve Akış Uygulamaları için Fpga Kullanımı

Gerçek Zaman Video Encoding ve Akışkanlıktaki FPGA'ların Rolü

Alan-Programlanabilir kapı Dizileri (FPGA) gerçek zamanlı video kodlama ve akış için bir temel taşı haline geldi, performans, adaptasyon ve enerji verimliliğine tam olarak uygun olan, ultra-düşük gecikmeleri, genel amaçlı işlemcilerin otomatikleştirilmesi için destek gerektirir. Video trafiğinin hızla büyümeye devam etmesi için, tüm internet tabanlı bir şekilde erişilebilir hale getirilmesi ve uygulanmasına göre% 82,5.

Neden FPGAs Excel Gerçek Zaman Video Encoding

FPGA-akcelerated encoding'e giden değişim, bu cihazları CPU'lardan, GPU'lardan ve sabit işlev ASIC'lerden ayırt eden çeşitli avantajlar tarafından yönlendirilmektedir.

Deterministic Low Latency

Canlı akış senaryolarında - spor yayınları, video konferans, uzaktan cerrahi - Yeterlik bir milisaniye altında iyi performanslar elde edebilir. FPGAs süreci video, işletim sistemi zamanlaması, önbellekleme veya iplik noktaları ile ilgili tahmin edilebilir gecikmeler olmadan bile, en uygun şekilde tasarlanmış bir FPGA encoderleri, tahmin edilebilir bir şekilde karmaşık tasarım için karmaşıktır; Windows tabanlı çözümlerin altında 30 milisaniyenin altında tutulması için genellikle mücadele eder.

4K ve 8K için Yüksek Lisans

Çözünürlükler 4K ve 8K'ye tırmanmak olarak, hesaplama yükü dört kat daha fazla hıza ulaşırken, birden fazla CPU cihazının birden fazla 4K akışına eklediği gibi, H.265 veya AV1 gibi gelişmiş kodlar kullanarak, bir AMD Xilinx Kintex UltraScale+ veya Intelx cihazının entegrasyonu gibi - aynı anda veya tek bir 8K akışı ile 60 fps kullanarak, 60 fps kullanarak daha fazla hıza ulaşır.

Güç Verimliliği ve Termal Yönetim

Veri merkezleri ve uzaktan yayın birimleri genellikle güç kısıtlayıcıdır. FPGAs, 4K akışını çalışırken üstün performansa kıyasla yüksek performanslı bir GPU'ları video kodlaması için karşılaştırır, çünkü filtreyi ortadan kaldırır ve kodlayabilirler ve kartın kullanımı tam olarak kullanılmamış bir mantıkla ayarlanabilir. birçok FPGA tabanlı encoder kart, bölgedeki dinamik bir güç kullanarak 25-75 W'i de çalıştırabilir, ancak 7/24 çalışma süresinden 150-300 W.

Flexability and Field Programmability

ASIC'lerin aksine, üretim zamanında kilitlenen birçok yayıncı, mevcut donanımı değiştirmeden yeni kodlar, özel algoritmaları veya güncel hız kontrol stratejilerine izin vermek için alanda yeniden programlanabilir.In Alliance for Open Media release the AV1 codec, many yayıncılar birçok rol almaya karşı karşıya kalabilirler - bir gün AI tabanlı video analizleri, her bir akış ve envanterin sabitlenmesini sağlar.

Video İşleme için Donanım Mimarisi

Onun özünde, sabit bir talimat setinin (CLB) yapısından oluşan bir FPGA, bu mantık elemanlarını ve bağlantılarını yapılandırarak doğrudan donanıma sahip olur.Bu donanımla veripathleri büyük paralellik ve derin borular sağlar.

Paralel Borular ve DSP Slices

Video kodlaması birden çok aşamayı içerir - tahmin, dönüşüm ve ölçümleme, entropi kodlaması - bu tür bir sabitleme masalarına dönüştürülür.Bu derin boru hattı, cihazı aynı anda birkaç makroblo veya kodlama ağacının aynı anda çalışmasını sağlar.Örneğin, bir blok geçiş sırasında başka bir bloktaki hız ve ölçümleme işlemleri için yeniden dönüştürülür ve ölçümler için kullanılan yüksek çözünürlükte bir şekilde yapılır.

FPGA-Based Encoders için uygulama stratejileri

Bir FPGA tabanlı encoder genellikle donanım açıklama dilleri (HDL) veya yüksek seviyeli sentez (HLS) kullanarak bir donanım mimarisi tasarlar.

Pre-TYS IP Cores kullanarak

Tüm büyük video kodcular – H.264/AVC, H.265/HEVC, VP9 ve AV1 – Xilinx, Intel ve üçüncü taraf satıcılardan gelen FPGA IP çekirdekleri olarak kullanılabilir. Bu temeller, karmaşık sıkıştırma algoritmaları tekrar ayarlamak için hız kontrol modülleri içerir. IP çekirdekleri korumak için, Wc C'nin daha yüksek çözünürlük sistemine entegre edilmesi gibi daha yüksek seviyeli bir entegrasyon sağlar.

Hızlı Kalkınma için Yüksek Lisans Tezi

Araçlar HLS[0]Vitis HLS[[Dönetici: 0,0) ve Intel HLS, C++ veya SystemC'de mühendislerin algoritmaları tanımlamalarına ve FPGA donanımına dahil etmelerini sağlar. Bu, yazılım geliştiricilerinin FPGA projelerine derin bir HDL bilgisi olmadan katkıda bulunmalarını sağlar.Fortation-startlar için otomatik olarak üretilen ve doğrulayıcı performans tahmin algoritmaları, kaynak kullanımı ve zamanlaması ile ilgili olarak, test edilen üç değişkeni otomatik olarak gerçekleştirir.

AI'yı Content-Aware Encoding

Büyüyen bir trend, AI'nın doğrudan ilgi alanlarına teşvik ettiği geleneksel video kodlamasını birleştirir, örneğin, video kaydında, metin veya yüksek duygusal alanlardan yararlanarak, 10 ADCB'nin yer aldığı gibi algılanan modeller.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Vakaları Kullanın

FPGA tabanlı encoding etkisi yüksek kaliteli, düşük kaliteli videonun güvenilmez olduğu endüstrilerde belirgindir.

Canlı Spor ve Yayın

Büyük spor yayıncıları, ses ve veri akışları ile senkronizasyonu sağlamak için FPGA kodlayıcılarına güveniyor.Bu kodlayıcılar, birden fazla kamera açısına, ekran grafiklere ve gerçek zamanlı ad eklemeye, yayıncılara FPGA'nın düşük seviyeli akışlara sahip bir donanıma sahip bir yazılım akışı sağlamak için yerdeki şifreleyicileri dağıtırlar.

Video Conferencing ve Uzaktan İşbirliği

Uzak çalışmadaki dalgalanmalar, birçok katılımcı ile karmaşık yapılar için 4K videoya izin vermek için istemci cihazlarından yük sıkıştırma iş yükünden tasarruf sağlar. Low latency konuşmaları doğal olarak tutar, birçok katılımcıyla karmaşık ayarlardan kaçınır.

Şaşırtıcı ve IoT Video Akışları

Akıllı şehirlerde ve endüstriyel tesislerde ağlanmış kameralar, yalnızca ilgili metadata veya olay destekli klipleri buluta göndererek, anahtar teslim veya aomaly algılama algoritmalarının ihtiyaçlarını azaltırken, bir CNN'in yalnızca ilgili metadata veya olay destekli klipleri buluta göndererek, cep telefonu çözümlerini 10 W güç kullanarak tespit ettiği zaman bir FPGA çözümlerinin azaltılması gerekir. Örneğin, bir FPGA cihazı kullanarak bir trafik kamerasında bir FPGA cihazını azaltın.

Edge Content Delivery Networks

En az geç olan global bir seyirciye hizmet etmek için, CDN sağlayıcıları, kenardaki enkoding işlevleri hareket ediyor. FPGA-güçlü kenar düğümleri, uçta çoklu, müşteri cihazlarına ve ağ koşullarına uyum sağlamak için çoklu sürümlere ve formatlara bağlanabilir. Canlı 8K akışı için tek bir istek WebRTC tabanlı canlı bahis biçimleri gibi dinamik olarak aşağı yukarı doğrulanabilir ve yeniden kodlanabilir.

CPU'lara, GPU'lara ve ASIC'lere kıyasla

Doğru donanıma seçilmesi, performans, güç, esneklik ve maliyet dengesine bağlıdır.

Watt başına performans

Yüksek performanslı GPUlar bazı kriterlerde yüksek mutlak bağlantı elde edebilirken, güç tüketimi genellikle üç ila beş kat daha yüksek çözünürlükte FPGA'lar ile çalışan bir veri merkezi için, FPGA'lar alanı ile ilgili olarak, FPGA'lerin ortalama enerji tasarrufu önemli. Örneğin, Intel Çevik 7 SoC FPGA'nın işlem süresi sadece 500 $ 'lık bir WGA ile sınırlı olabilir.

Latency ve Jitter

CPU ve GPUs, görev zamanlaması, hafıza hiyerarşileri nedeniyle belirsiz olmayan gecikmeleri tanıtıyor ve her çerçeve için tutarlı kodlanmışlar ve sabit disk hatları gelişmiş konularla birlikte, 16 kanallı bir gözetim programı gibi çerçevede, yazılım kodlayıcıları, sabit bir donanım hattını yürüterek, her çerçeve için tutarlı kodlayıcıları ve dudak uçlu koordinatörüleri sunabiliyorlar.

Total Cost of Ownership

FPGA geliştirme kurulu ve IP lisansları, birden fazla kodcını desteklemek için daha yüksek fiyatlara sahip olabilir, ancak, donanımın gelişmekte olan standartların, FPGA'ların sık sık donanım yenilemelerini ortadan kaldırır. 5 yıldan fazla, tek bir FPGA hızlandırıcısı, HEVC'ye yeni bir yükleme yoluyla VVC'ye yükseltilebilir, AS000'den tasarruf gerektirir.

Overcoming Implementation Challenges

Avantajlarına rağmen, FPGA tabanlı video çözümleri, gelişim sırasında ele alınması gereken zorlukları sunuyor.

Geliştirme Kompleksi ve Öğrenme Curve

Video kodlamaları tasarlamak, dijital mantık, kapatma ve FPGA araç zincirlerini özelleştirmek gerektirir. Birçok yazılım mühendisi geçiş korkutucu bulur. Yüksek çözünürlükteki Synthesis araçları, Xilinx ve Intel kapaklı HDL ve HLS tasarım uygulamaları, veri akışı ve kaynak kısıtlamaları gerektirir. Ekipler genellikle çalışma akışları ile başlamak için önceden inşa edilmiş IP çekirdeği ve referans tasarımları kullanır ve yalnızca Xilinx'ten farklı porsiyonlar sunar.

Debugging ve Verification

Bir CPU'da test yazılımından daha yavaş bir şekilde karmaşık bir video kodlaması oluşturmak için karmaşık bir video kodlaması oluşturmak ve Xilinx Entegre Mantık Analizi (ILA) veya Intel Signal Tap. Encoders, biraz uyumlu kodlama işlemine güvenerek, yazılım referans modellerine sahip olmak için altın C modellerine doğru doğrulanabilir. Birçok takım, yazılım referans modellerine tam olarak çalıştırılır: büyük ölçekli testler yazılım referans modellerine göre çalıştırın.

Satışcı Ekosistem ve IP Cores

FPGA pazarı iki büyük satıcı tarafından yönetilir, her biri kendi araç zincir ve IP katalogu ile. Intel'in Quartus Prime ve Xilinx's Vivado farklı tasarım akışları ve lisans modelleri sunar. Üçüncü taraf IP sağlayıcıları CAST ve Xylon, birden fazla FPGA ailesi üzerinde çalışan temelleri sunar, API'leri basitleştirir ve IP akışlarını doğrular için standartlaştırır.

Future Trends and Innovations

FPGA teknolojisi ile AI, bulut altyapısı ile yakınlaşma ve açık standartlar video kodlaması yeniden şekillendiriyor.

FPGA-AI Hybrid Solutions

Encoder karmaşıklığı AV1 ve gelecek VVC/H.266 ile artışlar, AI-güdümlü araçlar optimizasyon performansını optimize etmek için vazgeçilmez hale geliyor. Future FPGAs, AMD'nin AI motorlarına uygun akıllı kodlayıcıları, en az performansa sahip olan yapay zeka makinelerine sahip olacak şekilde genişletecek, bir sahne analizi için, per-title encoding optimizasyonu ve süper çözünürlükte 1050 $ programlanabilir video hattından elde edilen 10.000'den fazla video kaydın tamamına göre yüksek çözünürlükte bir içerikli içerikli.

Bulut FPGA ve Edge Deployment

AWS ve Azure gibi kamu bulut sağlayıcıları FPGA örneklerini (F1, NP serisi) geliştiricilerin ölçeklenebilir, ödemeye dayalı Edge Computing (MEC) artışları, FPGA donanımına erişimi hızlandırıyor, FPGA tabanlı kenar düğümler, veri kaynağına daha fazla entegre edilmiş ve analitik sürüşler için baskı ve analizler, 5G ve Multi-erişim Edge Computing (MEC) artışları bu eğilime daha da hız veriyor.

Açık Standartlar ve Topluluk Katkıları

AV1 gibi açık, kraliyetsiz kodcuların başarısı, ev sahibi işlemciler ile ortak bir ekosistemin fayda sağladığına, çiftleştirici heterojen sistemlere olanak sağlar. Açık kaynaklı RISC-V ekosistemi, kontrol düzlemi için bariyerleri azaltır.Dörtücüler gibi standartlaştırma çabaları, tek bir FPGA çipleri ayrı bir CPU olmadan çalıştırmasını sağlar.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

FPGA'lar gerçek zamanlı video kodlama ve akış için kendilerini kanıtlamış, güç veya maliyet verimliliği olmadan düşük gecikmeli, yüksek gelişim engeli ve yüksek seviyeli standartların yanı sıra, IP temel kullanılabilirlik ve video konferansları sürekli olarak erişilebilir hale getirecek şekilde, teknoloji, dijital iletişim için artan taleplere hizmet vermektedir, daha geniş çaplı bir iletişim kurmadan, daha geniş çaplı bir şekilde dahil edilme mantığına sahip olacak şekilde, yüksek seviyeli video deneyimine sahip olacaktır.