基于FPGA的异构计算在多媒体中的应用
目前处于AI大爆发时期,异构计算的选择主要在FPGA和GPU之间。尽管目前异构计算使用最多的是利用GPU来加速,FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片,在处理海量数据时,FPGA计算效率更高,优势更为突出,尤其在大量服务器部署时,隐形的运营成本会得到显著降低。本文来自CTAccel的研发总监周小鹏在LiveVideoStackCon2019 北京站上的分享。
1. 团队介绍
2. 主题
2.1 基于FPGA的异构计算的一般性问题
2.1.1 当前处理的困境
2.1.2 FPGA及其历史
2.1.3 基于FPGA的异构计算的特点
2.1.4 FPGA异构计算的系统级问题
算法和业务逻辑在FPGA映射上还需进行优化以充分利用深度流水线与并行。
加速卡上的资源配比仍存在问题,做图像视频编解码常需要使用外部缓存,而缓存的容量、带宽等是需要与之匹配的,数据传输的延迟也会对性能产生影响。同时部分算法需要使用非常大容量的片内块缓存。
FPGA在系统级别的资源配比,Host调度上也会存在一定的效率问题。我们如何在用户无感知的情况下,对系统状态进行监控,这是我们在软件侧要解决的问题。为适应部署需求,还需要解决虚拟机支持和docker部署方面的问题。
2.1.5 FPGA异构计算的开发流程和方法学
2.2 CTAccel基于FPGA的异构计算方案
2.2.1 CTAccel主要产品和产品形态
2.2.2 CTAccel的图像处理方案
JPEG转码WebP案例
JPEG与Lepton互转案例
JPEG转码JPEG案例
Heic转码JPEG案例
AI互转匹配情况
2.2.3 CTAccel的视频处理方案
2.2.4 落地应用
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