(電子發燒友網報道 文/章鷹）2024年，隨著AI、智能座艙等新技術的興起，基于視頻圖像的數字多媒體技術賦能的終端產品市場規模持續攀升。以車載攝像頭為例，佐思汽研數據顯示，2023年1-9月，中國新車整體攝像頭安裝量為4817.2萬顆，同比增長34.1%。CINNO預測，中國市場乘用車攝像頭需求量到2025年將超過1億顆。

另據國際調研機構IHS發現，隨著視頻監控系統中新基礎架構的演進，業界已認識到兩個主要趨勢：一是AI能力從數據中心(云)遷移到端，二是多種類型的數據從端側匯聚到云。

在端側，無論是智能穿戴、安防監控、智能手機、智能電視、AIoT終端，還是汽車里的車載攝像頭、車載顯示器、行車記錄儀，都應用了多媒體的顯示技術和編解碼壓縮技術，信息交互的多樣化對多媒體數據流的實時處理、畫質增強等方面提出了新的考驗；在云側，云端服務器環境中，視頻編解碼技術廣泛應用于視頻直播、視頻會議、在線教育等領域，尤其是視頻直播占據視頻流媒體市場過半份額，這些應用對視頻處理器的性能提出了更高要求，目前視頻流量越來越大，4K已經普及，8K視頻也不再是偽需求，這些都需要實現高質量、低延遲的視頻傳輸和處理。

多媒體技術的廣泛應用

9月19日，安謀科技在北京召開新品發布媒體溝通會，正式亮出本土自研多媒體產品矩陣的最新力作——首款“玲瓏”D8/D6/D2顯示處理器和新一代的“玲瓏”V510/V710視頻處理器，為當前終端市場超高畫質顯示、超高清視頻編解碼和解決云端服務器場景的痛點帶來了極大助力。

圖：安謀科技多媒體處理器研發負責人 周華

“經過多年發展，目前‘玲瓏’多媒體產品線已全方位覆蓋包括AIoT、汽車、移動終端和云基礎設施在內的各大關鍵場景。此次推出的‘玲瓏’D8/D6/D2 DPU與‘玲瓏’V510/V710 VPU，緊貼當前主流市場不斷迭代的超高畫質顯示和高清視頻編解碼需求，在碎片化、多元化且日漸復雜的多媒體應用場景下，為國內半導體廠商提供更優質、豐富的多媒體解決方案，打造智能影像時代技術新底座。”安謀科技多媒體處理器研發負責人周華在會上談到。

首款“玲瓏”DPU亮相，支持4K、8K超高清畫質圖像顯示

AI智能時代，多種智能終端的視頻及圖像顯示處理需求趨勢日益明顯。在智能汽車、AI PC、AI手機、智能電視等領域，信息交互的多樣化對數字影像顯示技術的實時處理、畫質增強提出了更高要求。

以最近大火的國內首款3A游戲《黑悟空：神話》為例，隨著這款游戲在全球范圍內火爆，游戲硬件設備也迎來了迭代的新契機。對于PC玩家來說，除了對電腦主機的高要求之外，顯示器性能的優劣成為了衡量游戲體驗的重要標尺。

游戲官方公布的PC配置要求，根據畫質等級選擇相應的顯示器產品。除了分辨率、用戶可以從刷新率、廣色域、對比度、HDR、響應時間以及屏幕尺寸綜合判斷。推薦的配置是高畫質1080P，顯存6GB，超高畫質是4K，顯存12GB。如果能支持原生200Hz高刷新率，相較于市面上常見的144Hz顯示器，它能帶來更流暢的游戲體驗。

圖：安謀科技DPU高級產品經理 柴衛華

除了PC上3A游戲對超高清顯示需求迫切以外，汽車也已變身為家庭娛樂空間，智能座艙中的大屏化、多屏化、高清化趨勢帶動了對DPU需求。近日，國內手機大廠發布的三折疊屏手機同樣吸引了全球目光，AR和PAD追求高清顯示的趨勢日益明顯。

面對終端市場的變革，安謀科技DPU高級產品經理柴衛華總結了當前顯示市場需求所呈現的三大趨勢：一是更多的屏出現，智能汽車、手機、電腦屏都串聯起來；二、消費者青睞使用超高清、超大屏，追求更好的顯示效果。智能電視趨勢向大尺寸化發展，主流已達60寸或者更大，車載中控屏變大，娛樂交互陸續放在4K、8K或更高分辨率屏幕；三、在AI技術推動下，應用和顯示內容增多，跨屏聯動、多屏異顯等技術趨勢愈發明顯。

針對這些新趨勢，安謀科技“玲瓏”D8/D6/D2 DPU系列產品多方位滿足客戶需求。一方面，“玲瓏”DPU基于多核架構設計，支持按需靈活編程與配置，能夠覆蓋性能要求從高到底的場景，比如“玲瓏”D8性能最強，單核性能可高達8K60幀，滿足需要同時多顯示器輸出的客戶需求，單IP支持多達4路每秒4K60幀的實時顯示輸出；“玲瓏”D6對應的是注重性能和功耗相平衡的場景，可以支持到8K30幀或者是4K120幀的主流需求，單IP可以同時支持2個4K60幀的顯示輸出；“玲瓏”D2則是面向物聯網場景，具備高能效比，其面積和功耗是最優的，單IP可以支持2K60幀的顯示輸出要求。

另一方面，“玲瓏”DPU對于圖像處理技術的要求很高，處理器數據流可達到12bit，支持標準的SDR和HDR內容，同時還內置了高質量的圖像縮放引擎，支持單一維度的水平或垂直方向1/6到64倍的縮放。此外，還增加了畫質增強模塊，可以保證縮放之后的畫質可以得到進一步的提升。

圖：“玲瓏”D8/D6/D2 DPU概覽

深度兼容Arm生態則是“玲瓏”DPU的另一大特色，集成了AFBC以及Arm MMU-600/700的TBU，在確保整體系統方案的高性能和高畫質的前提下，可最大限度地節省帶寬及功耗，并進一步降低系統訪問延時。此外，“玲瓏”DPU系列支持Arm TrustZone媒體保護（TZMP）架構，實現了軟硬一體化設計，能夠為顯示數據的安全性提供更強力的保障。

對比前代產品，全新“玲瓏”D8/D6/D2 DPU實現了核心性能的兩倍提升。其單核性能從原先最高支持的每秒4K120幀提高至每秒8K60幀，而且同時支持的實時顯示輸出從2路擴展至4路，充分滿足了智能應用場景的多元化顯示需求。

H.266標準疊加融合架構，“玲瓏”V510/V710 VPU覆蓋全場景需求

隨著近年來AI技術的興起，視頻監控、汽車、智能家居、移動設備及數據中心等對高清視頻處理有了越來越高的要求。在視頻編解碼上，越來越多的廠商已決心采用更具性價比的VPU。

“為了應對高清視頻技術普及所帶來的海量信息傳輸和存儲挑戰，業內最新的國際視頻編碼標準H.266能夠提高4K和8K超高清視頻的壓縮效率。相比其上一代視頻解碼標準H.265，H.266可以在視頻編碼效率提高50%的情況下達到相同的主觀質量，并且有效支持4K和8K超高清和高動態視頻編碼?！卑仓\科技VPU高級產品經理董峰強調。

圖：安謀科技VPU高級產品經理 董峰

盡管端側和云上對處理器性能要求差異巨大，但是從芯片IP角度出發，還是希望能用統一的方式來支撐不同場景的需求，基于多核的靈活性對性能進行擴展，通過擴展核數以支持不同場景需求。例如，單核即可滿足端側客戶需求，而邊緣側大致需要四核，那云端基本需要八核。

董峰進一步介紹：“作為國內首批同時支持H.266標準的編解碼視頻處理器，新一代玲瓏V510/V710 VPU比較上一代，編解碼性能均實現了翻倍提升，特別是在4K/8K應用場景中的編碼質量可以提高25%，同時新增的屏幕顯示菜單OSD前處理功能，更好地兼顧主流市場和新興應用的實時編解碼需求。由于采用了多核多格式編解碼融合的可編程處理架構，單核的編碼或解碼性能可達到每秒4K60幀；根據端、邊、云等不同場景需求，分別提供1-4核、4-8核等多種配置。”

當前，VPU架構的痛點主要集中在編解碼功能的分離。如果不采用編解碼融合的架構，在編碼和解碼分離的情況下，在VPU場景下首先需要一個編碼器，然后還需要一個解碼器，這兩個層面都要增加相應的內存?！傲岘嚒毙乱淮鶹PU能夠很好地解決這一行業痛點，特別采用融合架構以單核實現編解碼融合，既可以編碼也可以解碼，以適用于多樣場景的需求。

圖：“玲瓏”V510/V710 VPU概覽

采用融合架構的VPU為何能獲得客戶青睞？關鍵在于兩大創新點：第一，把內部能復用的pipelines加以復用，具體的做法是在技術層面分解到加速器和數據流的層級。輔助方面采用MCU控制方式，以及在MCU上運行firmware固件，滿足客戶流片后的性能優化需求；第二，在數據處理中，“玲瓏”新一代VPU將任務做條帶級劃分，實現多核并行和性能的線性提升，并明顯減少IP的占用面積。

“實際上，VPU采用融合架構的門檻比較高，主要針對業務場景進行數據流的管理，但這也是安謀科技所擅長的領域，我們在IP層面擁有很強的系統化能力?！倍逭f道。

VPU在云端應用場景中同樣起到重要作用，尤其是云游戲。以“玲瓏”V710為例，這款高端產品是主要面向云端場景的8核配置。針對大分辨率場景，它的性能可以達到8K120幀，折算到多路場景，相當于64路1080P每秒30幀，在云端包括云游戲和多路場景使用都是游刃有余。

為幫助開發者基于各種視頻編解碼標準進行快速部署，“玲瓏”V510/V710 VPU還提供了一整套完備的固件工具及軟件支持，憑借軟硬件交互的架構設計，開發者后續還可通過軟件升級對既有硬件進行靈活擴展和優化。

據悉，歷經三年的迭代與優化，“玲瓏”VPU已授權超過30家國內合作伙伴，并廣泛應用于手機終端、PC、智能汽車、智能安防等眾多視頻應用場景。

寫在最后

“玲瓏”首款DPU和新一代VPU融合架構的領先性，保證了其可以適用于多樣化場景，主要包括安防監控、AIoT、AI PC，以及汽車電子中的車載攝像頭和HUD顯示屏，乃至云端服務器等，這些場景對高性能、高質量和低延時的多媒體處理技術都有著很強的要求，恰好也是“玲瓏”D8/D6/D2 DPU和新一代V510/V710 VPU有信心發揮其特長的領域。據悉，AI手機、AI PC、智能汽車、數據中心等領域將是“玲瓏”產品線的未來發展重點，通過強化其多媒體技術棧，同時整合先進的AI處理單元，發力推動新興智能場景的多媒體技術升級。

隨著新品處理器的加入，安謀科技進一步完善其高質量、一體化的異構計算矩陣。作為現代智能計算技術中的重要組成部分，異構計算通過利用不同類型的計算資源和優化算法，提高了視頻、圖像處理的速度和質量，同時也為其他計算密集型任務提供了強大的支持，加速推進端側AI應用落地。

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