그 어느 때보다 많은 사용자가 온디맨드 미디어 스트리밍을 구독하고 방송 텔레비전이 아닌 인터넷을 통해 라이브 스트리밍 동영상을 시청하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 성능에 중요한 미디어 트랜스코딩 및 OTT 스트리밍 기능을 지원하는 고도의 전문 기술이 필요해졌습니다.
저희는 최근 클라우드에서 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)에 대한 액세스를 제공하는 새로운 컴퓨팅 솔루션인 가속 컴퓨팅을 출시했으며, 그 첫 번째 제품이 바로 NETINT 쿼드라 비디오 처리 장치 (VPU)입니다. VPU는 CPU 또는 GPU 트랜스코딩보다 훨씬 적은 전력 소비로 미디어를 더 효율적으로 인코딩 및 디코딩하도록 설계된 특수 하드웨어입니다.
이 블로그에서는 VPU가 잘 알려진 CPU 및 GPU 다르게 작동하는 높은 수준의 하드웨어 설계 개념에 대해 알아보세요.
주요 미디어 애플리케이션 워크플로우 용어
- 미디어 인코딩: 오디오, 비디오, 이미지 스트림 또는 파일을 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 과정으로, 원본 파일을 압축하여 크기를 줄이고 품질을 유지합니다.
- 미디어 디코딩: 미디어 파일 또는 스트림을 재생 가능한 형식으로 변환하는 프로세스입니다.
- 미디어 트랜스코딩: 미디어를 다양한 파일 유형(인코딩 및 디코딩 포함)으로 변환하는 포괄적인 프로세스로, 해상도 축소, 비트 전송률 조정 또는 코덱 표준 변경과 같은 사용자 지정 기능과 결합하여 변화하는 네트워크 조건 및 재생 환경을 지원합니다.
하드웨어 발전
기술이 발전함에 따라 기본 하드웨어에 특정 부담을 주는 작업으로 인해 제조업체는 하드웨어가 견딜 수 있는 수준에 따라 새로운 기능 및 성능 계층을 추가하기 위해 새로운 재료 조합을 사용하게 됩니다. 하드웨어 혁신, 설계 및 생산은 하드웨어의 전원과 개별 회로 및 구성 요소에 사용되는 원자재를 최적화함으로써 이루어집니다.
일반적으로 프로세서 유닛 설계와 기술의 발전을 정의하는 두 가지 주요 요소가 있습니다:
- 각 칩에 회로 소자를 더 조밀하게 패킹(또는 물리적 칩 공간 사용의 발전)합니다.
- 이러한 칩에 구현된 마이크로프로세서의 고유한 기능을 확장하거나, 칩 자체가 기본 하드웨어로서 할 수 있는 기능을 발전시키는 것입니다.
아키텍처 구성 요소
아래 다이어그램은 CPU와 GPU , VPU의 다양한 회로와 엔진의 양과 비율(개념적 수준에서)을 보여줍니다. GPU는 병렬 처리를 위해 산술 논리 장치 또는 ALU가 밀집되어 있어 그래픽 렌더링 및 머신 러닝과 같은 워크로드에 더 효율적으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 이에 비해 비디오 처리 장치 또는 VPU는 인코딩, 디코딩, 스케일링 및 비디오 인코딩 및 처리 작업에 필요한 기타 기능과 같은 특정 미디어 기반 작업을 수행하도록 프로그래밍된 고정 기능 회로를 갖추고 있습니다.
- 제어: 동기식(이벤트가 지정된 순서대로 실행됨) 디지털 회로로, 프로세서 명령을 해석하고 해당 명령의 실행을 관리하는 전용 회로입니다.
- 산술 논리 장치(ALU): 데이터 입력에 반응하여 복잡한 논리를 수행하는 조합형(이벤트와 논리가 "필요에 따라" 적용됨) 디지털 회로입니다.
- 캐시: 지연 시간이 짧은 데이터 액세스를 위한 로컬 캐시입니다.
- 고정 기능 비디오 처리: 높은 효율성과 낮은 전력 소비로 미리 정의된 특정 작업을 수행하는 전용 회로입니다.
- AI 엔진: 행렬 및 벡터 처리를 극대화하여 인공지능(AI) 작업에 특화된 컴퓨팅 블록입니다.
중요한 이유
순수한 처리 능력 외에도 트랜스코딩 워크로드에는 효율성을 극대화하기 위한 특수 하드웨어가 필요합니다. 베타 기간 동안의 고객 피드백에 따르면, Dedicated CPU 요금제는 2~4개의 동시 스트림에서 최대치를 달성하는 반면, VPU 기반 가속 인스턴스에서는 30개의 동시 스트림을 달성할 수 있는 것으로 나타났습니다. 전반적인 비용 절감 외에도 밀도가 높아지면 미디어 조직과 기술 파트너는 스트림당 비용을 낮출 수 있습니다.
또한 클라우드에서 VPU에 액세스하면 필요에 따라 크기를 조정하거나 애플리케이션이 확장되거나 사용량이 많은 시간대에 VPU에서만 얻을 수 있는 전용 처리 성능을 추가할 수 있습니다.
계정을 생성하여 Akamai Cloud 가속 인스턴스를 시작하거나 클라우드 컴퓨팅 컨설턴트에게 문의하여 자세히 알아보세요.
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