Mais do que nunca, os usuários assinam streaming de mídia sob demanda e se envolvem com streaming de vídeo ao vivo pela Internet, em vez de transmitir televisão. Essa mudança levou à necessidade de uma tecnologia altamente especializada para dar suporte às funcionalidades de transcodificação de mídia e streaming OTT de desempenho crítico.
Recentemente, lançamos o Accelerated Compute, nossa nova solução de computação que fornece acesso a circuitos integrados específicos de aplicativos (ASICs) na nuvem, começando com as unidades de processamento de vídeo (VPUs) NETINT Quadra. As VPUs são hardwares especializados projetados para codificar e decodificar mídia de forma mais eficiente e com consumo de energia drasticamente menor do que a transcodificação GPU CPU ou GPU.
Neste blog, você aprenderá conceitos de design de hardware de alto nível que fazem com que uma VPU tenha um desempenho diferente de suas conhecidas CPUs e GPU .
Principais termos do fluxo de trabalho do aplicativo de mídia
- Codificação de mídia: O processo de conversão de fluxos ou arquivos de áudio, vídeo e imagem de um formato para outro, enquanto comprime o arquivo original para reduzir seu tamanho e manter a qualidade.
- Decodificação de mídia: O processo de conversão de um arquivo ou fluxo de mídia em seu formato reproduzível.
- Transcodificação de mídia: Um processo abrangente de conversão de mídia em diferentes tipos de arquivos (incluindo codificação e decodificação) combinado com funções personalizadas, como resolução reduzida, ajuste de taxas de bits ou alteração de padrões de codec para suportar condições de rede e ambientes de reprodução em constante mudança.
Avanços em hardware
À medida que a tecnologia evolui, as operações que causam tensão específica no hardware subjacente fazem com que os fabricantes usem novas combinações de materiais para adicionar novas funcionalidades e níveis de desempenho com base no que o hardware pode suportar. A inovação, o design e a produção de hardware são impulsionados pela otimização da fonte de alimentação do hardware e das matérias-primas usadas em circuitos e componentes individuais.
Dois elementos principais geralmente definem os avanços no design e na tecnologia da unidade de processador:
- Empacotamento mais denso de elementos de circuito em cada chip (ou avanço no uso do espaço físico do chip).
- Expansão dos recursos inerentes dos microprocessadores implementados nesses chips (ou avanço do que os próprios chips podem fazer como hardware pronto para uso).
Componentes de arquitetura
O diagrama abaixo ilustra a quantidade e a proporção de diferentes circuitos e mecanismos em uma CPU vs. GPU vs. VPU (em um nível conceitual). As GPUs são projetadas para serem densamente compactadas com unidades lógicas aritméticas ou ALUs para processamento paralelo, o que as torna mais eficientes para cargas de trabalho como renderização de gráficos e aprendizado de máquina. Em comparação, as unidades de processamento de vídeo ou VPUs apresentam circuitos de função fixa programados para executar tarefas específicas baseadas em mídia, como codificação, decodificação, dimensionamento e outros recursos necessários para tarefas de codificação e processamento de vídeo.
- Controle: Circuito digital síncrono (os eventos são executados em uma ordem específica) dedicado à interpretação das instruções do processador e ao gerenciamento da execução dessas instruções.
- Unidade de lógica aritmética (ALU): Circuito digital combinacional (eventos e lógica são aplicados "conforme necessário") que responde à entrada de dados para executar uma lógica complexa.
- Cache: Cache local para acesso a dados de baixa latência.
- Processamento de vídeo de função fixa: Circuitos dedicados à execução de tarefas específicas e predefinidas com hipereficiência e baixo consumo de energia.
- Mecanismo de IA: Um bloco de computação especializado dedicado a tarefas de inteligência artificial (IA), maximizando o processamento de matrizes e vetores.
Por que é importante
Além do poder de processamento puro, as cargas de trabalho de transcodificação exigem hardware especializado para obter o máximo de eficiência. Com base no feedback dos clientes durante nosso período beta, os usuários descobriram que os planos de Dedicated CPU atingiam o máximo de 2 a 4 fluxos simultâneos, em comparação com a obtenção de 30 fluxos simultâneos em instâncias aceleradas com VPU. Além da economia geral de custos, a maior densidade permite que as organizações de mídia e os parceiros técnicos reduzam o custo por fluxo.
Acessar VPUs na nuvem também significa que você pode redimensionar conforme necessário ou adicionar o poder de processamento dedicado que só pode ser obtido com VPUs à medida que seu aplicativo é dimensionado ou durante os horários de pico.
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