“玲珑”编解码融合架构助力视频多元化需求

随着近年来 AI 技术的兴起，视频监控、汽车、智能家居、移动设备及数据中心等对高清视频处理有了越来越高的要求。安谋科技全新视频处理器——“玲珑”V6/V8，针对主流市场的视频流媒体技术进行了大量投入，通过一系列智能权衡实现了极大优化，为所有合作伙伴提供灵活的组合和选择。LiveVideoStackCon 2022北京站邀请到了安谋科技多媒体产品经理董峰，为我们分享“玲珑”编解码融合架构助力视频多元化需求。

文/董峰

编辑/LiveVideoStack

此次是安谋科技在LiveVideoStack大会的演讲首秀。安谋科技是中国最大的芯片IP设计与服务供应商，在立足全球生态、深耕本土创新的基础上，坚持以自研IP技术的创新发展与Arm IP相配合，为本土集成电路产业提供丰富的产品组合和解决方案。

自2018年独立运营以来，安谋科技坚持开展自研IP和发展Arm IP业务，一方面是结合中国市场需求积极布局自研业务，坚持“全球标准，本土创新”，陆续推出“周易”NPU、“星辰”CPU、“山海”SPU以及“玲珑”ISP&VPU等自研IP成果，并全部实现了客户相关芯片产品的流片和量产。另一方面，安谋科技也致力于将Arm 先进的架构和技术引进国内，满足国内公司开发具有全球竞争力产品的需求。在两大支柱业务的合力之下，目前安谋科技已打造一体化、完整的异构计算IP核心矩阵，助力中国智能计算产业高速发展。

芯片IP厂商需要考虑多元化的需求，应当满足不同场景下的不同诉求。对于视频来说，无论是端、边、云都有很大的视频编解码需求。端侧手机、IPC、无人机等不同场景对视频编解码的需求存在较大差异。而云端和车载则是完全不同的方向。手机以及安防在编码和解码方面差异也较为明显，手机客户解码需求更强，但是旗舰机对于一些图传也存在不同需求。作为IP厂商如何面对复杂多变的市场需求是首当其冲的问题。

安谋科技VPU团队在2019年底成立，从2020年初开始研发自研产品。我们团队从Arm Mali-V52的维护开始，逐渐完成两代产品的研发。为了更好地满足行业基本格式需求，我们新增了AVS2和AV1格式，“玲珑”V5/V7花费了近三个季度完成，“玲珑”V6/V8则花费了将近一年。除了增加格式之外，还增强了整体编码能力。“玲珑”V5/V7的HEVC编码质量与Arm Mali-V52/76相比提升了15%，“玲珑”V6/V8的H.264编码质量也比“玲珑”V5/V7提升了10%。面对多样的产品需求，增加了复杂的前后处理，“玲珑”V5/V7增加了Any ratio downscaling的后处理；“玲珑”V6/V8增加了OSD的前处理，以及YUV到RGB的后处理。

“玲珑”VPU支持全格式，整体面积较小。“玲珑”V5全格式支持包括前后处理P&R之后是1.83。芯片IP行业一直在追求更高的性能、更小的功耗和更小的面积，产品在迭代过程中针对上述问题的改进还是颇有成效。在整体架构方面也有别于其它架构，“玲珑”VPU以单核实现编解码融合，既可以编码也可以解码，以适用于多样场景的需求。不只是硬件格式的支持，还囊括了可编程的软件部分，以满足对多种场景变化的需求。

在硬件层面上，“玲珑”VPU添加更多灵活可配的接口，其它能力通过软件层面实现扩展。该产品整体是5个MCU的结构，不同的MCU对应控制不同的硬件加速器。在spec分析阶段，需要考虑哪些可以固化、哪些可以通过灵活的软件配置实现，再将可固化的部分做成纯硬件。

尽管端和云对处理器性能要求差异巨大，但是从芯片IP角度出发，还是希望能用统一的方式来支撑不同场景的需求，基于多核的可拓展性对性能进行扩展，通过扩展核数以支持不同场景需求。例如，端侧客户单核即可满足需求，而边缘侧大致需要四核，那云端基本需要八核。在7nm制程前提下，八核基本可以实现8k@60fps编码或8k@120fps解码。

除了上述的多核可拓展性之外，“玲珑”VPU对于MCU本身也会有所考量。不同于Arm Cortex A和Cortex M的核，其单独为视频场景进行定制优化，基本上仍然是5级的流水。而在频率方面，和整个VPU同频。16FF下至少可达到800MHz。由此可见，该核本身就可以保证其性能，在视频场景下更侧重于加速器的控制，所以不会让其触碰pixel内容，在指令集方面也做了很多优化。

除了6个加速器之外，“玲珑”VPU还有两个DMA相关的单元，一个是SDMA，另一个是VDMA。VDMA主要用于处理Frame级别的数据，包括编码的输入数据和解码的输出数据，前后处理也可以通过该单元灵活扩展。这几代产品的迭代都是把功能分散到不同的加速器以及top层上。应对不同场景的需求，除了性能和基本功能之外，系统层面仍然有差异化的需求，多路的隔离、系统访存延迟优化、降带宽、降延时等都属于系统层面的优化，也和Arm的生态保持一致。

在系统层面，通过降带宽、降延时来应对大带宽系统的需求，基于AFBC，可与Arm GPU以及Display搭配进行，内部中间的参考帧使用AFBC压缩，可让带宽在输入和输出都不压缩的情况下降低35%。在GPU使用VPU解码数据进行纹理渲染时，整体的带宽可降低至原先的45%。在Display场景中，也可以达到类似的效果。除了整个数据流，中间的参考帧数据也可以单独拿出来为后面的单元进行相对地管理，也可以有效降低带宽。“玲珑”VPU围绕各个层面进行统一考量，以更好地降低带宽需求。

VPU不仅需要在视频场景中考量系统层面的优化，也需要从系统层面进行考量，内部的并行也可以在top ram进行优化，以减少多核之间的内存访存。VPU与CPU处理器、视频、显示的联合也可以做到类似的效果。

就AFBC本身而言，也分为不同的版本。AFBC是Arm Frame Buffer Compression的缩写，简单理解就是Arm系统层面上的无损压缩，主要目的是带宽的优化。AFBC的能力是基于Arm整个IP层面来实现的，是在系统层面的整体优化。对于ISP而言，Arm也有专用的AFBC模块用来连接ISP，端侧场景也可以在视频里直接输入AFBC数据以减少带宽。AFBC的好处很多，尤其是对rotation十分友好，系统层面通过AFBC就可以绕过rotation这种耗带宽的处理，从原始数据进行rotation的访问，对于系统的总线来说存在不小的压力。但通过AFBC的方式在内部优化rotation，能够支持连续的访问，这种方式更简单高效。此外，AFBC的不同格式也对系统的随机访问有所支持。

“玲珑”VPU原生就支持多路，端侧场景也需要多路，对于云端场景来说多路更是刚需。应对多路复杂多分辨率的场景，也是巨大的考验。“玲珑”VPU通过核心调度器负责多核调度，多核并行按照条带级别划分任务，任何核都可以通过核心调度器硬件直接调度。“玲珑”VPU原生硬件可支持4个上下文，4路不同场景都可以通过核心调度器进行切换。而总线仲裁器则负责系统层面的访问，与核互联以整体判决，从而优化缓存，在输出时可通过AXI进行。三步结合，一起对访存进行优化。