Aupera：FPGA讓視訊編碼與AI結合水到渠成

 Aupera是一家專注於視訊資料應用的新一代系統解決方案的創業公司，Aupera資深AI工程師Narges Afsham博士接受LiveVideoStack採訪時表示，在FPGA中整合視訊編碼與AI是水到渠成的。

文 / Narges Afsham

策劃 / LiveVideoStack

LiveVideoStack：針對視訊雲服務市場，您認為國內外有哪些不同？

Narges Afsham：我們可以發現過去這幾年直播流及短視訊剪輯市場的發展，中國擁有無與倫比的使用者數量，面臨視訊雲服務市場，相應提出更多挑戰及複雜性，包括更高的併發率、更多樣的終端裝置及更復雜的網路條件等。另外，視訊內容理解是中國必須具備執行視訊雲服務的能力，無論是使用人力資源還是技術資源。雖然我們發現大玩家如Facebook、Instagram等，正一窩蜂地提供越來越多的相關視訊服務，包括Facebook直播、Facebook點播、以及他們最新推出的多人AR視訊遊戲，這都要求視訊雲服務提供商在處理海量視訊流及資料時，持續不斷突破技術壁壘和瓶頸。我個人認為中國有更多的使用者群推動視訊雲服務提供商不斷改進服務，視訊雲服務提供商集中在滿足大規模使用者的需求，提供更優化的服務，而美國視訊雲服務提供商在提供視訊相關的新應用和技術方面更有創新性一些。

LiveVideoStack：能否介紹下Aupera與Xilinx合作開發的視訊處理系統平臺Aup2600系列的應用情況。

Narges Afsham：Aup2600系列是Aupera基於Xilinx最新MPSoC FPGA裝置開發的新一代視訊處理系統平臺，該系統架構基於分散式計算架構對視訊處理進行設計及優化，在處理大規模視訊流方面突破了CPU的瓶頸。對於直播流轉碼及音視訊混合流任務，相對傳統X86伺服器，該系統在併發流量處理方面實現20-30倍的效率。更重要的是，系統可升級實現視訊AI相關應用，無需改變硬體及附加，這正是它令人激動的地方。系統FPGA資源已被保留用於AI實踐，只需要一小部分實現視訊編解碼任務，你能想象其中蘊含的潛力。通過我們的系統，我們能實現對現實的實時視訊內容理解，及視訊編解碼及AI應用在同一晶片組內完成。

LiveVideoStack：為什麼視訊編碼/轉碼與AI應用可以在FPGA上結合在一起？具體的應用場景是什麼？

Narges Afsham：視訊工程師將受益於硬體加速編解碼及它動態高效的QP分配，機器學習工程師受益於在硬體實現演算法的推理速度，將它們集合統一在FPGA是非常自然的，這也極大地減少了開發週期。

LiveVideoStack：Aupera基於FPGA的視訊編解碼融合AI的解決方案有哪些獨特的優勢嗎？

Narges Afsham：大大提升大規模海量視訊並行處理的效率，對視訊質量及視覺效果都有所改善，更重要的是系統升級實現AI相關應用，不需要新增或修改硬體，並能做到視訊流的實時分析。

LiveVideoStack：業界公眾的AI主流晶片，除了CPU以外，還有GPU、FPGA和ASIC。我們都知道FPGA比ASIC有更高的靈活性，比通用CPU和GPU有更高的效率。越來越多的企業選擇FPGA作為AI計算平臺，如微軟，亞馬遜，百度等，谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU，其實是一款ASIC。對此，您怎麼看FPGA＋AI，還有ASIC或通用CPU＋AI？ 

Narges Afsham：這一切都是基於應用程式的具體要求。GPU、CPU及FPGA在延遲、能效比 、開發時間，甚至是晶片大小都不同。GPU浮點運算強，設計靈活性強。

Xilinx MPSoC整合CPU與FPGA於一體，與普通FPGA相比有更高的靈活性，功能更加強大，特別適用於資料中心的大規模應用，以及邊緣節點的低功耗應用。

同時，我們都將目睹機器學習演算法和網路的快速發展，幾乎每天都有改變或更新，從靈活性及可配置性方面，FPGA比ASIC效能好得多。