如今選擇互聯網點播流媒體與直播視頻的用戶數量已遠超傳統廣播電視，這一轉變催生了對高性能媒體轉碼與OTT流媒體功能專用技術的需求。
我們最新推出的Accelerated Compute云計算解決方案，首次通過NETINT Quadra視頻處理單元（VPU）提供專用集成電路（ASIC）訪問能力。VPU作為專用硬件，相比基于CPU或GPU的轉碼方案，能以極低功耗實現更高效的媒體編解碼。
本文將帶您了解VPU與CPU、GPU在硬件設計層面的本質差異。
關鍵媒體應用工作流術語
- 媒體編碼：將音視頻/圖像流或文件轉換為其他格式，并通過壓縮原始文件減小體積且保持質量的過程
- 媒體解碼：將媒體文件或流轉換為可播放格式的過程
- 媒體轉碼：包含編解碼的綜合性格式轉換過程，兼具降分辨率、調比特率、編碼標準等定制功能，以適應網絡條件與播放環境變化
硬件演進
當特定操作對硬件造成壓力時，制造商通過新材料組合開發新功能與性能層級。硬件創新、設計與生產的驅動力，始終來自對電源效率與電路元件材料的優化。
處理器單元的技術進步主要體現于兩大要素：
- 芯片單位面積內電路元件密度的提升（物理空間利用率進步）
- 芯片內置微處理器固有能力的擴展（即開即用硬件功能進步）
架構組件
下圖從概念層面展示了CPU、GPU與VPU內部電路與引擎的數量比例差異：GPU通過密集排列算術邏輯單元（ALU）實現并行處理，因而在圖形渲染、機器學習等場景效率卓越；而VPU則搭載專為視頻任務設計的固定功能電路，可超高效執行編解碼、縮放等視頻處理功能。
- 控制單元：同步（按特定順序執行事件）數字電路，專用于解釋處理器指令并管理這些指令的執行過程。
- 算術邏輯單元（ALU）：組合式（"按需"應用事件和邏輯）數字電路，通過響應數據輸入來執行復雜邏輯運算。
- 緩存：實現低延遲數據訪問的本地緩存
- 固定功能視頻處理電路：以超高效能與低功耗執行預定義專用任務的電路
- AI引擎：通過強化矩陣/向量處理能力，專攻人工智能任務的運算模塊
核心價值
除原始算力外，轉碼工作負載更需要專用硬件實現極致效率。根據測試階段用戶反饋：CPU方案最多支持2-4路并發流，而VPU加速實例可達成30路并發。更高的流密度不僅降低總體成本，更能幫助媒體機構與技術合作伙伴削減單流成本。
采用云端VPU還意味著：用戶可根據業務規模靈活調整資源配置，或在流量高峰時段快速獲取VPU專屬處理能力。
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