硬件加速解码器的可重构架构

1/1硬件加速解码器的可重构架构第一部分可重构硬件加速解码器概述 2第二部分FPGA架构的重构性 4第三部分基于异构计算的加速方案 7第四部分高吞吐量并行流水线设计 10第五部分低功耗和实时性优化策略 13第六部分可编程视频和图像处理单元 16第七部分重构算法与控制机制 18第八部分应用领域与发展趋势 21

第一部分可重构硬件加速解码器概述可重构硬件加速解码器概述

引言

视频解码是现代计算设备中一项至关重要的任务。随着视频分辨率和帧率的不断提高，传统的软件解码器难以满足实时处理的需求。硬件加速解码器应运而生，提供了更高的性能和效率。其中，可重构硬件加速解码器因其灵活性和可适应性而脱颖而出。

可重构硬件的概念

可重构硬件是指能够在运行时修改其内部结构或功能的硬件。这种灵活性允许硬件适应不同的任务或算法，从而提高效率和性能。在视频解码中，可重构硬件可用于优化解码过程的不同阶段，例如熵解码、反量化和环路滤波。

可重构硬件加速解码器的优点

*高性能：可重构硬件可以并行化和流水线化解码过程，实现比软件解码器更高的性能。

*低功耗：可重构硬件可以动态调整其功耗，在不影响性能的情况下节省能源。

*可扩展性：可重构硬件可以根据需要动态添加或移除资源，以适应不同的解码要求。

*灵活性和可适应性：可重构硬件可以重新配置以支持不同的视频编解码器和标准，无需硬件更改。

可重构硬件加速解码器的架构

可重构硬件加速解码器通常采用以下架构：

*可重构单元：负责执行解码任务的可重构逻辑模块。

*配置控制器：负责加载配置数据并将可重构单元配置为执行特定任务。

*存储器层次结构：存储视频数据、解码中间结果和配置数据。

*控制单元：协调解码过程并确保数据和配置及时可用。

可重构单元的设计

可重构单元负责执行解码算法的核心功能。其设计考虑因素包括：

*粒度：可重构单元的粒度决定了可重构性的程度。

*可配置性：可重构单元的连接性和可编程性决定了其适应不同算法的能力。

*性能：可重构单元的时钟频率和流水线深度影响其性能。

配置数据的生成

配置数据定义了可重构单元的内部结构和功能。生成配置数据涉及：

*编译：将视频编解码器标准或算法编译成可重构硬件的设计。

*优化：优化设计以最大化性能和效率。

*配置：生成特定视频流所需的配置数据。

应用领域

可重构硬件加速解码器广泛应用于各种设备，包括：

*移动设备：智能手机和平板电脑等设备需要低功耗和高性能的视频解码功能。

*嵌入式系统：汽车、医疗和工业设备等嵌入式系统需要高效且可适应的视频解码解决方案。

*数据中心：数据中心处理海量视频数据，需要高吞吐量和低延迟的解码器。

研究方向

可重构硬件加速解码器领域的研究方向包括：

*高性能架构：探索新的架构和算法以提高解码性能。

*低功耗设计：开发低功耗的可重构单元和配置策略。

*可扩展性：研究可根据需求动态扩展或缩减的可重构解码器。

*人工智能集成：探索人工智能技术在可重构解码器设计和配置中的应用。

结论

可重构硬件加速解码器通过其高性能、低功耗、可扩展性和灵活性，为现代视频解码应用提供了强有力的解决方案。随着技术的不断发展，预计可重构解码器将在视频处理领域发挥越来越重要的作用。第二部分FPGA架构的重构性关键词关键要点可编程逻辑块（CLB）

-CLB是FPGA架构的基本组成单元，包含查找表（LUT）和触发器，用于实现逻辑功能。

-LUT提供任意逻辑组合功能，通过存储预定义的真值表来配置。

-触发器用于存储数据，可实现时序逻辑和状态机功能。

互连资源

-互连资源连接CLB、输入/输出（I/O）端口和存储器，允许信号在FPGA内部传输。

-包括开关矩阵、布线通道和时钟网络，提供灵活的可路由性和低延迟。

-高性能FPGA利用分层互连架构，支持并行和高带宽通信。

可配置输入/输出（I/O）块

-I/O块提供FPGA与外部世界的接口，包括输入/输出引脚、收发器和数字/模拟转换器。

-可配置引脚允许用户定制I/O电气特性，例如电压电平和驱动强度。

-先进的I/O块支持高速数据传输，例如PCIExpress和DDR存储器接口。

动态部分重构（DPR）

-DPR允许在FPGA运行时动态重新配置部分区域，无需重新启动整个器件。

-它可实现实时系统更新、算法加速和自适应计算功能。

-DPR模块包含重构控制器和可重构区域，可在不影响其他部分的情况下重新配置。

异构计算

-异构计算架构结合FPGA、ASIC和处理器，利用不同技术的优势。

-FPGA提供灵活性和可重构性，而ASIC和处理器提供高性能和能效。

-异构平台支持高效执行各种工作负载，例如人工智能和信号处理。

云FPGA

-云FPGA将FPGA资源作为云服务提供，无需本地部署。

-它降低了FPGA的进入门槛，使开发人员能够按需访问可重构计算能力。

-云FPGA平台提供预配置的模板和工具，简化了FPGA设计和部署过程。FPGA架构的重构性

现场可编程门阵列(FPGA)是一种可重新配置的集成电路，其逻辑结构可以根据特定应用的要求进行动态修改。FPGA架构的重构性为硬件加速解码器提供了以下优势：

实时适应性：

*能够根据输入数据或环境的变化快速调整解码算法和处理管道，从而实现实时适应性。

*可用于处理具有不同特征和格式的视频流，无需手动重新编程或替换硬件。

可扩展性和模块化：

*允许用户根据需要动态添加或删除解码模块，从而实现可扩展和模块化设计。

*有助于创建通用的解码平台，可轻松适应不同的解码标准和格式。

错误容错和容错能力：

*重构性使FPGA能够检测和纠正错误，提高系统的可靠性和容错能力。

*允许在运行时替换或更新故障模块，从而最大限度地减少停机时间和维护成本。

低功耗和高效：

*FPGA的可重构性允许对电路进行优化以降低功耗并提高效率。

*可用于创建特定于应用程序的定制解码器，仅使用必要的资源，从而减少功耗和成本。

灵活性：

*FPGA架构的灵活性使开发人员能够快速原型化和部署新的解码算法和技术。

*允许快速适应不断变化的行业标准和用户需求。

FPGA架构的重构性是硬件加速解码器的关键优势，因为它提供了实时适应性、可扩展性、可靠性、低功耗、高效和灵活性。这些优势使得FPGA成为各种视频解码应用的理想平台，包括实时流媒体、视频监控和图像处理。

重构实现

FPGA架构的重构通常通过以下步骤实现：

1.定义设计约束：确定解码器的性能、功能和资源要求。

2.创建硬件描述语言(HDL)代码：使用HDL（如VHDL或Verilog）描述解码器的逻辑和功能。

3.综合：将HDL代码转换为FPGA的可编程逻辑结构。

4.放置和布线：将逻辑结构映射到FPGA的物理资源（如查找表和触发器）。

5.配置：将生成的配置比特流加载到FPGA中，对其进行编程。

部分重构：

部分重构是一种技术，可允许在不影响整个FPGA的情况下修改FPGA的一部分。这对于动态调整解码算法、更新错误模块或添加新功能特别有用。

FPGA架构的重构性为硬件加速解码器提供了广泛的可能性和好处，使其成为实现高效、适应性和可扩展视频处理解决方案的理想平台。第三部分基于异构计算的加速方案关键词关键要点【基于异构计算的加速方案】：

1.异构计算利用不同架构的处理器，例如CPU、GPU和FPGA，来协同执行任务。

2.通过将解码任务分配给专门的硬件加速器（如GPU），可以释放CPU资源，从而提高整体系统性能。

3.异构计算平台支持灵活的任务分配，可根据不同任务的特性优化资源利用率。

【基于AI的视频质量增强】：

基于异构计算的加速方案

异构计算是一种利用多种不同类型的处理器来提高并行计算性能的架构。在硬件加速解码器中，异构计算可用于优化编解码流程，提高整体性能。

异构计算优势

采用异构计算架构的优势包括：

*提高性能：不同类型的处理器针对特定任务进行了优化，可同时执行加速编解码的不同方面，从而提高整体性能。

*能源效率：异构架构可根据任务的计算强度，将任务分配给合适的处理器，从而最大限度地降低功耗。

*可扩展性：异构架构易于扩展，可通过添加或替换处理器来满足不断增长的性能需求。

异构计算实现

基于异构计算的解码器加速方案通常包括以下组件：

*多核中央处理器(CPU)：处理编解码流程的控制任务，如调度和同步。

*图形处理器(GPU)：执行高性能并行计算，如视频解码和编码。

*专用集成电路(ASIC)：针对特定编解码标准（如HEVC或VP9）进行了优化，提供硬件加速。

实现方案

异构计算可以在不同的硬件平台上实现，包括：

*片上系统(SoC)：将CPU、GPU和ASIC集成到单个芯片上，实现紧密集成和低延迟。

*多芯片模块(MCM)：将不同的处理器封装在单个模块中，提供灵活性和可升级性。

*异构计算平台：提供软件和硬件工具，用于编排和管理异构计算环境。

性能优化

为了优化基于异构计算的加速方案的性能，需要考虑以下因素：

*任务分配：精心设计任务调度算法，将任务分配给最合适的处理器。

*数据传输：优化处理器之间的通信，以最大限度地减少数据传输延迟。

*内存管理：有效利用系统内存，以避免性能瓶颈。

用例

基于异构计算的加速方案在广泛的视频处理应用程序中得到了广泛应用，包括：

*视频流：实时视频流需要高性能解码，异构架构可提供所需的吞吐量和低延迟。

*视频编辑：视频编辑涉及复杂的并行操作，异构架构可显著提高编辑性能。

*视频分析：视频分析算法要求高计算能力，异构架构可加速处理。

结论

基于异构计算的加速方案为硬件加速解码器提供了强大的性能增强。通过利用多种处理器类型，这些方案可实现更高的性能、能源效率和可扩展性。随着视频处理应用程序需求的不断增长，基于异构计算的解决方案将继续发挥至关重要的作用。第四部分高吞吐量并行流水线设计关键词关键要点高性能可重构流水线

1.使用高度并行的流水线架构，每个阶段独立处理一个子任务。

2.利用流水线寄存器，在阶段之间临时存储数据，实现数据流的连续性。

3.优化流水线时钟频率，确保阶段之间的平衡，最大限度地提高吞吐量。

数据重组和预取

1.通过数据重组技术，将连续的数据流重新排列为流水线可有效处理的格式。

2.使用预取机制，提前从内存中获取数据，避免流水线停滞，提高数据处理效率。

3.实现可配置的数据重组和预取模块，满足不同解码任务的特定要求。

灵活的资源分配

1.设计可重构的硬件资源，允许在不同的解码任务之间动态分配资源。

2.使用调度器，根据当前解码任务的需求，优化资源分配，提高资源利用率。

3.实现可定制的调度策略，满足不同解码算法的特殊要求。

可扩展性和模块化

1.采用模块化设计，将流水线分为独立的功能块，便于扩展和维护。

2.通过添加或删除模块，实现解码器的可扩展性，满足不断变化的解码需求。

3.遵循行业标准接口，实现与其他硬件组件的无缝集成。

功耗优化

1.使用节能技术，如时钟门控和电源管理，减少流水线的功耗。

2.通过优化算法和数据结构，降低解码任务的计算复杂度，降低功耗。

3.实现可调式流水线时钟频率，在性能和功耗之间进行权衡。

低延迟设计

1.优化流水线深度，缩短数据处理的延迟。

2.使用非阻塞数据传输机制，消除数据等待时间。

3.实现可预测的数据流，避免流水线停滞，确保解码器的低延迟操作。高吞吐量并行流水线设计

为了实现视频解码的高吞吐量，硬件加速解码器通常采用并行流水线设计。这种设计将解码过程分解成多个阶段，每个阶段由专门的硬件模块执行，以实现高效的数据流和并行处理。

流水线架构

流水线架构将解码过程分解为一系列有序的阶段，包括：

*预取：从内存获取压缩数据

*解压：解压压缩数据

*重组：重新排列解压后的数据以进行解码

*运动补偿：对预测帧中的运动区域进行补偿

*反量化：恢复反量化数据

*滤波：对重建的帧应用滤波操作

*显示：将解码后的帧发送到显示设备

并行处理

为了提高解码吞吐量，每个流水线阶段通常并行处理多个宏块（数据块）。宏块队列通过流水线传输，每个宏块独立地通过各个阶段。并行处理允许在多个宏块上同时执行不同的操作，从而显著提高整体解码吞吐量。

优化流水线性能

为了优化流水线性能，解码器采用以下技术：

*流水线平衡：调整不同流水线阶段的处理时间，以确保数据流均匀且没有停滞。

*资源分配：根据宏块的复杂度和特征，动态分配硬件资源，优化资源利用率。

*带宽优化：采用高效的存储器访问机制和数据传输协议，以最大化内存带宽利用率。

*指令级并行（ILP）：使用现代处理器架构中的并行指令和流水线执行，以提高单个流水线阶段内的处理速度。

流水线深度

流水线深度是影响解码器吞吐量和延迟的重要因素。较深的流水线允许更多的并行处理，从而提高吞吐量。然而，较深的流水线也会增加解码延迟。因此，需要平衡流水线深度以实现最佳的吞吐量-延迟权衡。

可重构流水线

可重构流水线架构允许动态调整流水线配置，以适应不同的解码标准和比特率。通过重新配置硬件模块和优化数据流，可重构流水线可以提供更高的灵活性，支持更广泛的视频格式和更高的解码效率。

高级技术

为了进一步提高吞吐量，解码器可能采用以下高级技术：

*SIMD（单指令多数据）指令：使用SIMD指令在单个指令周期内处理多个数据元素，提高处理效率。

*多核处理：利用多核处理器并行执行多个解码器流水线，提高整体吞吐量。

*硬件加速器：使用专用硬件加速器来处理计算密集型任务，例如运动补偿和反量化，释放通用处理器资源。

总之，高吞吐量并行流水线设计是硬件加速解码器的关键架构，通过分解解码过程并并行执行多个宏块，可以实现高效的数据流和高吞吐量。通过采用流水线优化技术和先进技术，解码器可以进一步提高吞吐量和性能，以支持高分辨率和高帧率的视频解码需求。第五部分低功耗和实时性优化策略关键词关键要点【低功耗优化策略】：

1.利用硬件特性：采用低功耗的工艺技术、门电路和存储器，降低静态功耗和动态功耗。

2.分级电源管理：根据不同模块的功耗需求，采用分层电源管理架构，减少不必要的功耗。

3.时钟门控：针对不活跃的时钟域进行门控，降低时钟功耗。

【实时性优化策略】：

低功耗和实时性优化策略

1.并行加速

*采用多核或多引擎架构，实现任务并行处理。

*利用指令流水线技术，减少处理延迟。

2.数据预取和缓存

*利用数据预取和缓存机制，提前加载数据到高速存储器，减少处理器的内存访问延迟。

*优化缓存大小和替换策略，提高缓存命中率。

3.能效感知电源管理

*根据视频内容和解码器的负载情况，动态调整解码器的工作频率和电压。

*采用多电压域设计，为不同功能模块提供最合适的电源供给。

4.循环冗余校验(CRC)加速

*采用硬件加速CRC计算器，加快CRC校验，减少处理器的开销。

*利用并行CRC计算技术，提高CRC校验效率。

5.熵编码加速

*采用专用硬件加速器，执行熵编码和解码任务，减少软件处理器的负担。

*利用查表和并行计算技术，优化熵编码和解码过程。

6.码流分析优化

*分析码流特征，识别可重复利用的模式，减少解码器的工作量。

*利用预测技术，提前预测下一帧的内容，优化解码过程。

7.可变帧率(VFR)处理

*支持VFR视频解码，根据视频帧速率动态调整解码器的工作频率。

*采用自适应缓冲技术，平滑视频播放，避免卡顿。

8.帧跳跃支持

*支持帧跳跃解码，在特定条件下跳过不必要的帧，减少解码器的处理量。

*利用运动补偿技术，预测跳过帧的内容，保证视频播放质量。

9.实时缓冲优化

*优化缓冲区大小和管理策略，在保证实时播放的同时减少缓冲延迟。

*采用多缓冲技术，避免缓冲区溢出和不足，保证视频流畅播放。

10.低功耗模式

*当解码器处于空闲或低负载状态时，进入低功耗模式，降低功耗。

*利用动态时钟门控技术，关闭不必要的电路模块。

11.硬件协同优化

*利用协处理器或外部存储器，协助解码器处理特定任务，减少解码器的负载。

*采用接口优化和数据共享机制，提高硬件协同效率。

12.软件优化

*优化软件解码算法，减少软件处理器的开销。

*利用多线程技术，实现任务并行处理。第六部分可编程视频和图像处理单元关键词关键要点【可编程视频和图像处理单元】：

1.可编程视频和图像处理单元（VPUs）是专门设计用于执行视频和图像处理任务的专用硬件加速器。

2.VPUs通常集成在现代图形处理器（GPU）或片上系统（SoC）中，提供高性能、低功耗的视频处理能力。

3.VPUs可以加速广泛的视频和图像处理操作，包括解码、编码、转码、缩放和旋转。

【基于深度学习的图像处理】：

可编程视频和图像处理单元

引言

可编程视频和图像处理单元（PVIP）是一种专门为视频和图像处理任务设计的可重构硬件加速器。它提供了一种灵活且高效的方法来执行广泛的视频和图像处理操作，从基本的图像过滤到复杂的视频编码和解码。

架构

PVIP通常由以下组件组成：

*可重构阵列：一个包含可配置逻辑单元（CLB）的阵列，允许实现自定义硬件功能。

*存储器层次结构：一个多级存储器层次结构，包括高速缓存、片上存储器（片上存储器）和外部存储器，用于存储图像和视频数据。

*输入/输出接口：用于连接外部设备，例如视频源、显示器和网络。

可重构性

PVIP的关键特性是其可重构性。CLB可以根据特定应用的要求进行配置，允许实施自定义硬件加速器来执行特定的视频和图像处理任务。这种可重构性使PVIP适用于广泛的应用，从实时视频流处理到离线图像处理。

操作

PVIP支持各种视频和图像处理操作，包括：

*图像过滤：卷积、形态学、阈值化

*视频编码：H.264、H.265

*视频解码：H.264、H.265、VP9

*视频分析：运动检测、对象识别

应用程序

PVIP主要用于以下应用：

*视频流媒体：实时视频编码和解码

*视频监控：视频分析、对象检测

*医疗成像：图像增强、分割

*工业视觉：缺陷检测、自动化

优势

与基于软件的解决方案相比，PVIP提供了以下优势：

*高性能：通过专用硬件加速器，可以实现更高的处理速度。

*低功耗：优化设计可实现低功耗操作。

*可扩展性：可重构架构允许根据需要扩展功能。

*成本效益：与定制硅解决方案相比，它提供了更具成本效益的替代方案。

局限性

PVIP也有其局限性：

*功耗：与专用ASIC相比，功耗可能更高。

*设计复杂性：实现自定义硬件加速器需要专业知识和设计经验。

*可编程性：与基于软件的解决方案相比，可编程性较低。

趋势

PVIP领域正在不断发展，出现了以下趋势：

*更高性能：随着处理技术的发展，PVIP正在变得更加强大。

*更低功耗：优化技术正在降低PVIP的功耗。

*更高的可编程性：新的编程工具和语言正在使PVIP更易于编程。

*更广泛的应用：PVIP正在被用于越来越多的应用中。

结论

PVIP是一种强大的可重构硬件加速器，可提供高性能、低功耗和成本效益的视频和图像处理解决方案。其可重构性使其适用于广泛的应用，从实时视频流媒体到离线图像处理。随着技术的不断发展，PVIP预计将继续在视频和图像处理领域发挥重要作用。第七部分重构算法与控制机制关键词关键要点重构算法

1.动态可重构：解码器能够实时调整其架构，以适应不同视频编码格式和比特率，优化解码效率和功耗。

2.局部自适应：解码器可以根据视频内容局部特征（如运动复杂度、纹理细节）自适应地重构部分处理单元，提高特定场景的解码质量。

3.多粒度重构：解码器支持对不同粒度的处理单元（如宏块、片段）进行重构，既可以满足整体解码效率，又可以优化局部解码精度。

控制机制

1.硬件资源管理：控制机制负责协调解码器中有限的硬件资源，如计算单元、存储器和带宽，以满足解码负载并在功耗约束下最大化性能。

2.错误检测与恢复：控制机制包含错误检测和恢复模块，可以在解码过程中检测和纠正错误，确保解码输出的可靠性。

3.自适应功耗管理：控制机制能够根据解码器负载和功耗需求动态调整工作频率和电压，在满足解码质量要求的前提下优化功耗。可重构解码算法

可重构解码算法旨在高效处理不同视频格式和编码标准。通过动态适应输入流特性，它们可以针对特定视频内容优化解码过程。

*可变长度编码（VLC）解码器：VLC解码器使用可重构表结构存储VLC码字，并根据输入流的统计信息动态更新这些表。

*熵编码解码器：熵编码解码器，例如算术编码解码器，使用可重构编码模型来建模输入流的统计概率分布。

*运动补偿算法：运动补偿算法使用可重构搜索策略来查找匹配块，并根据视频内容的运动矢量分布进行调整。

*频率变换解码器：频率变换解码器，例如离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT），使用可重构基函数来表示视频帧，并根据视频内容的频率特性进行调整。

可重构控制机制

可重构控制机制负责协调解码器组件并根据输入流的变化调整算法参数。

*自适应码率控制：自适应码率控制机制监控解码器缓冲区状态，并根据网络条件和视频内容的复杂度动态调整输入码率。

*环路滤波控制：环路滤波控制机制调整环路滤波器参数，例如截止频率和阶数，以平衡图像质量和解码效率。

*并行处理控制：并行处理控制机制管理解码器并行资源的分配，例如解码线程和硬件加速器，以最大限度地提高吞吐量。

*错误恢复控制：错误恢复控制机制检测和纠正传输错误，并使用可重构策略恢复损坏的视频数据。

可重构解码器的优势

可重构解码器提供以下优势：

*高效率：可重构算法和控制机制根据输入流动态优化解码过程，提高解码效率。

*通用性：可重构架构支持广泛的视频格式和编码标准，使其适用于各种应用场景。

*灵活性：可重构解码器可以通过更新算法和控制机制来适应新的视频编码技术和标准。

*低功耗：可重构架构通过关闭未使用的组件和优化资源分配，降低功耗。

*可扩展性：可重构解码器可以通过添加额外的资源（例如并行处理单元）轻松扩展，以满足更高的性能需求。

结论

可重构解码器利用可重构算法和控制机制优化解码过程。这些可重构特性提供高效率、通用性、灵活性、低功耗和可扩展性等优点，使其成为现代视频处理系统的理想选择。第八部分应用领域与发展趋势关键词关键要点【可嵌入式系统】

1.硬件加速解码器在可嵌入式系统中得到广泛应用，如智能手机、平板电脑和可穿戴设备。

2.这些设备对低功耗、低延迟和高性能的需求推动了可重构解码器的发展，使其可以适应不同的视频编码格式和分辨率。

3.可重构解码器通过软硬件协同设计，实现了高能效和可扩展性，满足嵌入式系统的特定需求。

【云计算】

应用领域与发展趋势

应用领域

硬件加速解码器在视频、图像和音频处理等领域具有广泛的应用，包括：

*视频编解码：视频会议、流媒体、监控等。

*图像处理：医疗成像、计算机视觉、图像识别等。

*音频处理：音频编解码、降噪、回声消除等。

*无线通信：5G、Wi-Fi6等。

*数据中心：云计算、大数据处理等。

*物联网：视频监控、智能家居等。

发展趋势

硬件加速解码器技术正经历着快速的发展，其主要趋势包括：

1.可扩展性和可重构性

随着应用场景的不断扩展，硬件加速解码器需要具备更高的可扩展性和可重构性，以适应不同的应用需求。可重构架构能够动态调整解码器内部的资源配置，优化性能和功耗表现。

2.实时性和低延迟

在视频会议、游戏等实时应用中，硬件加速解码器必须具备低延迟和高实时性。采用流水线处理、并行处理等技术，可以大幅提升解码器的响应速度和吞吐量。

3.高集成度和低功耗

随着移动设备、物联网设备的普及，硬件加速解码器需要实现高集成度和低功耗，以满足便携性和续航时间的需求。先进的工艺技术、低功耗设计技术等正在成为发展重点。

4.软件可编程性和异构计算

为了提高灵活性，硬件加速解码器开始支持软件可编程性，允许用户自定义解码器内部的处理流程。异构计算架构将不同类型的计算资源（如CPU、GPU、FPGA）组合在一起，以优化性能和功耗。

5.AI赋能

人工智能技术正在与硬件加速解码器相结合，通过深度学习算法优化解码器参数、预测视