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1.概述

1.1圖像處理算法原理

2D圖像是由一個一個像素值表達而來，每個像素由一個具體的數(shù)字代表其顏色亮度等信息。而3D模型通常由頂點（Vertex） 組成，而紋理（Texture） 是一個 2D 圖像。所以圖像相關算法本質(zhì)都是對矩陣類的數(shù)據(jù)進行運算。

例如：通過卷積對圖像進行去噪

1.2 GPU加速

在計算機沒有GPU之前，所有的算法都是通過CPU來進行的，由于硬件結(jié)構(gòu)的特殊性，只能順序?qū)��?shù)據(jù)進行處理。而圖像類矩陣樣式的數(shù)據(jù)，是很適合分區(qū)、并行的處理方式的，GPU為此而生。

2.嵌入式GPU 的圖形加速技術

任何嵌入式硬件設計都遵循：可移動、低功耗、高集成、低成本……

2.1 硬件技術

1.架構(gòu)設計

l 可擴展性：現(xiàn)代嵌入式GPU通常采用模塊化設計，支持從低功耗到高性能的不同配置，以適應各種應用場景的需求。

l 多核架構(gòu)：為了提高并行處理能力和效率，嵌入式GPU常采用多核架構(gòu)，每個核心可以獨立執(zhí)行任務或協(xié)同工作。

l 統(tǒng)一著色器架構(gòu)：這種架構(gòu)允許頂點著色器、像素著色器等使用相同的資源池，提高了資源利用率。

2. 性能優(yōu)化

l 高帶寬內(nèi)存（HBM）：通過堆疊DRAM芯片來增加內(nèi)存帶寬，減少延遲，從而提升性能。

l 深度學習加速：一些嵌入式GPU集成了專門的硬件單元來加速神經(jīng)網(wǎng)絡運算，如NVIDIA的Tensor Core。

l 高效的渲染管線：優(yōu)化了渲染管線的設計，減少了不必要的計算步驟，提升了整體效率。

3. 功耗管理

l 動態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS）：根據(jù)當前的工作負載自動調(diào)整GPU的工作頻率和電壓，以達到節(jié)能的目的。

l 智能電源管理：利用先進的算法預測未來的負載情況，并提前調(diào)整電源狀態(tài)，確保在滿足性能要求的同時最小化能耗。

l 低功耗模式：當設備不活躍時，GPU可以進入低功耗甚至完全關閉的狀態(tài)，進一步節(jié)省電量。

4. 集成與兼容性

l 與CPU和其他處理器的緊密集成：為了實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)交換和協(xié)作處理，嵌入式GPU往往與CPU以及其他專用處理器（如DSP）緊密集成。

2.2 軟件技術

GPU畢竟是硬件，一定要由與之相匹配的設備驅(qū)動和開發(fā)框架才能建立必要的開發(fā)生態(tài)。不像桌面PC或是大型服務器一般被英偉達CUDA一家獨大，嵌入式無論是硬件還是軟件框架都有著非常靈活的業(yè)務針對性（特色），遵循小而專。當然盡量兼容桌面版圖形API是各廠家的追求，但限于硬件算力重新設計也是一種不得已的選擇。

l OpenGL ES (Embedded-System Graphics):是一種為嵌入式系統(tǒng)和移動設備優(yōu)化的圖形API。它提供了類似于桌面版OpenGL的功能，但針對資源受限的環(huán)境進行了優(yōu)化。OpenGL ES支持多種編程語言，包括C和C++，廣泛應用于移動游戲開發(fā)和嵌入式設備。

l Vulkan:是一個現(xiàn)代的、面向高性能計算的跨平臺圖形和計算API。它旨在提供對硬件的直接控制，以實現(xiàn)高效率的圖形和計算任務。Vulkan特別適用于嵌入式系統(tǒng)，因為它允許開發(fā)者優(yōu)化資源使用和實現(xiàn)低延遲渲染。

l DirectX:雖然DirectX主要與Windows平臺相關聯(lián)，但它的某些版本（如DirectX 11和12）也可以在支持的設備上運行，包括一些嵌入式系統(tǒng)。DirectX提供了豐富的API來支持3D圖形、音頻和視頻處理，適用于需要高性能圖形處理的應用。

l Metal (iOS/macOS)是蘋果公司為iOS和macOS開發(fā)的一個低級、高性能的圖形API。雖然它主要用于蘋果的操作系統(tǒng)，但通過跨平臺工具（如MoltenVK），它也可以在支持Metal的設備上運行。這對于需要在蘋果設備上實現(xiàn)高級圖形處理的嵌入式系統(tǒng)尤為重要。

l OpenCL:是一個用于異構(gòu)并行編程的框架，它支持多種類型的處理器，包括GPU。雖然OpenCL最初是為通用計算設計的，但它也可以用來加速圖形渲染任務。在嵌入式系統(tǒng)中，OpenCL可以用于優(yōu)化圖形處理的計算密集型部分。

l WebGPU:是一個為Web瀏覽器設計的圖形API，旨在提供與桌面和移動設備上使用的類似性能的GPU訪問。隨著Web技術的進步，WebGPU有可能在未來的嵌入式系統(tǒng)中通過瀏覽器實現(xiàn)高性能的圖形處理。

3.總結(jié)

嵌入式 GPU 的圖形加速技術研發(fā)的目的是讓圖像處理、AI機器學習和推理都能部署在端點設備之上（邊緣計算），以避免依賴云計算帶來的時延，甚至是通信中斷問題。當然鑒于嵌入式設備在硬件設計理念上無法脫離低功耗、低成本等現(xiàn)實問題，最終僅僅也只能一定程度上實現(xiàn)必要的計算“加速“。