嵌入式 GPU 的圖形加速技術解析
時間：2025-06-06 來源：華清遠見
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都是對矩陣類的數據進行運算。
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，由于硬件結構的特殊性，只能順序對數據進行處理。而圖像類矩陣樣式的數據，是很適合分區、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.架構設計
l 可擴展性：現代嵌入式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：為了提高并行處理能力和效率，嵌入式GPU常采用多核架構，每個核心可以獨立執行任務或協同工作。
l 統一著色器架構：這種架構允許頂點著色器、像素著色器等使用相同的資源池，提高了資源利用率。
2. 性能優化
l 高帶寬內存（HBM）：通過堆疊DRAM芯片來增加內存帶寬，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網絡運算，如NVIDIA的Tensor Core。
l 高效的渲染管線：優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 動態電壓頻率調整（DVFS）：根據當前的工作負載自動調整GPU的工作頻率和電壓，以達到節能的目的。
l 智能電源管理：利用先進的算法預測未來的負載情況，并提前調整電源狀態，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，進一步節省電量。
4. 集成與兼容性
l 與CPU和其他處理器的緊密集成：為了實現更高效的數據交換和協作處理，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動和開發框架才能建立必要的開發生態。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和移動設備優化的圖形API。它提供了類似于桌面版OpenGL的功能，但針對資源受限的環境進行了優化。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和嵌入式設備。
l Vulkan:是一個現代的、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，以實現高效率的圖形和計算任務。Vulkan特別適用于嵌入式系統，因為它允許開發者優化資源使用和實現低延遲渲染。
l DirectX:雖然DirectX主要與Windows平臺相關聯，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。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，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高級圖形處理的嵌入式系統尤為重要。
l OpenCL:是一個用于異構并行編程的框架，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。在嵌入式系統中，OpenCL可以用于優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中通過瀏覽器實現高性能的圖形處理。
3.總結
嵌入式 GPU 的圖形加速技術研發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、低成本等現實問題，最終僅僅也只能一定程度上實現必要的計算“加速“。
