Mục lục ...................................................................................................................... 1 Giới thiệu vấn đề nghiên cứu .................................................................................... 2 1. Đặt vấn đề .................................................................................................... 2 2. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................... 2 Nội dung của vấn đề nghiên cứu ............................................................................... 3 1. Tổng quan về Kiến trúc máy tính và DataLevel Parallelism ..................... 3 1.1. Kiến trúc máy tính và vai trò của nó trong xử lý video ........................... 3 1.2. DataLevel Parallelism và lợi ích của nó trong việc xử lý dữ liệu video 3 2. Vector Architectures .................................................................................... 4 2.1. Định nghĩa và cách kiến trúc vector tận dụng DLP ................................. 4 2.2. Các tính năng và lợi ích của Vector Architectures trong xử lý video ..... 6 3. SIMD Architectures ..................................................................................... 7 3.1. Định nghĩa SIMD (Single Instruction, Multiple Data) Architectures ..... 7 3.2. Ưu điểm và nhược điểm của SIMD trong xử lý video: ........................... 7 4. GPU Architectures ..................................................................................... 10 4.1. GPU trong xử lý video ........................................................................... 10 4.2. Kiến trúc cơ bản của GPU ..................................................................... 10 4.3. Ưu Điểm Của GPU Trong Xử Lý Video: .............................................. 12 4.4. Ứng Dụng Cụ Thể Của GPU Trong Xử Lý Video: ............................... 13 Kết luận ................................................................................................................... 14 Tài liệu tham khảo ................................................................................................... 15
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ - ĐHQGHN KHOA ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG Tiểu luận Các vấn đề đại Kỹ thuật Máy tính Chủ đề: Kiến trúc máy tính cho xử lý video: Đa luồng liệu Họ tên: Đinh Văn Khải Mã sinh viên: 21020444 Lớp học phần: ELT3241_1 Hà Nội, ngày 04 Tháng Mười Hai 2023 Mục lục Mục lục Giới thiệu vấn đề nghiên cứu Đặt vấn đề 2 Mục tiêu nghiên cứu Nội dung vấn đề nghiên cứu .3 Tổng quan Kiến trúc máy tính Data-Level Parallelism .3 1.1 Kiến trúc máy tính vai trị xử lý video 1.2 Data-Level Parallelism lợi ích việc xử lý liệu video Vector Architectures 2.1 Định nghĩa cách kiến trúc vector tận dụng DLP .4 2.2 Các tính lợi ích Vector Architectures xử lý video .6 SIMD Architectures .7 3.1 Định nghĩa SIMD (Single Instruction, Multiple Data) Architectures .7 3.2 Ưu điểm nhược điểm SIMD xử lý video: GPU Architectures .10 4.1 GPU xử lý video 10 4.2 Kiến trúc GPU .10 4.3 Ưu Điểm Của GPU Trong Xử Lý Video: 12 4.4 Ứng Dụng Cụ Thể Của GPU Trong Xử Lý Video: 13 Kết luận 14 Tài liệu tham khảo 15 Giới thiệu vấn đề nghiên cứu Đặt vấn đề Trong thời đại số hóa ngày nay, phổ biến video nhiều lĩnh vực sống tạo tranh nhu cầu ngày tăng xử lý video cách hiệu Các ứng dụng từ giải trí, y tế đến an ninh đặt thách thức lớn việc xử lý lượng lớn liệu video cách nhanh chóng xác Trong bối cảnh này, vai trò định Computer Architecture trở nên rõ ràng, đặc biệt áp dụng khái niệm Data-Level Parallelism Việc xử lý video đòi hỏi hiệu tốc độ, đặc biệt đối mặt với yếu tố độ phân giải cao, tần suất khung hình nhanh, các định dạng nén phức tạp Do đó, nghiên cứu cách Computer Architecture sử dụng Data-Level Parallelism giúp tối ưu hóa quá trình xử lý video đáp ứng mức độ yêu cầu ngày cao từ ứng dụng khác Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu tiểu luận tìm hiểu phân tích cách kiến trúc máy tính, đặc biệt Vector, SIMD, GPU Architectures, tận dụng Data-Level Parallelism để cải thiện hiệu suất xử lý video Bài nghiên cứu sâu vào các khía cạnh cụ thể DataLevel Parallelism áp dụng chúng vào việc xử lý video từ khía cạnh khác giải mã, xử lý hình ảnh, nén video Bằng cách tập trung vào kiến trúc quan trọng Vector, SIMD, GPU, hiểu rõ cách chúng đồng tác động để tối ưu hóa việc xử lý video, cung cấp giải pháp hiệu hiệu suất cho ứng dụng thực tế Mục tiêu cuối đưa kiến thức cụ thể áp dụng chúng để cải thiện khả xử lý video kiến trúc máy tính đại Nội dung vấn đề nghiên cứu Tổng quan Kiến trúc máy tính Data-Level Parallelism 1.1 Kiến trúc máy tính vai trị xử lý video Trước hết, để hiểu vai trị kiến trúc máy tính xử lý video, cần định rõ khái niệm kiến trúc máy tính Kiến trúc máy tính tổ chức cách thức hoạt động thành phần hệ thống máy tính, từ đảm bảo tác vụ thực cách hiệu Trong ngữ cảnh xử lý video, kiến trúc máy tính đóng vai trò quan trọng việc xử lý hiển thị hình ảnh video cách nhanh chóng chất lượng Xử lý video đòi hỏi nhanh nhạy hiệu cao, từ việc xử lý ảnh đến giải mã video hiển thị Kiến trúc máy tính phải thiết kế để tối ưu hóa các tác vụ thông qua tận dụng khái niệm nhớ cache, đồng hóa đặc biệt Data-Level Parallelism 1.2 Data-Level Parallelism lợi ích việc xử lý liệu video Data-Level Parallelism khái niệm quan trọng thiết kế kiến trúc máy tính, các hoạt động thực đồng thời nhiều liệu đầu vào Trong ngữ cảnh xử lý video, việc trở nên quan trọng cần xử lý hàng loạt hình ảnh khung hình lúc Dữ liệu video thường lớn phức tạp, bao gồm hàng triệu pixel liệu màu sắc Sự tận dụng hiệu Data-Level Parallelism giúp kiến trúc máy tính thực phép toán đồng thời nhiều phần liệu video, từ cải thiện hiệu suất xử lý giảm thời gian đáp ứng Trong tiểu luận này, xem xét cụ thể cách kiến trúc máy tính tận dụng Data-Level Parallelism ba lĩnh vực chính: Vector Architectures, SIMD Architectures, GPU Architectures Điều giúp hiểu rõ cách DataLevel Parallelism tích hợp vào kiến trúc máy tính để nâng cao khả xử lý video Data-Level Parallelism (DLP) khái niệm quan trọng lĩnh vực Computer Architecture, nhấn mạnh vào khả xử lý nhiều liệu đồng thời để tăng cường hiệu suất Trong ngữ cảnh xử lý video, DLP đặt trọng điểm vào việc thực phép toán tập liệu lớn cách đồng thời, thay Mơ hình DLP thường triển khai qua kiến trúc Vector, SIMD, GPU, nơi mà lệnh áp dụng đồng thời lên nhiều liệu Điều quan trọng xử lý video với số lượng lớn pixel, frame liệu liên quan khác Vector Architectures 2.1 Định nghĩa cách kiến trúc vector tận dụng DLP Vector Architectures dạng kiến trúc máy tính mà các lệnh thực đồng thời nhiều liệu, thường tổ chức dạng vector Trong ngữ cảnh xử lý video, Vector Architectures áp dụng để tận dụng Data-Level Parallelism (DLP) cách xử lý đồng thời nhiều pixel hay phần tử liệu video Kiến trúc vectơ lấy tập hợp phần tử liệu nằm rải rác nhớ, đặt chúng vào tệp ghi lớn, hoạt động liệu tệp ghi sau phân tán kết trở lại nhớ Một lệnh hoạt động các vectơ liệu, dẫn đến hàng tá thao tác đăng ký-đăng ký các phần tử liệu độc lập Các tệp ghi lớn hoạt động đệm trình biên dịch điều khiển, vừa để ẩn độ trễ nhớ vừa để tận dụng băng thông nhớ Bởi tải lưu trữ vectơ phân chia theo đường ống sâu, nên chương trình toán độ trễ nhớ dài lần cho lần tải lưu trữ vectơ so với lần cho phần tử, khấu hao độ trễ 32 phần tử Thật vậy, các chương trình vector cố gắng giữ cho nhớ bận rộn Kiến trúc vectơ mang lại hiệu suất tốt mà khơng tốn lượng chi phí thiết kế phức tạp các xử lý siêu vô hướng không hoạt động tốt Lệnh vectơ kết hợp tự nhiên với xu hướng kiến trúc sư sử dụng chúng để tăng hiệu suất xử lý vô hướng theo thứ tự đơn giản mà không làm tăng đáng kể nhu cầu lượng độ phức tạp thiết kế Vector Architectures mở rộng thông qua RV64V Extension kiến trúc RISC-V, thị (ISA) mà đó, RV64V extension đặc biệt để hỗ trợ vectorization RV64V Extension mở rộng ghi (register file) để chứa vector registers Điều cho phép lưu trữ thực phép toán vector cách hiệu RV64V cung cấp loạt thị để thực phép toán vector, giúp tận dụng Data-Level Parallelism Cấu trúc kiến trúc vectơ, RV64V, bao gồm kiến trúc vơ hướng RISC-V Ngồi cịn có 32 ghi vectơ tất các đơn vị chức đơn vị chức vectơ Các ghi vectơ vơ hướng có số lượng cổng đọc ghi đáng kể phép thực nhiều thao tác vectơ đồng thời Một công tắc ngang (đường màu xám dày) kết nối cổng với đầu vào đầu các đơn vị chức vectơ (Jonh L Hennessy, David A.Patterson, 2019) Hình 2-1: Cấu trúc kiến trúc vectơ ▪ Vector registers: Mỗi ghi vectơ chứa vectơ nhất, RV64V có 32 vectơ, vectơ rộng 64 bit Tệp ghi vectơ cần cung cấp đủ cổng để cung cấp cho tất các đơn vị chức vectơ Các cổng cho phép mức độ chồng chéo cao hoạt động vectơ các ghi vectơ khác Các cổng đọc ghi, có tổng cộng 16 cổng đọc cổng ghi, kết nối với đầu vào đầu đơn vị chức cặp công tắc ngang Một cách để tăng băng thơng tệp đăng ký soạn từ nhiều ngân hàng, hoạt động tốt với vectơ tương đối dài ▪ Vector functional units: Mỗi đơn vị xếp đầy đủ trình triển khai bắt đầu hoạt động chu kỳ đồng hồ Cần có đơn vị điều khiển để phát mối nguy hiểm, mối nguy hiểm cấu trúc các đơn vị chức các mối nguy hiểm liệu truy cập vào sổ đăng ký ▪ Vector load/store unit: Bộ nhớ vectơ tải lưu trữ vectơ đến từ nhớ Tải lưu trữ vectơ xếp đầy đủ triển khai RV64V giả định để từ di chuyển các ghi vectơ nhớ với băng thông từ chu kỳ đồng hồ, sau độ trễ ban đầu Đơn vị thường xử lý tải vô hướng lưu trữ ▪ Scalar registers: Các ghi vơ hướng cung cấp liệu làm đầu vào cho các đơn vị chức vectơ, tính toán các địa để chuyển đến đơn vị tải/lưu trữ vectơ Đây 31 ghi đa thông thường 32 ghi dấu phẩy động RV64G Một đầu vào các đơn vị chức vectơ chốt giá trị vô hướng chúng đọc khỏi tệp ghi vơ hướng 2.2 Các tính lợi ích Vector Architectures xử lý video - Đồng thời hóa Dữ liệu (Data Parallelism): Đồng thời hóa liệu khả thực phép toán nhiều liệu đồng thời, thường thực vector, nhóm phần tử liệu có loại Vector Architectures tận dụng đồng thời hóa liệu để xử lý hàng loạt pixel frame video lúc Điều giúp giảm thời gian xử lý tăng hiệu suất tác vụ mã hóa, giải mã, xử lý hình ảnh - Hiệu suất Cao: Vector Architectures cung cấp hiệu suất cao cách thực phép toán nhiều liệu đồng thời, giảm thời gian thực toàn cục Trong tác vụ đòi hỏi xử lý video nhanh chóng phát sóng trực tiếp, Vector Architectures giúp tăng tốc trình xử lý đáp ứng nhanh chóng với liệu video đầu vào - Tối ưu hóa Bộ nhớ: Vector Architectures thường kèm với nhớ cache hiệu quả, giúp giảm thời gian truy cập liệu tối ưu hóa việc sử dụng nhớ Trong xử lý video, nơi có nhiều liệu liên tục, việc tối ưu hóa nhớ giúp giảm độ trễ tăng tốc trình xử lý video - Tiết Kiệm Năng Lượng: Bằng cách thực nhiều phép toán đồng thời, Vector Architectures hồn thành cơng việc với lệnh hơn, giảm độ trễ tiết kiệm lượng Trong thiết bị di động hệ thống có hạn lượng, Vector Architectures giúp tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lượng trình xử lý video - Ứng Dụng Đa Dạng: Vector Architectures không sử dụng xử lý video mà nhiều ứng dụng khác xử lý tín hiệu, tính tốn khoa học, trí tuệ nhân tạo Vector Architectures mang lại tính linh hoạt đa dụng, áp dụng nhiều lĩnh vực xử lý video, từ xử lý hình ảnh đến mã hóa giải mã video SIMD Architectures 3.1 Định nghĩa SIMD (Single Instruction, Multiple Data) Architectures Kiến trúc SIMD (Single Instruction, Multiple Data) hình thức quan trọng Data-Level Parallelism, lệnh thực đồng thời nhóm liệu SIMD thường sử dụng các CPU GPU để tận dụng DataLevel Parallelism tác vụ đòi hỏi xử lý hàng loạt liệu xử lý video, đồ họa, xử lý tín hiệu Trong xử lý video, SIMD Architectures giúp tối ưu hóa việc xử lý hàng loạt pixel phần tử liệu lúc Tiện ích mở rộng đa phương tiện SIMD (SIMD Instruction Set Extensions for Multimedia) bắt đầu quan sát đơn giản nhiều ứng dụng đa phương tiện hoạt động loại liệu hẹp so với xử lý 32 bit tối ưu hóa Hệ thống đồ họa sử dụng bit để thể màu số ba màu cộng với bit để minh bạch Tùy thuộc vào ứng dụng, mẫu âm thường biểu diễn 16 bit Bằng cách phân vùng chuỗi mang bên trong, chẳng hạn cộng 256 bit, xử lý thực hoạt động đồng thời các vectơ ngắn gồm 32 toán hạng bit, 16 toán hạng 16 bit, toán hạng 32 bit toán hạng 64 bit Tốn hạng Chi phí bổ sung cộng phân vùng nhỏ Giống các lệnh vectơ, lệnh SIMD định thao tác tương tự các vectơ liệu Không giống các máy vectơ có tệp ghi lớn chẳng hạn ghi vectơ RISC-V RV64V, chứa 32 phần tử 64 bit ghi số 32 ghi vectơ, lệnh SIMD có xu hướng định tốn hạng sử dụng ghi nhỏ nhiều tập tin Ngược lại với kiến trúc vectơ, vốn cung cấp tập lệnh tinh tế nhằm mục đích trở thành mục tiêu trình biên dịch vector hóa, phần mở rộng SIMD có ba thiếu sót chính: khơng có ghi độ dài vectơ, khơng có hướng dẫn truyền liệu sải bước thu thập/phân tán khơng có ghi mặt nạ (Dongarra, J.J., Luszczek, P., Petitet, A., 2003) 3.2 Ưu điểm nhược điểm SIMD xử lý video: Ưu điểm: ▪ Hiệu suất cao: SIMD phương pháp tối ưu để tận dụng Data-Level Parallelism xử lý video Việc thực lệnh nhiều liệu đồng thời giúp giảm độ trễ tăng tốc trình xử lý, đặc biệt áp dụng cho tác vụ đòi hỏi xử lý hàng loạt pixel mã hóa giải mã video ▪ Tiết kiệm lượng: Bằng cách giảm số lượng lệnh cần thiết để xử lý lượng lớn liệu, SIMD giảm lượng công việc lượng cần thiết cho trình xử lý video Điều làm cho SIMD trở thành lựa chọn phù hợp hệ thống có hạn lượng, các thiết bị di động thiết bị tích hợp Nhược điểm: ▪ Khả linh hoạt giảm: SIMD thường hiệu áp dụng cho tác vụ có cấu trúc liệu đồng Trong trường hợp khác nhau, kiến trúc trở nên khơng hiệu khơng linh hoạt việc xử lý loại liệu khác Ví dụ: Nếu ứng dụng xử lý video địi hỏi xử lý hình ảnh màu âm đồng thời, SIMD gặp khó khăn việc đồng thời xử lý hai loại liệu ▪ Khả lập trình khó khăn: Việc lập trình cho SIMD đầy thách thức, đặc biệt nhà phát triển Đòi hỏi hiểu biết sâu sắc cấu trúc máy tính tối ưu hóa mã lệnh để tận dụng Data-Level Parallelism Ví dụ: Việc viết mã cho SIMD thường đòi hỏi sử dụng hàm vectorized lệnh đặc biệt, làm tăng độ phức tạp mã nguồn đòi hỏi kiến thức chuyên sâu ▪ Giới hạn đa dạng liệu: SIMD hoạt động tốt xử lý loại liệu giống có cấu trúc đồng Trong lựa chọn lý tưởng cho xử lý video, gặp khó khăn xử lý loại liệu khác 3.3 Các ứng dụng cụ thể hiệu suất SIMD việc xử lý video: - Mã hóa Giải mã Video: SIMD rộng rãi sử dụng mã hóa giải mã video (video encoding and decoding) Các thuật toán mã hóa H.264, HEVC, hay VP9 thường tận dụng hiệu ứng SIMD để xử lý hàng loạt liệu pixel lúc Việc thực các phép toán đồng thời nhiều pixel giúp tăng tốc trình nén giải nén video, cải thiện hiệu suất việc truyền tải phát sóng video SIMD cho phép tối ưu hóa mã lệnh để hiệu hóa việc xử lý khối hình ảnh lớn trình mã hóa giải mã video Ví dụ: Trong thuật toán x264 (H.264 video encoder), SIMD sử dụng để thực phép toán nhiều pixel lúc, cải thiện hiệu suất mã hóa video - Xử Lý Hình Ảnh: Các lọc hình ảnh phép tốn xử lý hình ảnh thường sử dụng SIMD để thực đồng thời nhiều pixel, giúp cải thiện hiệu suất xử lý hình ảnh Việc áp dụng SIMD xử lý hình ảnh giúp tối ưu hóa quá trình thay đổi kích thước, làm mịn ảnh, thực phép biến đổi nhiều điểm ảnh lúc Ví dụ: Trong các thư viện xử lý hình ảnh OpenCV, SIMD tích hợp để tăng cường hiệu suất phép tốn xử lý hình ảnh, giúp thực lọc biến đổi nhanh chóng - Thực Tế Ảo Trị Chơi Điện Tử: SIMD sử dụng rộng rãi lĩnh vực thực tế ảo (VR) trò chơi điện tử để tăng cường hiệu suất đồ họa Trong việc xử lý đồ họa video thời gian thực, SIMD giúp thực phép toán đồng thời liệu hình ảnh video, cung cấp trải nghiệm trực quan mượt mà Ví dụ: Trong phát triển trị chơi điện tử, SIMD sử dụng để tối ưu hóa các phép toán đồ họa ánh sáng, bóng, hiệu ứng đặc biệt - Xử Lý Video Trực Tiếp (Real-Time Video Processing): Trong hệ thống an ninh, y tế, giải trí, SIMD tích hợp để xử lý video trực tiếp, từ nhận dạng đối tượng đến theo dõi chuyển động Việc thực đồng thời nhiều frame video giúp cải thiện khả phát xử lý kiện quan trọng thời gian thực Ví dụ: Trong hệ thống giám sát an ninh, SIMD sử dụng để tăng tốc việc xử lý video nhận diện đối tượng, giúp giảm độ trễ cải thiện khả đáp ứng GPU Architectures 4.1 GPU xử lý video GPU (Graphics Processing Unit) trở nên quan trọng xử lý video với phát triển nhanh chóng ứng dụng đa phương tiện, video game, thực tế ảo Sự diện GPU giúp tận dụng khả xử lý đồ họa mạnh mẽ cho tác vụ xử lý video phức tạp GPU có số lượng lõi xử lý (cores) lớn, cho phép chúng thực hàng loạt các phép toán đồng thời liệu, làm tăng hiệu suất xử lý video Các cải tiến kiến trúc giúp tối ưu hóa hiệu suất đáp ứng nhanh chóng với thách thức mới, độ phân giải cao, tốc độ khung hình cao, định dạng video 4.2 Kiến trúc GPU Giống kiến trúc vector, GPU hoạt động tốt với luồng liệu Cả hai kiểu có khả truyền liệu tập hợp phân tán ghi mặt nạ, đồng thời xử lý GPU chí cịn có nhiều ghi xử lý vectơ Đôi khi, GPU triển khai số tính định phần cứng mà xử lý vector triển khai phần mềm Sự khác biệt xử lý vector có xử lý vơ hướng thực thi chức phần mềm Không giống hầu hết kiến trúc vectơ, GPU dựa vào đa luồng Bộ xử lý SIMD đa luồng để ẩn độ trễ nhớ Tuy nhiên, mã hiệu cho kiến trúc vectơ GPU địi hỏi người lập trình phải suy nghĩ theo nhóm hoạt động SIMD Grid mã chạy GPU bao gồm tập hợp Thread Block Có tương tự Grid vòng lặp vector hóa Thread Block phần thân vịng lặp (sau khai thác dải, để trở thành vịng lặp tính toán đầy đủ) Để đưa ví dụ cụ thể, giả sử muốn nhân hai vectơ với nhau, vectơ dài 8192 phần tử: A=B*C Chúng ta quay lại ví dụ suốt phần Hình 4-1 cho thấy mối quan hệ ví dụ hai thuật ngữ GPU Mã GPU hoạt động toàn phần tử 8192 gọi Grid (hoặc vịng lặp vector hóa) Để chia thành các kích thước dễ quản lý hơn, Grid bao gồm Thread Block (hoặc phần thân vòng lặp vector hóa), khối có tối đa 512 phần tử Lưu ý lệnh SIMD thực thi 32 phần tử lúc Do đó, với 8192 phần tử vectơ, ví dụ có 16 Thread Block 16¼ 8192 512 Grid Thread Block phần trừu tượng lập trình triển khai phần cứng GPU giúp lập trình viên xếp mã CUDA họ (Thread Block tương tự vòng lặp vectơ khai thác theo dải có độ dài vectơ 32.) Thread Block gán cho xử lý thực thi mã gọi Bộ xử lý SIMD đa luồng Bộ lập lịch Thread Block Lập trình viên cho Bộ lập lịch Thread Block, triển khai phần cứng, biết có Thread Block chạy Trong ví dụ này, gửi 16 Thread Block tới Bộ xử lý SIMD đa luồng để tính tốn tất 8192 phần tử vịng lặp Hình 4-2 cho thấy sơ đồ khối đơn giản Bộ xử lý SIMD đa luồng Nó tương tự xử lý vector, có nhiều đơn vị chức song song thay số đơn vị 10 kết nối sâu xử lý vector Ở Hình 4-1, Bộ xử lý SIMD đa luồng gán 512 phần tử vectơ để làm việc Bộ xử lý SIMD xử lý đầy đủ với PC riêng biệt lập trình luồng Sau đó, phần cứng GPU chứa tập hợp Bộ xử lý SIMD đa luồng thực thi Grid Thread Block (phần thân vòng lặp vector hóa); nghĩa GPU xử lý đa luồng bao gồm Bộ xử lý SIMD đa luồng (Jonh L Hennessy, David A.Patterson, 2019) Hình 4-1: Ánh xạ Lưới (vịng lặp vector hóa), Khối luồng (khối SIMD) luồng hướng dẫn SIMD thành vectơ-vector nhân lên, 11 Hình 4-2: Sơ đồ khối đơn giản hóa Bộ xử lý SIMD đa luồng 4.3 Ưu Điểm Của GPU Trong Xử Lý Video: - Hiệu Suất Cao Thực Hiện Đồng Thời: Kiến Trúc Lõi Xử Lý Đa Nhiệm: GPU có số lượng lõi xử lý (cores) lớn, cho phép thực nhiều phép toán đồng thời liệu Điều giúp tăng hiệu suất xử lý video, đặc biệt tác vụ đòi hỏi thực đồng thời nhiều phép toán Xử Lý Hàng Loạt: Đặc điểm SIMD GPU cho phép xử lý hàng loạt liệu lúc, tối ưu hóa hiệu suất giảm độ trễ việc xử lý video - Tính Linh Hoạt Đa Nhiệm: Sự Linh Hoạt Của GPU: GPU không sử dụng xử lý video mà nhiều lĩnh vực khác đồ họa máy tính, machine learning, tính tốn khoa học Sự linh hoạt giúp GPU trở thành cơng cụ đa nhiệm đa ứng dụng Tích Hợp Với Các Ứng Dụng Khác: GPU thực nhiều công việc đồng thời, hiển thị video chơi trò chơi xử lý machine learning giải mã video, tận dụng tính đa nhiệm 12 - Thích Ứng Với Các Chuẩn Video Mới: Cập Nhật Firmware: GPU thường cập nhật để thích ứng với chuẩn video độ phân giải cao, HDR, các định dạng video lên Sự linh hoạt giúp đảm bảo GPU xử lý hiệu loại video chuẩn mã hóa/giải mã 4.4 Ứng Dụng Cụ Thể Của GPU Trong Xử Lý Video: - Mã Hóa Giải Mã Video: NVIDIA NVENC AMD VCE: GPU sử dụng ứng dụng mã hóa giải mã video Các công nghệ NVIDIA NVENC AMD VCE tận dụng khả xử lý hàng loạt GPU để thực nhanh chóng phép tốn mã hóa giải mã Giảm Áp Lực Cho CPU: Việc sử dụng GPU cho mã hóa giải mã giúp giảm áp lực cho CPU, giải phóng nguồn lực để thực tác vụ khác, đồng thời cải thiện hiệu suất tổng thể hệ thống - Xử Lý Video Đa Nhiệm: Hiển Thị Video Trong Trò Chơi: GPU thường sử dụng để hiển thị video trực tiếp trò chơi, giúp tạo trải nghiệm đa phương tiện đồng thời mượt mà Tác Vụ Đồng Thời: GPU có khả xử lý video đồng thời với tác vụ khác chơi trò chơi, làm việc với ứng dụng đồ họa, chí machine learning, thể tính đa nhiệm đa ứng dụng - Machine Learning Xử Lý Video: Nhận Diện Đối Tượng: GPU chơi vai trò quan trọng việc thực mơ hình machine learning cho nhận diện đối tượng video Phân Loại Hình Ảnh: Các thuật toán machine learning tối ưu hóa để chạy GPU, giúp xử lý phân loại hình ảnh nhanh chóng hiệu Phần bao gồm các ưu điểm GPU xử lý video, đặc biệt hiệu suất, tính linh hoạt đa nhiệm, với ứng dụng cụ thể mã hóa/giải mã video machine learning xử lý video 13 Kết luận Trong trình tìm hiểu kiến trúc máy tính cho xử lý video trình bảy trên, sâu vào Vector Architectures, SIMD Architectures, GPU Architectures - phương pháp quan trọng Data-Level Parallelism (DLP) Các kiến trúc không cung cấp hiểu biết vững cách máy tính xử lý đồng thời hàng loạt liệu, mà mở nhiều hội thách thức việc tối ưu hóa xử lý video ▪ Vector Architectures giúp tận dụng hiệu suất cao xử lý video, đặc biệt thực phép toán nhiều pixel đồng thời Ưu điểm bao gồm tính đồng nhất, hiệu tính tốn, khả tối ưu hóa nhớ ▪ SIMD Architectures hình thức quan trọng Data-Level Parallelism, cho phép thực lệnh nhiều liệu Đã nói rõ lập trình cho SIMD Multimedia Architectures mơ hình hiệu suất Roofline Visual để hỗ trợ tối ưu hóa mã nguồn hiểu rõ hiệu suất ▪ GPU, với hàng nghìn lõi nhỏ khả đồng thời xử lý hàng loạt công việc, nguồn lực quan trọng xử lý video Đã thảo luận kiến trúc bản, lập trình với CUDA, cách GPU đóng vai trị quan trọng nhiều ứng dụng xử lý video đại Trong tương lai, việc kết hợp kiến trúc chìa khóa để tối ưu hóa tồn diện hiệu suất xử lý video Sự tích hợp với cơng nghệ trí tuệ nhân tạo học máy mở nhiều hội để phát triển hệ thống xử lý video thông minh linh hoạt Trong bối cảnh ngày với gia tăng độ phức tạp liệu video, hiểu biết sâu rộng kiến trúc máy tính quan trọng Vector Architectures, SIMD Architectures, GPU Architectures cung cấp sở cho việc tối ưu hóa xử lý video, việc tích hợp chúng cách sáng tạo định hình tương lai công nghệ xử lý video 14 Tài liệu tham khảo Dongarra, J.J., Luszczek, P., Petitet, A 2003 The LINPACK benchmark: past, present and future Concurr Comput Pract 2003 Jonh L Hennessy, David A.Patterson 2019 Computer Architecture a Quantitative Approach 6th Edition 2019 15