Suchen

Bild- und Signalverarbeitung Kommende Anwendungsfelder für Embedded-GPUs

Autor / Redakteur: Kristof Beets * / Sebastian Gerstl

Höhere Auflösungen, schnellere Bildwiederholraten, aufwändigere Anzeigen: Die Aufgaben für Embedded-GPUs sind enorm gewachsen. Um für die Zukunft sicher zu sein, sind skalierbare GPU-Lösungen gefragt.

Firmen zum Thema

AR-App im Smartphone: Augmented- und Virtual-Reality zählen mit zu den jüngsten Trends, die großen Wert auf leistungsstarke und doch stromsparende Embedded-GPUs legen. Die Anforderungen an eingebettete Grafikprozessoren werden auf breiter Ebene steigen.
AR-App im Smartphone: Augmented- und Virtual-Reality zählen mit zu den jüngsten Trends, die großen Wert auf leistungsstarke und doch stromsparende Embedded-GPUs legen. Die Anforderungen an eingebettete Grafikprozessoren werden auf breiter Ebene steigen.
(Bild: Imagination Technologies)

Das Anwendungsfeld von Embedded-GPUs hat sich im Laufe der Zeit von Smartphones und Tablets auf Set-Top-Boxen, Fernsehgeräte und Fahrzeug-Infotainmentsysteme ausgeweitet. Immer häufiger finden sich GPUs nun auch in neueren Anwendungen wie dem Internet der Dinge (IoT), Wearables, VR/AR (Virtual/Augmented Reality) und Servern. Für bestimmte neue Marktsegmente ist GPU-IP unvermeidlich und zwingend erforderlich, vor allem wenn ein Display ein integraler Bestandteil des Produkts ist.

VR und AR benötigen zum Beispiel eine sehr hohe Grafikleistung. Diese Märkte können ohne GPU nicht existieren, also steigt deren Anteil in diesen Bereichen. Besonders interessant ist der Einsatz von GPUs im IoT und in Wearables, wo ein Display vorhanden sein kann, aber die Auflösung so gering ist, dass eine CPU dieses ansteuert.

Auch der Einsatz in Geräten, die kein Display aufweisen, ist denkbar, z.B. in zahlreichen IoT-Anwendungen und Serveranwendungen. Der Einsatz einer GPU in diesen Bereichen rechtfertigt sich dann durch einen oder beide der folgenden Faktoren: Energieeffizienz und eine höhere Rechenleistung als eine entsprechende CPU bereitstellen kann.

In Wearables mit Display, z.B. einer Smart Watch, erhöht eine GPU die Leistungsfähigkeit, um die Funktionalität zu erhöhen. Entscheidend bei Wearables ist aber eine lange Batterielebensdauer. In Anwendungen ohne Display, hilft eine GPU fast immer bei Problemen rund um die parallele Datenverarbeitung, die mit GPU-Architekturen und deren Programmausführung einfacher durchzuführen ist.

Imagination verzeichnet einen zunehmenden Einsatz von GPUs bei seinen Kunden – gerade in diesen nicht offensichtlichen und nicht traditionellen Märkten, in denen die Leistungsmerkmale einer GPU sinnvoll genutzt werden und das Aufbereiten von Pixeln nicht zur Hauptfunktion zählt. Mit der zunehmenden Beliebtheit von VR/AR-Anwendungen übernehmen GPUs neben der grafischen Verarbeitung auch immer mehr allgemeine Datenverarbeitung. Bei VR und AR müssen die Rendering- und Bildverarbeitungssysteme wesentlich mehr leisten als die Wiedergabe (das Rendering) von Bildern.

Dabei ist eine universelle Datenverarbeitung erforderlich. Ein Teil dieser Rechenleistung wird für die Grafikaufbereitung verwendet, was aber nicht der traditionellen Rasterung entspricht. Daher ist eine GPU-Mikroarchitektur entscheidend, die GPU- und Rechenlasten auf verschiedenen Stufen innerhalb eines einzelnen Rendering-Frames verarbeiten kann.

GPUs für herkömmliche und kommende Anwendungen

Um unvorhersehbare Ziele hinsichtlich Leistungsfähigkeit, Stromverbrauch und Chipflächenbedarf zu erfüllen und um sicherzustellen, dass Kunden dieselbe GPU-Architektur und Software-Investitionen über ihre gesamte Produktlinie – auch für kommende Anwendungen – verwenden können, kommt es darauf an, dass Imagination als IP-Provider ein skalierbares und in gewisser Weise modulares und anpassbares GPU-Design bereitstellt. Damit können wir auf neue Marktsegmente und Designs reagieren, die wir bei der Entwicklung einer neuen GPU-Familie möglicherweise noch gar nicht berücksichtigt hatten.

Der entscheidende Skalierungsfaktor einer GPU ist immer die Leistungsfähigkeit. Dazu zählt die Anzahl der Fließkomma-Operation oder die Anzahl der Pixel, die die GPU verarbeiten kann.

Das PowerVR-Angebot von Imagination umfasst daher sehr kleine und dennoch funktionsreiche GPUs wie den PowerVR GX5300, der weniger als 0,5 mm2 Platz in 28-nm-Technologie einnimmt – bis hin zu hochwertigen, sehr leistungsfähigen, größeren Designs. Damit decken wir ein breites Spektrum an Produkten ab, sobald lizenzierbares GPU-IP erforderlich ist.

Im gesamten Angebotsspektrum müssen GPU-Architekturen so ausgelegt sein, dass sie den Energieverbrauch so weit wie möglich für das erforderliche Leistungsniveau reduzieren. Die PowerVR-Mikroarchitektur ist von Grund auf darauf ausgelegt, Energie einzusparen. Die neue Tile-basierte Deferred-Rendering-Mikroarchitektur führt während des Renderns nur so viel Arbeit aus, wie gerade nötig ist.

Die Architektur verarbeitet keine Pixel, die nicht zum endgültigen Bild beitragen. Weniger Arbeit bedeutet in diesem Fall eine erhebliche Energieeinsparung. Werden die Shader-Programme für diese versteckten Pixel nicht ausgeführt, lässt sich der für die ALU und Zugriffsregisterbanken erforderliche Strom einsparen.

Werden die Texturen nicht abgetastet und Pixel nicht in den Zwischen- oder Endpuffer geschrieben, spart dies eine unglaubliche Menge an Speicherzugriffen. Diese Zugriffe auf externen Speicher benötigen nicht nur eine hohe Bandbreite und verschwenden diese Ressource, sondern verbrauchen auch eine Menge Energie.

Mit der hochskalierbaren und energieeffizienten PowerVR-Serie ergeben sich neue Konfigurationen, die im Markt mit minimalem Aufwand umgesetzt werden können. Damit lassen sich zukünftige Marktsegmente und Anwendungen bedienen.

Raytracing-GPUs im Embedded-Umfeld

Die Raytracing-Technologie (Strahlverfolgung) von Imagination, wie sie in den PowerVR Wizard GPUs zum Einsatz kommt, kann fotorealistische/hyperrealistische Grafiken auf einem Bildschirm innerhalb des für solche Funktionen vorgesehenen Energiebudgets erzeugen. Diese Technologie liefert fotorealistische Ergebnisse für AR/VR-Headsets, Spielekonsolen, Automotive-Instrumenten-Cluster und andere Anwendungen.

Die Technik eignet sich besonders für den nicht-traditionellen GPU-Einsatz in den Bereichen VR/AR, Automotive etc. Raytracing ist dann von Vorteil, wenn ein gerendertes Bilderpaar für jedes Auge aufgenommen und so verändert wird (Warping), dass es ein Bildausgabesystem korrekt wiedergeben kann, z.B. für die Linsen der empfangenden Augen in einem Headset.

In einem Auto kann die Technik die an Head-up-Display-Linsen (HUD) gesendeten Bilder so verändern, dass sie auf einer gekrümmten Oberfläche (wie der Windschutzscheibe) wie auf einem Flachbildschirm erscheinen. Ein kundenspezifisches Objektiv erübrigt sich somit. Die Ausführung des Warpings auf einem Hardware-Raytracer, der mit der GPU gekoppelt ist, ist ein klarer Vorteil gegenüber dem Ausführen der gleichen Last auf einer eigenständigen GPU.

Ein einzelnes System kann damit auch scharfe HMIs (Mensch-Maschine-Schnittstellen) auf jedem Bildschirm erzeugen – nur mit einer einfachen Änderung des Vorverzerrungsalgorithmus. Ein und dasselbe HUD-System kann somit in einer Serie von Fahrzeugen verschiedener Hersteller zum Einsatz kommen.

Darüber hinaus kann Raytracing für Foveated-Rendering verwendet werden, um mehr Details in der Bildmitte zu platzieren, die das Auge generell fixiert. Mit Raytracing wird in einem AR-/VR-Headset die Blickrichtung mithilfe von Sensoren verfolgt und die Mehrheit der Strahlen (Rays) auf die Bildmitte konzentriert, die der Benutzer gerade betrachtet. Dies ist eine wesentlich effizientere Nutzung des gesamten Strahlenbudgets und führt zu einer merklich höheren Detailtreue.

Raytracing sorgt auch für verbesserte, rasterisierte Grafiken (wie sie heute Standard sind), wenn eine Hybrid-Lösung (Rasterung/Raytracing) zum Einsatz kommt. Die Anwendungsvielfalt von Raytracing reicht vom Hinzufügen realistischer Schatten in einer Szene (um z.B. Zifferblätter und Zeiger schärfer darzustellen), bis hin zu absolut fotorealistischen Bildern eines Fahrzeugs in einem Infotainment-System.

Embedded-GPUs sind zunehmend gefragt

Für traditionelle GPU-Märkte gibt es immer eine Möglichkeit, eine bessere visuelle Benutzererfahrung zu bieten. Das bedeutet immer höhere Display-Auflösungen, höhere Auffrischraten und bessere Pixelqualität, was höhere Investitionen in GPUs erfordert. In kommenden Anwendungen erfüllt die GPU ein wachsendes Aufgabenfeld.

All dies deutet auf eine hohe Nachfrage nach Embedded-GPUs hin, die mit skalierbarem PPA und Leistungsmerkmalen wie Raytracing ausgestattet sind, um neue Funktionen zu ermöglichen, damit Unternehmen Produkte entwickeln können, mit denen sie sich im Markt differenzieren können.

* Kristof Beets ist Director of Business Development, PowerVR Graphics, bei Imagination Technologies

(ID:44540486)