Xilinx 视频实时转码一体机解密系列三:Alveo 加速器卡上的自适应比特率转码
judy 在 周一, 06/29/2020 - 14:52 提交
赛灵思面向低比特率(Alveo U50)或高密度应用(Alveo U30)实现最高质量的实时编码,并且以最低的主机 CPU 需求加速编码。另外,在 Alveo U50 和 U30 加速器卡上使用 ABR 阶梯提供 HEVC 和 H.264 编码流以及基于行业标准 FFmpeg 的简单 API。
赛灵思面向低比特率(Alveo U50)或高密度应用(Alveo U30)实现最高质量的实时编码,并且以最低的主机 CPU 需求加速编码。另外,在 Alveo U50 和 U30 加速器卡上使用 ABR 阶梯提供 HEVC 和 H.264 编码流以及基于行业标准 FFmpeg 的简单 API。
本篇博文将为您演示如何创建 AXI CDMA Linux 用户空间示例应用。示例设计将在 Zynq UltraScale+ RFSoC ZCU111 评估板上实现通过 AXI CDMA 把数据从 PS DDR 传输至 AXI BRAM。
本指南提供新版本的 Vivado® Design Suite 概述,包括有关新增功能和功能变更信息、软件安装需求以及许可信息。其中还提供了已知问题列表,并包含指向可提供最新信息的答复记录的链接。
UBIFS是更强壮的FLash文件系统。很多嵌入式系统都使用了UBIFS。Xilinx PetaLinux 2018.2也支持UBIFS。只需要在Linux/U-Boot里添加相关配置选项,就能为QSPI Flash创建UBIFS。
对实时视频流的需求给视频服务提供商带来了严峻挑战,因为他们必须在管理基础设施和互联网带宽运营成本的同时,还要为客户提供高质量体验。鉴于视频转换的计算强度,转码不断推升对灵活应变硬件加速的需求。
Xilinx快速傅立叶变换(FFT IP)内核实现了Cooley-Tukey FFT算法,这是一种计算有效的方法,用于计算离散傅立叶变换(DFT)。
类脑计算的基础是脉冲神经网络(SNN, Spiking Neural Network),相比 DNN(Deep Neural Networks)等第二代神经网络,SNN 工作机理更接近于生物大脑,因此被认为是第三代神经网络。类脑计算研究的一个重要任务是探索最适合SNN运行的类脑体系结构,研制高性能、低功耗的类脑计算机。
PCIe2.0规范于2007年1月5日推出,将PCIe1.0 2.5GT/s的传输速率提高了一倍,每个通道的吞吐率从250MB/s上升到500MB/s,因此2通道的PCIe可支持高达1GB的总吞吐量。
本文档摘自 UG1416 中的“Bootgen 工具”章节,描述了如何为 Zynq®-7000 SoC、7 系列 FPGA 和 Versal™ ACAP 器件生成启动镜像。
随着对视频直播的需求不断增长,更快的工作负载成为重中之重。视频服务提供商在控制其基础架构和运营成本的同时,还面临着提供高质量用户体验的挑战。鉴于转换视频的计算密度,转码需要灵活应变的硬件加速平台。