1.概述

1.1图像处理算法原理

2D图像是由一个一个像素值表达而来，每个像素由一个具体的数字代表其颜色亮度等信息。而3D模型通常由顶点（Vertex） 组成，而纹理（Texture） 是一个 2D 图像。所以图像相关算法本质都是对矩阵类的数据进行运算。

例如：通过卷积对图像进行去噪

1.2 GPU加速

在计算机没有GPU之前，所有的算法都是通过CPU来进行的，由于硬件结构的特殊性，只能顺序对数据进行处理。而图像类矩阵样式的数据，是很适合分区、并行的处理方式的，GPU为此而生。

2.嵌入式GPU 的图形加速技术

任何嵌入式硬件设计都遵循：可移动、低功耗、高集成、低成本……

2.1 硬件技术

1.架构设计

l 可扩展性：现代嵌入式GPU通常采用模块化设计，支持从低功耗到高性能的不同配置，以适应各种应用场景的需求。

l 多核架构：为了提高并行处理能力和效率，嵌入式GPU常采用多核架构，每个核心可以独立执行任务或协同工作。

l 统一着色器架构：这种架构允许顶点着色器、像素着色器等使用相同的资源池，提高了资源利用率。

2. 性能优化

l 高带宽内存（HBM）：通过堆叠DRAM芯片来增加内存带宽，减少延迟，从而提升性能。

l 深度学习加速：一些嵌入式GPU集成了专门的硬件单元来加速神经网络运算，如NVIDIA的Tensor Core。

l 高效的渲染管线：优化了渲染管线的设计，减少了不必要的计算步骤，提升了整体效率。

3. 功耗管理

l 动态电压频率调整（DVFS）：根据当前的工作负载自动调整GPU的工作频率和电压，以达到节能的目的。

l 智能电源管理：利用先进的算法预测未来的负载情况，并提前调整电源状态，确保在满足性能要求的同时最小化能耗。

l 低功耗模式：当设备不活跃时，GPU可以进入低功耗甚至完全关闭的状态，进一步节省电量。

4. 集成与兼容性

l 与CPU和其他处理器的紧密集成：为了实现更高效的数据交换和协作处理，嵌入式GPU往往与CPU以及其他专用处理器（如DSP）紧密集成。

2.2 软件技术

GPU毕竟是硬件，一定要由与之相匹配的设备驱动和开发框架才能建立必要的开发生态。不像桌面PC或是大型服务器一般被英伟达CUDA一家独大，嵌入式无论是硬件还是软件框架都有着非常灵活的业务针对性（特色），遵循小而专。当然尽量兼容桌面版图形API是各厂家的追求，但限于硬件算力重新设计也是一种不得已的选择。

l OpenGL ES (Embedded-System Graphics):是一种为嵌入式系统和移动设备优化的图形API。它提供了类似于桌面版OpenGL的功能，但针对资源受限的环境进行了优化。OpenGL ES支持多种编程语言，包括C和C++，广泛应用于移动游戏开发和嵌入式设备。

l Vulkan:是一个现代的、面向高性能计算的跨平台图形和计算API。它旨在提供对硬件的直接控制，以实现高效率的图形和计算任务。Vulkan特别适用于嵌入式系统，因为它允许开发者优化资源使用和实现低延迟渲染。

l DirectX:虽然DirectX主要与Windows平台相关联，但它的某些版本（如DirectX 11和12）也可以在支持的设备上运行，包括一些嵌入式系统。DirectX提供了丰富的API来支持3D图形、音频和视频处理，适用于需要高性能图形处理的应用。

l Metal (iOS/macOS)是苹果公司为iOS和macOS开发的一个低级、高性能的图形API。虽然它主要用于苹果的操作系统，但通过跨平台工具（如MoltenVK），它也可以在支持Metal的设备上运行。这对于需要在苹果设备上实现高级图形处理的嵌入式系统尤为重要。

l OpenCL:是一个用于异构并行编程的框架，它支持多种类型的处理器，包括GPU。虽然OpenCL最初是为通用计算设计的，但它也可以用来加速图形渲染任务。在嵌入式系统中，OpenCL可以用于优化图形处理的计算密集型部分。

l WebGPU:是一个为Web浏览器设计的图形API，旨在提供与桌面和移动设备上使用的类似性能的GPU访问。随着Web技术的进步，WebGPU有可能在未来的嵌入式系统中通过浏览器实现高性能的图形处理。

3.总结

嵌入式 GPU 的图形加速技术研发的目的是让图像处理、AI机器学习和推理都能部署在端点设备之上（边缘计算），以避免依赖云计算带来的时延，甚至是通信中断问题。当然鉴于嵌入式设备在硬件设计理念上无法脱离低功耗、低成本等现实问题，最终仅仅也只能一定程度上实现必要的计算“加速“。