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    影像專業(yè)NPU 淺析OPPO馬里亞納MariSiliconX芯片

    2022-05-30 15:35:30
    電腦愛好者 2022年2期
    關(guān)鍵詞:馬里亞納算力像素

    自研ISP的春天

    如今智能手機愈加看重影像(拍照,攝像)實力。但是,手機影像系統(tǒng)卻是一個非常長的鏈條,包括CMOS傳感器、馬達、光學(xué)防抖模塊、鏡片、鏡頭(光圈)、鍍膜,在光學(xué)信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號時還需要ISP影像處理器進行“糾錯”、“校驗”和“補償”,再通過后端標(biāo)定和AI算法調(diào)優(yōu)等過程。其中,ISP影像處理器芯片的角色最為特殊(圖1),也是手機廠商之間尋求影像差異化的最佳突圍路徑。

    對于一線智能手機品牌來說,自研芯片已是一項不可或缺的核心競爭力,而自研ISP因難度相對較?。ㄏ啾戎苯友邪l(fā)SoC),更是形成了一股風(fēng)潮。特別是在AI人工智能時代,也唯有自研的ISP才能算是“知根知底”,100%匹配自家的AI成像算法,進而更好地實現(xiàn)自身軟硬件的協(xié)同,解決用戶關(guān)心的痛點,在設(shè)計、硬件和系統(tǒng)趨于同質(zhì)化的當(dāng)下帶來更多的辨識度。

    火速鏈接

    如果你對ISP的原理感興趣,請參考本刊2021年第18期《兵家必爭之地淺析智能手機“心臟” 內(nèi)的I SP模塊》這篇文章。

    為了提升影像實力,在武裝更高規(guī)格CMOS傳感器之外,從去年開始以小米和vivo為代表的品牌就相繼走上了自研ISP影像處理器的道路。比如,小米去年發(fā)布的澎湃C1就幫助M I XFOLD折疊屏手機實現(xiàn)了更精細、更先進的3A(AF對焦、AWB白平衡及AE自動曝光)處理(圖2);vivoV1也能讓X70 Pro+在低功耗條件下就實現(xiàn)暗光環(huán)境下的實時預(yù)覽,在高速處理同等計算量任務(wù)時,V1的專用算法相比軟件實現(xiàn)的方式可使硬件電路功耗降低50%,還能提供游戲插幀體驗,震撼更勝以往(圖3)。

    如今,終于輪到OPPO“交作業(yè)”了。

    OPPO入局的考量

    OPPO在過去一直都在手機影像領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力,無論是從Find X3系列開始提出的“全鏈路10bit色彩引擎”還是Reno7系列獨享的RGBW傳感器IMX709,再往前還能追溯到開啟美顏時代的Ulike、配備旋轉(zhuǎn)攝像頭的N系列、可讓1300萬像素攝像頭實現(xiàn)5000萬像素的超清畫質(zhì)成像技術(shù)、R17 Pro獨特的F1.5/F2.4靈動光圈、第一代Reno主打的10倍混合光學(xué)變焦技術(shù),每一項技術(shù)或功能都令人印象深刻。

    在這個過程中,OPPO在通用SoC平臺(如高通驍龍、聯(lián)發(fā)科天璣移動平臺芯片)上積累了許多AI算法,但同時也發(fā)現(xiàn)了一系列問題。比如,以O(shè)PPO獨享的IMX709傳感器為例,由于它采用了定制的RGBW排列,需要整個圖像處理鏈路進行優(yōu)化增強,很難與通過SoC平臺實現(xiàn)緊密耦合,無法實現(xiàn)最大的收益。為此,OPPO不得不在IMX 70 9傳感器邏輯層內(nèi)置OPPO自研硬件級IP——RGBW圖像處理單元,耗資巨大(圖4)。

    另一方面,通用SoC平臺通常是1年1次迭代升級,而AI算法卻無時無刻不在更新完善,二者在時間上難以匹配。此外,隨著超級夜景、A I美顏、A I視頻防抖等功能的出現(xiàn),AI算法在一定程度上已經(jīng)超越了基于傳統(tǒng)ISP硬件芯片進行計算的效果。雖然通用SoC平臺內(nèi)都已集成AI模塊,但其AI算力卻無法被手機廠商自己的AI算法充分調(diào)用,效率和功耗的損失極大。

    對于已經(jīng)擁有定制傳感器和成熟A I算法,并深諳用戶需求的OPPO來說,急需一顆可以將全鏈路10 bit 色彩引擎、IM X709傳感器(包括后續(xù)版本)、獨家AI算法等資源進行影像鏈路垂直整合的芯片,填補OPPO缺乏可控影像專用處理器的最后短板,將AI算法和傳統(tǒng)ISP進行更好地結(jié)合,迎接即將到來的“計算影像”時代。

    淺析馬里亞納MariSilicon X

    需要注意的是,OPPO首款自研芯片并非小米和vivo自研的ISP影像處理器,而是難度更高的專為影像而生的NPU——馬里亞納MariSilicon X(圖5)。官方稱該芯片是OPPO未來十年影像的開篇之作,將完全服務(wù)于OPPO定制化的計算影像需求,未來它將和通用平臺一起構(gòu)成了手機核心運算的左右大腦,正式開啟“一機雙芯”時代。

    6nm制程工藝作

    為一顆“非主流”的芯片,OPPO馬里亞納MariSilicon X采用DSA新黃金架構(gòu)理念,并選用了當(dāng)前仍處于領(lǐng)先水平的臺積電6nm制程工藝(圖6),需要付出更多的設(shè)計、流片成本和開發(fā)周期。作為對比,無論是小米澎湃C1還是vivo V1都采用了更主流的12nm制程工藝。有了更先進工藝的加持,馬里亞納MariSilicon X才實現(xiàn)了同級最好的能效比,達到了OPPO對自研芯片的預(yù)期要求。

    ISP和NPU合二為一

    馬里亞納MariSiliconX內(nèi)部有兩大OPPO自研的核心IP,分別是MariNeuro AI計算單元和MariLumi影像處理單元(圖7)。其中,前者扮演的就是類似驍龍AI引擎和聯(lián)發(fā)科APU的“NPU”,而后者則是傳統(tǒng)意義上的“ISP”。二者攜手,便能充分發(fā)揮定制圖像傳感器以及自研AI影像算法的能力,彌補當(dāng)前通用SoC平臺集成的ISP和AI算力不足的難題,而且不存在功耗和芯片面積的浪費問題。

    MariNeuro AI計算單元

    馬里亞納MariSiliconX集成的Mar iNeuroAI計算單元可以提供高達18TOPS的算力,以及11.6TOPS/W的能效表現(xiàn)(圖8)??吹?8TOPS這組數(shù)據(jù)時,估計不少朋友會感到不屑——驍龍888集成的第六代高通AI引擎可是有著26TOPS的算力。但正如前文所述,手機廠商無法在影像方面充分調(diào)度通用SoC平臺的AI算力。

    以搭載驍龍888的Find X3 Pro為例,在這款手機上運行OPPO自研的4K(視頻)AI降噪算法時最多只能跑出2FPS,而且功耗也接近1.7W。但在搭載了馬里亞納MariSilicon X的平臺上,運行同樣的測試項目卻能跑出40FPS的幀數(shù),功耗也低至0.8W,實現(xiàn)了20倍的性能躍升,同時功耗降低超過50%,充分體現(xiàn)了越專用越高效的顯著優(yōu)勢。

    馬里亞納MariSilicon X的AI計算之所以如此高效,還因為它解決了傳統(tǒng)AI芯片的內(nèi)存墻瓶頸(圖9)。簡單來說,OPPO為它配備了豪華的雙層存儲架構(gòu),包括可提供高達每秒萬億比特(Tb /s)超大吞吐量的內(nèi)存子系統(tǒng),以及傳輸速度高達8.5GB/秒的獨立DDR帶寬,后者可為芯片內(nèi)各個計算單元提供獨立帶寬,還能為手機系統(tǒng)總帶寬帶來額外的17%增量,在有效減少數(shù)據(jù)搬運的同時提升能效比。

    MariLumi影像處理單元

    MariLumi影像處理單元也是馬里亞納MariSilicon X的核心組成部分(圖10),它支持最高20bit的處理位寬,并支持驚人的20bit Ultra HDR。作為對比,高通新一代驍龍8集成三核18bit ISP,支持18bit RAW格式拍攝;聯(lián)發(fā)科天璣9000集成的第七代的Imagiq ISP也僅支持18bit HDR。

    20bit Ultra HDR意味著能覆蓋100萬:1的最大亮度范圍,即一張照片當(dāng)中最暗和最亮的部分相差了100萬倍,達到了新一代驍龍8及天璣9000的4倍,幾乎與人眼真實的感受無異(圖11)。

    20bit實時RAW計算

    RAW是一種未經(jīng)過壓縮的無損原生照片格式,最大程度保留了照片拍攝的原始信息,這也使得其擁有更大的后期制作空間。在傳統(tǒng)的手機影像計算中,通常是將CMOS輸出的R AW信息先通用S oC平臺集成的ISP轉(zhuǎn)換成RGB信息,再轉(zhuǎn)換成YUV(AI降噪和HDR也在該階段完成),而其中的每一步轉(zhuǎn)換都存在一定的信息耗損,其最高上限只有18bit HDR。

    通過馬里亞納MariSilicon X對影像鏈路的垂直整合,就可以重塑轉(zhuǎn)換鏈路,將處理節(jié)點提前(圖12),直接在信息量100%的RAW域做實時計算,因此才實現(xiàn)了20bit實時R AW計算和20 bit UltraHDR功能,并能夠帶來8dB的圖像信噪比提升。換句話說,這顆影像NPU會搶在手機搭載的通用SoC平臺之前進行HDR和AI降噪等操作,處理之后才會交付給通用SoC平臺(圖13)。

    專屬RGBW Pro模式

    早在2015年OPPO就曾在R7 Plus身上應(yīng)用過RGBW傳感器(IMX278),號稱低照度下感光能力提升32%,噪點降低78%,室內(nèi)弱光及夜拍均有更為強大的表現(xiàn)。可惜,受制于當(dāng)年芯片的制程、信號串?dāng)_、算力不足以及缺少像素合并技術(shù)等原因,RGBW的IMX278實際成像存在色彩失準(zhǔn)和摩爾紋等問題。

    OPPO Reno7系列主打的IMX709內(nèi)部集成了自研的RGBW圖像融合單元,強大的算力再疊加四合一像素算法和DTI像素隔離技術(shù),已經(jīng)很好地解決了RGBW的先天缺陷,并且減少了傳感器子像素之間的串?dāng)_,進而提升純凈度,可顯著提升人像模式下在膚色、細節(jié)、明暗等方面的表現(xiàn)。

    但是,在通用SoC平臺下,依舊無法發(fā)揮IMX709,或者說RGBW傳感器的全部實力。為此,OPPO借助馬里亞納MariSilicon X的雙通路設(shè)計,首次實現(xiàn)了對RGB和W像素的分隔處理,最大化利用每一種像素特性,釋放出RGBW陣列的全部潛力。據(jù)悉,馬里亞納MariSilicon X的RGBW Pro模式可帶來8.6dB的信噪比提升,以及1.7倍的解析力提升(圖14),在傳感器尺寸規(guī)格都沒有變化的前提下實現(xiàn)大幅的影像效果增強。

    AI夜景視頻首次嘗鮮4K

    正如前文所述,哪怕驍龍888有著26 TOPS的AI算力,在進行OPPO自研的4K AI降噪算法時的幀數(shù)和功耗表現(xiàn)也極不理想。換句話說,現(xiàn)階段這種AI降噪只能用于拍照,而無法放在視頻拍攝方面。

    但是,在馬里亞納MariSilicon X的加持下,就能同時讓20bit RAW計算、20bit Ultra HDR、4K AI HDR視頻降噪同時用于拍照或是視頻錄制,首次讓Android生態(tài)下的AI視頻有了4K表現(xiàn)(圖15),也讓4K視頻第一次擁有了AI能力。

    小結(jié)

    總的來說,馬里亞納MariSilicon X是一款性能強大且擁有極致能效比的影像專用NPU,綜合了比通用SoC平臺更強的AI算力和ISP性能,其主打的Ultra HDR能力、無損的實時RAW計算以及最大化傳感器能力的RGBWPro都是可以解決當(dāng)下手機影像痛點的特色??梢灶A(yù)見,這顆OPPO自研的NPU芯片將主要服務(wù)于更多與視頻拍攝相關(guān)的創(chuàng)新的AI功能,用計算攝影突破手機影像功能的極限。據(jù)悉,馬里亞納MariSilicon X將被新一代Find X系列首發(fā),以雙芯時代正式開啟面向未來十年的計算影像新篇章(圖16)。

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