GPU 在 WebRTC 中的重要性：加速 AI、视频流和实时通信

图形处理器（GPU）最初设计用于加速游戏，使复杂的图形计算能够并行运行。中央处理器（CPU）擅长一次高精度地执行几条指令，而 GPU 则不同，GPU 专为大规模并行性而构建，可同时处理数千个操作。

这种根本性差异使得 GPU 不仅适合渲染图形，还适合大规模数据处理，而大规模数据处理一直推动着 WebRTC 视频流的发展。这种能力对于 AI 驱动的应用程序也至关重要，可显著提高深度学习模型的训练和推理速度。

让我们来看看 GPU 如何在两个关键领域增强 WebRTC 应用程序：并行处理对实时通信的基本优势，包括 GPU 加速的视频流功能，以及对语音处理和语言模型等 AI 功能的革命性影响。

GPU 优势：了解并行处理

CPU 和 GPU 处理之间的差异相当显著。我最喜欢的一个演示来自经典的 Mythbusters 剧集，其中展示了 GPU 如何比 CPU 快几个数量级地处理复杂计算。

视频地址：https://youtu.be/-P28LKWTzrI

NVIDIA是并行处理突破领域的先驱。后来，AMD、英特尔以及最近的Apple和Google等公司都在 GPU 技术方面开发了自己的创新，每家公司都在性能的不同方面发挥了独特的优势。

实时通信的基础：CPU 仍然占据主导地位

在深入探讨 GPU 功能之前，重要的是要了解 WebRTC 中并非所有功能都需要 GPU 加速。事实上，CPU 对于许多实时通信过程仍然至关重要。

GPU 在 WebRTC 中的重要性：加速 AI、视频流和实时通信 — 基于 CPU 的视频流的图表表示，显示数据包进入、按顺序处理以及作为流视频退出，箭头表示线性流。

例如，在 WebRTC 媒体服务器中，流媒体本质上是连续的：数据包被编码，有时被转码，然后转发。这个过程占用大量 CPU，因此投入 GPU 能力也无济于事。基本音频流通常仅靠 CPU 就能高效运行。即使是一些 AI 驱动的语音应用程序，例如流行的开源语音活动检测器 (VAD)，在没有 GPU 加速的情况下也能很好地运行。

视频流中的 GPU 加速：并行处理的优势

虽然 WebRTC 媒体服务器中转发数据包（甚至视频数据包）的基本任务可能不需要 GPU 能力，但 GPU 也有一些例外。在这些情况下，GPU 是有益的，因为视频本质上是可并行的。视频流由无数像素和帧组成，可以同时处理，与 GPU 的并行处理能力完美匹配。

高分辨率视频处理

如果不使用 GPU，实时编码和解码高分辨率 4K 视频流会显著增加延迟并给 CPU 带来压力。GPU 可以并行处理大量数据，从而大大提高此过程的效率，实现高质量视频的实时传输。

硬件加速

在客户端设备上，CPU 和 GPU 都会被使用，需要注意的是，GPU 驱动的编码/解码不仅限于 4K 流。一些设备也支持较低分辨率的硬件加速解码。例如，Apple 多年来一直在使用硬件加速 GPU 来解码 H.264 视频，这表明即使是较低分辨率的视频也可以从 GPU 功能中受益。另一个例子是英特尔的新款 Iris Xe GPU，它包括专用的 AV1 硬件编码器，可以高效处理 AV1 视频。

实时转码

当您正在进行视频通话，而您的同事正在使用具有不同功能的其他设备时（例如：用户通过电话拨入视频会议），实时转码就变得必不可少。GPU 擅长完成这项任务，能够高效地在不同格式和分辨率之间转换视频流，速度比基于 CPU 的架构更快。

WebRTC 中的 AI GPU 加速

GPU 在 WebRTC 中最令人兴奋的应用或许是运行语音转文本 (STT)、文本转语音 (TTS) 和大型语言模型的 AI 模型。这些任务需要大量矩阵运算（也称为张量运算），这些运算受益于 GPU 加速，从而减少延迟。

人工智能模型将数据处理为数值矩阵：

语音转文本 (STT)：将音频波转换为频谱图（2D 矩阵），然后将其传递到神经网络以提取语音模式并预测文本序列。用于此目的的流行开源模型是Whisper。
文本转语音 (TTS)：将文本输入转换为字符嵌入，然后转换为音素嵌入（向量），然后由深度神经网络处理以生成声谱图和波形。
大型语言模型 (LLM)：使用嵌入将单词转换为向量空间（数字集合），然后进行矩阵乘法以确定单词之间的关系并生成有意义的响应。

这些任务涉及乘以大型矩阵，而 CPU 会按顺序处理这些矩阵，从而减慢推理速度。具有数千个核心和专用 Tensor Core 的 GPU 可大大加速这些操作，从而减少延迟，这对于实时字幕和 AI 助手等实时应用至关重要。