Streaming bleibt wohl auch nach Corona offensichtlich ein relevanter Wachstumsmarkt. So sieht AMD den gesamten Marktumsatz (TAM - Total Addressable Market) bei über 200 Milliarden Dollar im Jahr 2028 - gegenüber aktuell ca. 65 Milliarden. In diesem TAM werden nicht nur Spiele-Streams auf Twitch oder YouTube geschätzt , sondern vor allem auch serverseitiges Cloud-Gaming sowie die virtuelle Übertragung von Live-Desktop-Oberflächen in der Cloud.
Für wenige Streams können hierfür sogar Consumer-Grafikkarten herhalten, wenn man seine CPU nicht belasten will. Erst kürzlich hat Nvidia sogar mehr Encoding Leistung undokumentiert freigeschaltet. Offensichtlich gibt es also eine gewisse Nachfrage.
Doch wer zahlreiche virtuelle Desktops in Echtzeit encodieren will, kann es auch noch eine Hausnummer größer gebrauchen. Und (nicht nur) für solche massiven Encoding-Aufgaben hat AMD nun eine eigene Hardware-Lösung vorgestellt.
Die Alveo MA35D soll bis zu 32 parallele 1080p60-AV1-Streams encodieren können und dabei durchschnittlich nur 35 Watt verbrauchen. Möglich wären auch vier 8K-Streams mit 30 Bildern pro Sekunde, sowie eine Encodierung mit H.264 und H.265.
Neben dem geringen Stromverbrauch soll auch die geringe Latenz bemerkenswert sein, die AMD durch den Einsatz von FPGAs gegenüber CPUs ermöglicht. Gegenüber einer fest verdrahteten ASIC-Karte erlauben FPGAs zudem auch noch eine nachträgliche Veränderung der Encoder durch Firmware-Updates.
Die unverbindliche Preisempfehlung der Alveo MA35D liegt bei 1.595 US-Dollar ohne Steuern. Sie soll als PCIe-Karte mit maximal 50W spezifizierten Verbrauch im dritten Quartal ausgeliefert werden.
Spannend ist die MA35D jedoch auch als Technologie-Ausblick von AMD. Durch den Zukauf des FPGA-Spezialisten Xilinx verzahnt AMD immer mehr Produkte mit FPGA-Technologie, welche frei umprogrammierbare Hardwarefunktionen ermöglicht.
Bereits in diesem Sommer sollen die ersten mobilen Laptop CPUs mit einer FPGA-basierten KI-Engine verfügbar sein. Über diese könnte AMD eventuell in Zukunft auch De- und Encoding beschleunigen - und auf diesem Weg vielleicht sogar endlich einmal 4:2:2-Decoding in 10 Bit nachreichen...
