VPU ネイティブ・インフラストラクチャー
専用設計のプロセッサが、
標準になる時代へ。
製品の優劣を比べる話ではなく
移行負荷を最小限にしながら
運用コストを抑える話です
今、動画配信の現場を圧迫しているのは「何ができるか」ではなく「それを続けるのに、いくらかかるか」です。
同時接続数は視聴者数の伸び以上のペースで増え続け、ABR(適応ビットレート)のラダーは、エンコード効率の改善スピードを追い越しています。消費電力、処理密度、そして「予測できること」が、いまや処理能力そのものと同じくらい重要になっています。
同じ 1 本の動画を処理するのに、必要な電力はこれだけ違います。
CPU
あらゆる処理を汎用的にこなす代わりに、動画はすべてソフトウェアで処理
動画処理に使われる割合
0 %
(専用回路なし)
= 約 9.4 W
1 ストリームあたりの消費電力
GPU
グラフィックス・AI 処理が主目的で、動画処理に使えるのは一部のみ
動画処理に使われる割合
約 15 %
(小さな固定ブロック)
= 約 3 W
1 ストリームあたりの消費電力
VPU
エンコード・デコード・スケーリングのすべてを動画処理専用に設計
動画処理に使われる割合
100 %
(チップ全体)
= 約 1.56 W
1 ストリームあたりの消費電力
最大 6 倍以上少ない電力で処理
※本数値は、システム全体の総消費電力を、持続的な 1080p30 エンコード処理能力(ストリーム数)で割った値に基づきます。実際の測定結果は、システム構成や運用環境により異なる場合があります。
映像インフラの評価軸は、もはや「何ができるか」ではありません。
「1 ストリームあたりのコスト」
「1 ストリームあたりの消費電力」
「ラック 1 台あたりの処理本数」
—— この 3 つで測られる時代です。
VPU は、そのいずれにおいても、最も低コストな選択肢になります。
CPU 性能の伸びは年 5 〜 10 %
コーデックの複雑さは、その間に 100 倍以上に

CPU の処理性能は、年間 5 〜 10 % 程度の伸びにとどまっています。一方でコーデックの複雑さは、この数年で 2 桁(100 倍以上)増加しました。この差は、ソフトウェア側の工夫だけではもう埋まりません。AV1 のような先進コーデックを大規模に扱うには、専用設計のシリコンが唯一、現実的な選択肢です。
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