超高清時代的編解碼處理方案

低延遲的互動直播、連續上劃的短視頻、1080p的電影電視劇……在超高清視頻輕而易得的當下，我們對于低清、卡頓視頻的忍耐度越來越低。 據《2022年中國網絡視聽發展研究報告》披露，截至2021年12月，我國網絡視頻(含短視頻)用戶規模達9.75億，較2020年12月增長4794萬，占網民整體的94.5%。 這背后，是存儲、帶寬和算力成本的疊加壓力。 如果你在看一部超高清電影時，想要追求極致的視聽體驗，那么，視頻背后則需要16倍的算力，12倍的存儲和10倍的帶寬。 如果是100個人同時觀看呢？ 這時，我們急需一套成本低廉、壓縮率高且有一定增強能力的實時直播媒體處理平臺，以及它背后的王牌——編解碼處理方案。 ?

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魚和熊掌，可以兼得

根據聲網的數據分析，高清畫質相比標清畫質，頻道內用戶留存時長高10.3%。高清畫面能讓觀眾更愿意在平臺上停留，增強用戶粘性。 可高清視頻不是說做就能做的，這背后的成本壓力不容小覷。為了應對視頻流量的不斷增長，視頻標準組織一直在推動視頻編碼技術的持續迭代。從MPEG2開始，視頻編碼標準壓縮率大約每10年提升50%，以2021年推出的H.266為例：相對于H.265壓縮率提升50%，但其編碼計算成本提升15倍。 此時，面對10倍以上的新一代編碼成本，傳統的CPU能力已經難以應對，摩爾定律的連帶效應也讓其難以迸發出高性能的能力。既然CPU無法做到，那么采用GPU和AI借力呢？

根據相關企業的公開財報，視頻轉碼和帶寬的成本已經占據公司全年收入的10%。

AI的確是一個不錯的幫手。這是一套完整的視頻轉碼推流的流程圖，我們可以看到，在整個紅色框線的過程中，AI已經完全可以接管內容審核、理解、編輯和轉碼的工作。但在給視頻編解碼帶來畫質提升的同時，AI所需的算力成本也不容小覷。 而GPU高昂的成本是令人望而生畏的，企業不敢一次性囤積大量GPU卡，更別提GPU轉碼無法做到和CPU一樣的高壓縮率。 面對以上的需求痛點，原有的單一CPU或GPU架構形態已經無法完全滿足。兩者相對比，并沒有一個明顯的贏家。 那么問題來了，是否有一種方法可以在不提升成本的同時，將二者結合起來呢？ 還真的有。 我們都知道，視頻編碼的硬件平臺百花齊放，其中包括了CPU、GPU、專有芯片甚至FPGA……但對于視頻轉碼來說（尤其是對訪問量大的熱數據轉碼），CPU仍然是第一選擇，正是因為CPU有兩個不可替代的優勢：1.高靈活性；2.高復用性。 那么，如果將AI嵌入到轉碼中，是否可以在CPU上實現整條轉碼方案呢？ 在今年年初發布的英特爾第四代至強可擴展處理器中，英特爾進行了一次重大革新：通過內置數個硬件加速器應用于不同場景的性能加速。其中，AMX的AI加速徹底填補了CPU編碼中空缺的一塊，構建了全鏈路智能化編碼。

在英特爾的第四代至強上，每一個物理核心上都有這樣的一個內置的AMX加速單元。 所以，誰說魚和熊掌不能兼得呢？ ?

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連續四年蟬聯第一，騰訊云怎么做到的？

正所謂實踐出真知，騰訊云的至強實踐之路就是一個很好的例子。 隨著4k/8k視頻逐漸走入千家萬戶，消費者們的觀看習慣逐漸向高清、超高清邁步。作為高清視頻領先的服務商，騰訊云的選擇就變得十分重要。

在技術選型方面，正是CPU不可替代的優點讓騰訊云決定摒棄硬件方案的選型，轉為純CPU編碼器的處理。那么，第四代至強是如何助力騰訊云4k/8k超高清解碼的？

從降本談起 超分、算力與升級 ? 前文提到，CPU的高靈活性使得CPU的升級幾乎沒有成本，純CPU編碼器可以通過算法設計達到比硬件方案更高的壓縮率，同時軟件方案的升級更加方便。如：原硬件芯片支持8K265編碼，后續若想要升級支持266編碼，對于硬件來說需要重新設計，軟件則只需要進行代碼升級即可，系統可以持續迭代支持最新的能力。 純CPU方案使用的是通用算力，當不進行8K轉碼的時候，可以很方便的釋放這部分資源進行通用CPU算力利用。在進行4k/8k編碼時，通過全鏈路智能化編碼可以使得開發者可以專注于算法創新，而不用考慮如何部署等細節，開箱即用。

流程合并，降低運維成本：由于超分部分算力要求非常高，需要通過GPU來輔助，但這樣也會出現一些問題：將高要求的AI負載遷移到GPU上，會導致編碼和前處理完全分離。這就像在一間屋子里解碼——發送到另一間屋子進行前處理——再轉回來編碼。不僅讓流程變得冗長，也對運維造成了極大的負擔，數據的反復調度也造成了一定的時延的增加。CPU全鏈路智能化編碼將該部分編入CPU中，成功降低了運維成本。

因為軟件的靈活性，騰訊云的8K實時轉碼系統能夠支持所有主流視頻編解碼標準。在2021年MSU O264、V265以及2022和2023的MSU H.264、H.265和AV1中，騰訊云都遙遙領先。 精細化控制 AMX、INC(Intel N)和精度

BF16和INT8的高算力對將AI從GPU遷到CPU之上確實有很大的幫助，但如何保證精度呢？Intel Neural Compressor (INC) 內置了專門用于精度的校正算法。作為開發者，只需要做三件事：輸入模型、輸入數據集和輸入精度要求即可。

除此以外，在前處理過程中，第四代至強通過智能化編碼對CPU做核心綁定，將整體轉碼流程精細化控制。比如，解碼、添加水印、轉分辨率、編碼等等操作都分配到指定CPU上進行，盡量保證相互依賴的操作都在同一個CPU。 AI推理能力大幅提升：畫質增強等視頻前處理需要強大的算力支持。這是英特爾和騰訊云的實際案例。在視頻增強和目標檢測這兩個場景下，使用了第四代至強AMX優化的AI推理性能相對上一代平臺分別提升了1.86和1.95倍。

與此同時，精度損失被控制在可接受的范圍，這也使得用戶在CPU上實現了全鏈路智能化編碼，大幅降低了部署成本和運維成本。 ?

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“芯”啟智變，攜手共建

人眼永遠渴望最清晰、最真實的圖像和視頻，人們對清晰度的追求也是永無止境的。無論人工智能帶給科技進步的速率有多快，數字化與云計算都應是企業應對持續變化的必備解決方案。 在9月7日2023騰訊全球數字生態大會上，英特爾將作為深度合作伙伴舉辦主題為“芯”啟智變，攜手共建的專場分論壇。（時間：14:30 地點：1F CC105C） 在英特爾分論壇中，您可以了解到英特爾與騰訊攜手共創二十余年來，在人工智能、大數據、科學計算、音視頻等方面全方位深度合作的多項新成果，以及構建高能效、高可靠、易擴展的新一代信息技術智能基礎設施，助推數字經濟和實體經濟深度融合的最新進展。

同時，英特爾還將分享其最新的產品及技術藍圖，包括在第四代英特爾 至強 可擴展處理器和Hanana Gaudi2等先進硬件和優化軟件支持下的英特爾AI大模型解決方案，以及英特爾云邊一體的智能網絡解決方案。 此外，在本次大會中，英特爾也將設置專場展區，通過云及AI產品解決方案、云到端解決方案、會議室解決方案及邊緣產品解決方案4大區域，共計展出15個先進方案。 ? 站在產業數字化全新的里程碑上，如何看待人工智能、云計算、大數據帶給未來的無限想象？

編輯：黃飛

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