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新一代直播場景下，視頻加速卡在狂奔
全文轉自 LiveVideoStack (音視頻技術社區)
編者按：實況直播市場究竟有多大？ 2021年數據顯示，全球視頻市場超70%的份額由直播內容主導。相較於傳統的直播場景，新一代的直播場景主要為多對多模式，即每個人都是主播。在如此實時、交互式的應用場景下，低延遲、大容量、降低帶寬……如何適應新的變化帶來的成本壓力？新的架構何時出現？帶著這樣的疑問，LiveVideoStackCon2023 上海站音視頻技術大會邀請到AMD AECG 系統方案架構師謝旻，現場為我們詳細解讀AMD視頻加速卡的基本架構和功能，以及在各個領域的視頻解決方案中的應用。
Alveo™ MA35D：下一代直播場景解決方案
交互式流媒體市場正快速增長。互動直播、雲遊戲、在線購物…隨著視頻直播成為視頻市場的主流，用戶既是數據源也是接收器，這導致傳輸通道密度與實時帶寬不斷增加，邊緣數據中心承受著大量壓力。這使得新一代流媒體解決方案的出現迫在眉睫。
繼Alveo U30後，AMD在今年4月份正式推出一款新的視頻加速卡Alveo MA35D。其中， 35代表Alveo U30後的新一代產品，D表示兩個（dual）視頻處理單元，可以同步處理32條1080p視頻。也就是說，Alveo MA35D是針對大容量、交互式的流媒體量身定做的。
謝旻為我們總結了Alveo MA35D的四個優點：高密度，低延時，低功耗，集成簡單。它可以通過以每流1W的功率每卡提供多達32路1080p60轉碼密度；4K編碼時延最低8毫秒，僅為常規處理時間（16毫秒）的一半。支持FFmpeg和Gstream的直接命令行調用，也支持基於XMA的用戶API，方便用戶開發。
通過和上一代產品Alveo U30的比較， Alveo MA35D的通道密度提高了4倍、功耗降低了3倍、時延降低了4倍。
AI分析視頻內容，事半功倍了嗎？
值得一提的是，在Alveo MA35D的設計過程中，AMD引入了人工智能分析視頻的內容。這的確是一個很好的路徑，通過人工智能和機器學習的能力可以更好的理解視頻的特點，比如視頻複雜程度、類型，能在保證質量的同時提升工作效率。
“有了人工智能和機器學習獲得的洞見和智能，我們能夠以更高的效率把這種動態的內容傳導給編碼器。通過這樣的方式我們可以在做動態視頻處理的時候，降低帶寬和存儲要求同時提高效率。”
我們不妨來看一個這樣的實際場景，在一般的晚間新聞當中，會出現一個主持人以大頭像的形式向大家進行播音。但是在這個過程中，會突然出現切換到汽車或體育賽事等動態畫面，最後再切換回主持人。當主持人主持畫面的時候，人工智能就能夠配置編碼器，降低帶寬，但是在切換到體育賽事的時候，可以進行實時的動態調整。
按照同樣比特率進行壓縮的兩張圖片，沒有使用AI技術的圖像會產生更多瑕疵，清晰度更低。因此，AI技術可以幫助我們找到人臉，然後在人臉這個重點區域分配更多的比特，在其他區域減少比特的配置。在這張圖中，人臉的部分就被叫做重點區域。通過AI可以得知哪些是重點區域，並且在處理的時候，配置不同的資源。這就使得客戶或者是流媒體的服務供應商可以做更加激進的壓縮，並且降低比特率，同時還能夠保證質量。
但是，人工智能並不完美，所以在做動態調整的時候，有可能會出現一些判斷失誤的情況。因此，AMD採用的一個方法是VQ分析IP模組。在人工智能進行動態調整和變化的過程中，IP模組會形成一個反饋環，來確保所做的決策不是錯誤的。通過VQ分析可以確保視頻每一幀的質量，一旦出現錯誤都可以及時調整。
AV1立大功
LiveVideoStack注意到，AMD Alveo MA35D除了針對主流的H.264和H.265的支持以外，還增加了對AV1的支持，甚至有兩個單獨用於AV1的編碼單元。
謝旻告訴LiveVideoStack，AV1是一個相對來說比較新的標準，是一個免費版權的編碼標準/格式，具有更高的壓縮率，這樣做的好處是用戶可以在較低的寬帶下傳輸更高質量的碼流。 在芯片四角有四個分離的支持AV1壓縮標準的編碼器（MP）單元模塊，使得客戶在部署新的壓縮標準時，可以一邊用舊的標準，一邊加入新的標準。
“當然，代價是編碼解碼使用了更加複雜的計算，需要佔用更多的CPU資源，同時帶來大的延時，這個時候AV1硬體編碼單元的優勢就凸顯出來了，減少CPU的使用，同時提供超低的延時。”
（據AMD測試結果顯示，在同等的視覺質量內，AV1編碼器的帶寬節省高達52%。）
開放媒體聯盟（ Alliance for Open Media ）主席Matt Frost 表示：“直播提供商正尋求更高密度、更低功耗、更低時延的AV1 解決方案，而通過滿足這些需求，AMD 等聯盟成員正助力推動AV1 部署和整體採用。
從多年前的多媒體卡到如今的融入AI視頻分析內容的多媒體加速卡，音視頻硬體技術經歷了漫長而曲折的發展。而在新一代直播場景的推動下，視頻加速卡正在以前所未有的狀態加速發展。
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