隨著5G開啟萬物互聯的嶄新紀元，用戶、流量、應用場景不斷擴張，視頻服務不僅會深入滲透全產業領域，也將為各行各業的產品應用增值賦能。不斷提升的存儲、傳輸與計算資源，從分辨率、碼率、色彩與傳輸穩定性上全方面、多維度提質升級，并為企業與消費者帶來前所未有的商業價值與視覺體驗。在這些提升背后，無論是AI、編碼還是轉碼技術，硬件加速解決方案都發揮著舉足輕重的作用。

8月23日，LiveVideoStack聯合賽靈思出品“賽靈思視頻加速技術研討會”專題，邀請6位技術專家一同揭曉了賽靈思基于FPGA硬件加速解決方案的最新特性，分享了如何基于FPGA異構計算快速構建高性能圖片處理解決方案以及高效視頻處理與AI融合架構和基于FPGA的實時多媒體處理接口，探討如何根據視頻分辨率、網絡狀態、終端設備和內容動態選擇Codec，從而達到最佳的用戶體驗與成本控制，并與在場嘉賓共同探索實時云視頻轉碼的未來與Codec世界的新藍圖。作為FPGA的發明者，賽靈思憑借過去多年在視頻、圖片編碼與轉碼以及AI計算等方面銳意進取所積累下的技術創新，為企業帶來可觀的商業收益與技術競爭力。

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從云計算到低延時，傳統編碼器與創新技術雙劍合璧嚴把成本質量關

無論是云游戲還是對網絡延遲非常敏感的視頻會議系統，無論是耕耘多年的視頻點播業務還是近年有著突飛猛進增長的視頻直播業務，業界各個應用領域均面臨兩大挑戰：包括數據中心的硬件設施在內的核心成本與確保產品應用生態保持活力的運營成本。而中國擁有全世界規模最大的移動端視頻市場，廣闊藍海亟待探索的同時，企業也需要重新思考如何有效解決峰值帶寬、峰值流量與平均流量存在巨大差異下的服務器管理與解決方案，特別是客戶原創視頻在平臺內容生產制作占據重要地位的今天，用戶日益增長的需求會為基礎架構帶來更多的機遇和挑戰。Xilinx視頻與圖像處理方向高級市場經理Sean Gardner認為，當下無論是用戶、流量還是視頻分辨率都在不斷增長，相對于所需處理數據量較少且處理時間較充足的點播服務，對基礎架構所處理數據量要求更高且對延時控制更苛刻的實時視頻服務會為編解碼基礎服務器帶來巨大挑戰，對企業而言也意味著成本控制與盈利創收的壓力會越來越大。而賽靈思基于FPGA不斷開拓創新，為整個生態提供兼容不同編碼標準、格式、封裝方案在內的視頻與圖片轉碼工具，并在傳統硬件加速的基礎上加入高密度的Zynq MPSoC硬IP，同時創造性地把FFmpeg集成在FPGA之上，針對不同企業與應用場景量身定制滿足高質量高密度需求的解決方案，令企業如虎添翼。

Sean Gardner Xilinx 高級市場經理（視頻與圖像處理方向）

NGCodec：模塊化設計為實時云視頻轉碼開拓嶄新未來

隨著通信技術的持續發展，用戶觀看視頻時對碼率和分辨率的需求不斷增加，隨之而來的是視頻編碼復雜度與處理流程的復雜程度也在不停增長；與此同時，SDN帶寬成本與編碼器本身運算成本的增長也是有目共睹，有效節約這些成本的終南捷徑是提升編碼效率，這同樣也為用戶帶來了高質量視頻觀看體驗的關鍵指標。盡管軟件與硬件編碼的優勢不容忽視，但基于云的視頻轉碼服務已經成為行業公認的發展趨勢。NGCodec前聯合創始人兼首席執行官Oliver Gunasekara 描繪了他眼中實時云視頻轉碼的未來：使用基于賽靈思 FPGA可編程技術實現的NGCodec云轉碼解決方案代替傳統轉碼處理單元，打破傳統硬解被硬件的束縛，從而具備更出色的靈活度，并有效去除了軟解通過犧牲編碼復雜度增加帶寬成本來滿足實時性要求的桎梏；同時更加重視主觀質量，無論是在視頻質量、碼率節省和編碼復雜度方面，其優勢都令傳統方案難以望其項背。基于云的視頻轉碼解決方案幫助視頻直播類產品擁有更加出色的實時性和更高效的碼率使用，同時可編程FPGA加速方案也將視頻質量與編碼性能提升到新的高度。

Oliver Gunasekara 前NGCodec聯合創始人兼首席執行官

CTAccel：打破數據處理的困境，異構計算賦能實時多媒體處理

音視頻業務形態不斷擴張，用戶需求持續提升，數據中心所需要處理的數據量也迎來了爆發性增長。根據IDC的報告，全世界對于數據存儲的需求增速已超過數據中心的架構所及。基于有限的存儲資源，如何高效存儲多媒體數據并從容面對單位時間內海量的訪問量成為數據中心亟需解決的一般性命題。擁有十二年FPGA行業經驗的CTAccel 聯合創始人兼副總裁Ivan Wong分享了聯捷計算科技針對基于FPGA異構計算的特點，與賽靈思配合提出發揮FPGA特長的多媒體解決方案，并以應用接口的方式提供給用戶。通過低采用門檻的數據接口與專用圖片處理庫令企業可以將服務無縫便捷遷入FPGA，并利用賽靈思生態圈優勢幫助企業發揮FPGA在多媒體領域的最佳效能，從而實現同等CPU型號下5～10倍的性能提升與六成左右的時延降低；除此之外，憑借FPGA遠比CPU出色的高性能、低延時與低功耗特性，即便是面對使用CPU計算效率低下、延時不斷浮動的復雜lepton算法或HEIF封裝也能從容應對，進而幫助數據中心顯著減少數據處理壓力。

Ivan Wong CTAccel聯合創始人兼副總裁

Aupera：高度融合視頻編解碼、嵌入式AI分析與云端及邊緣側

要做到高效的視頻內容處理及分析，首先要解決的是海量視頻的編解碼算力，需要提供高密度可負擔的計算力。傲睿智存（Aupera）創始人兼CEO廖玉峰博士認為：基于現有半導體行業的發展現狀，芯片所能提供的計算能力已趨近于極限，但與此同時視頻內容仍在爆發性增長。目前互聯網中80%的內容都是視頻，X86可以應付普通通用的計算，但對于視頻計算仍存在很大的局限性，粗放片面地追求頻率的增加已經到了盡頭，靈巧的計算將在未來大行其道。Aupera致力于構筑視頻專屬的分布式計算架構，通過實現基于FPGA的異構計算，在兼顧軟件與協議兼容性的同時使用FPGA實現底層碼率控制，并通過一個接口進行算法的更新和演進。除此之外，線性擴展的特性賦予該架構出色的性能擴展性與靈活度。一套專為海量視頻內容實時編解碼處理而打造的高度集成架構嵌入了實時AI加速引擎，不僅讓廣大開發者得以無負擔地將自己的創意發揮到極致，更極大減少后續的計算量，改變了現有數據中心對視頻處理的格局，

廖玉峰 Aupera創始人兼CEO

V-Nova：擇優選取視頻編碼基礎方案以實現質量和成本的平衡

VP9和HEVC被認為是H.264有力競爭者， Codec市場也將不再是一枝獨秀，單一標準、單一方案的傳播鏈條已經破裂，多媒體運營商尋找符合各自生態需求的方案，以求更高的服務和更低的成本。大多數情況下，Codec的復雜度正在增長，那么在不久的將來，選擇哪些Codec更加務實？V-Nova市場和產品高級副總裁Fabio Murra給出了自己的觀點：開發者需要從編碼復雜度、編碼效率、編碼質量以及平臺支持性四個指標入手，深度思考并衡量如何在不同編碼器之間做出選擇，同時也要考慮單一指標的變動是否會對其他額外指標帶來影響。例如復雜度不僅會帶來編碼效率的提升，同時也會帶來成本的提升。而編碼器的生態直接決定產品與服務的受眾范圍與開發成本，如果選用更新的編碼器或許會可以享受到新特性帶來的便利，但也需要花更大力氣推廣落地。而MPEG LCEVC通過低復雜度實現了更強的主觀質量，同時在獲客與客戶留存度上具有更大優勢，易于在市場推廣和普及。更多的選擇意味著更多的可能，Codec世界的新藍圖值得期待！

Fabio Murra V-Nova市場和產品高級副總裁

深維科技：Xilinx Alveo平臺推動JPEG/WebP轉碼邁向新的高度

圖片已成為互聯網海量數據中不可或缺的一部分，但與其相關的圖像處理業務負載給互聯網數據中心帶來巨大的算力挑戰。基于FPGA+CPU的異構計算因其可以支持細粒度的流水線和并行化算法架構，平臺靈活可配置，受到了越來越多的市場關注。深維科技聯合創始人兼CEO樊平認為，FPGA與CPU相比進一步強化了算力，尤其適合各類并行化計算；而與GPU相比，其更細粒度及靈活的并行化及流水線控制天然的對復雜算法有更強的適應性，能夠充分發揮出算力優勢，從而帶來計算效率的提升。針對數據中心算力不斷增強，算法不斷細分、復雜化的大背景下，FPGA具有更好的發展前景。但是由于傳統FPGA設計方法基于如Verilog/VHDL等的低層次設計語言，設計周期漫長，無法很好滿足互聯網用戶快速迭代的行業需求特點。因此，為解決FPGA開發周期漫長的問題，深維科技充分利用了賽靈思推出的基于OpenCL和HLS的新設計方法，在 C/C++高層次設計語言的表達效率優勢下，以軟件開發流程取代傳統的硬件開發流程，大幅縮短產品開發周期；同時依托于EDA和FPGA芯片設計的經驗，深維科技具備全棧優化能力，既可以寫出高性能的HLS代碼，并進一步的形成一套可復用的產品組件庫；同時擁有一套自研的EDA工具，可以把底層綜合、布局、布線等根據產品特點有針對性的優化，進一步提升性能。因而可以在獲得領先的性能指標同時，快速響應客戶的特定需求。

樊平 深維科技聯合創始人兼CEO

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Xilinx软硬IP双管齐下解决音视频处理痛点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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