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縱覽FFmpeg硬件加速方案,涉及主流硬件和操作系統(tǒng)!

LiveVideoStack ? 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng) ? 作者:佚名 ? 2018-05-18 09:03 ? 次閱讀
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被稱(chēng)為“多媒體技術(shù)領(lǐng)域的瑞士軍刀”,F(xiàn)Fmpeg擁有廣泛的應(yīng)用基礎(chǔ)。不過(guò),當(dāng)(實(shí)時(shí))處理海量視頻時(shí),需要借助各種方法提升效率。比如,短視頻平臺(tái)Revvel將視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)遷移到AWS Lambda和S3上,節(jié)省了大量費(fèi)用和運(yùn)維成本,并且將時(shí)長(zhǎng)2小時(shí)的視頻轉(zhuǎn)碼從4-6小時(shí)縮短到不到10分鐘。本文將縱覽FFmpeg的硬件加速方案,涉及各主流硬件方案和操作系統(tǒng)。本文為此系列的下篇,上篇請(qǐng)?jiān)L問(wèn)這里。感謝英特爾資深軟件開(kāi)發(fā)工程師趙軍的投稿。

文 / 趙軍

Android: MediaCodec

MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音視頻編解碼的一套偏底層的API,可以直接利用硬件以加速視頻的編解碼處理。MediaCodec的概念中,一般而言,編解碼器處理輸入數(shù)據(jù)并生成輸出數(shù)據(jù)。它異步處理數(shù)據(jù)并使用一組輸入和輸出緩沖區(qū)。在簡(jiǎn)單的層面上,需要請(qǐng)求(或接收)一個(gè)空輸入緩沖區(qū),填充數(shù)據(jù)并將其發(fā)送到編解碼器進(jìn)行處理。編解碼器使用數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為其空的輸出緩沖區(qū)之一。最后,你請(qǐng)求(或接收)一個(gè)填充的輸出緩沖區(qū),消耗其內(nèi)容并將其釋放回編解碼器。

MediaCodec可以處理的數(shù)據(jù)有以下三種類(lèi)型:被壓縮的Buffer(Compressed Buffers)、原始音頻數(shù)據(jù)(Raw Audio Buffers)、原始視頻數(shù)據(jù)(Raw Video Buffers)??梢允褂肂yteBuffers處理所有三種數(shù)據(jù),但一般應(yīng)該使用Surface以提高編解碼器的性能。 Surface使用本地視頻緩沖區(qū),無(wú)需映射或復(fù)制到ByteBuffers; 因此,效率更高。 通常在使用Surface時(shí)無(wú)法訪問(wèn)原始視頻數(shù)據(jù),但可以使用ImageReader類(lèi)來(lái)訪問(wèn)不安全的解碼(原始)視頻幀。 這可能比使用ByteBuffers更有效率,因?yàn)橐恍┍緳C(jī)緩沖區(qū)可能被直接映射到ByteBuffers。 當(dāng)使用ByteBuffer模式時(shí),也可以使用Image類(lèi)和getInput / OutputImage(int)訪問(wèn)原始視頻幀。FFmpeg自3.1版本加入了android MediaCodec硬件解碼支持,其實(shí)現(xiàn)Follow了FFmpeg的HWaccel接口,但直到現(xiàn)在為止,F(xiàn)Fmpeg都并未支持基于MediaCodec的硬件加速編碼。

1.基于Chip 廠商的私有方案

這里所提及的私有,并非是說(shuō)代碼沒(méi)有Open,更多層面上是指所提供的相應(yīng)的API接口和實(shí)現(xiàn),是廠商所特定的,而非行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)定義的API ,諸如OpenMAX或者OS層面剝離了硬件具體實(shí)現(xiàn)相關(guān)抽象的API。更進(jìn)一步說(shuō),是采用相關(guān)廠商私有方案之后,如果想要二次深度開(kāi)發(fā),其困難度較大一些。實(shí)際上,從開(kāi)放的角度而言,Intel,AMD,Nvidia這3家GPU大廠所提供的方案的Open 程度不盡相同,總的說(shuō)來(lái),其開(kāi)放程度是Intel好于AMD, 而AMD又好于Nvidia。

Intel: Media SDK:

Intel提供的Media SDK,本質(zhì)是一套跨平臺(tái)的加速方案,它在Windows/Linux上提供了相同的API,底層則分別使用了Windows上的DXVA2和Linux上的VAAPI接口,以Windows平臺(tái)上為例,它的基本結(jié)構(gòu)框圖如下:

而在FFmpeg的集成中,基本上是在Libavcode/Libavfilter內(nèi)提供了一個(gè)基本的wrapper去調(diào)用Media SDK的API來(lái)提供相應(yīng)的功能。下圖展示了Libavcodec集成MediaSDK的h264/hevc/mpeg2 Codec的狀態(tài),需要注意的是,F(xiàn)Fmpeg master開(kāi)發(fā)分支上支持的FFmpeg QSV已經(jīng)支持了更多的Codec和相關(guān)VPP功能。

在Windows平臺(tái),如果你想在Intel 平臺(tái)上執(zhí)行編碼相關(guān)的事務(wù), Media SDK基本上是唯一的選擇。當(dāng)然,如果你更偏向FFmpeg的API,可以使用FFmpeg QSV/Media SDK的方式;而在Linux平臺(tái),F(xiàn)Fmpeg VA-API與FFmpeg QSV/Media SDK 接口大部分功能重合,更多的區(qū)別可能在于軟件靈活度和開(kāi)放程度的考量。一般說(shuō)來(lái),F(xiàn)Fmpeg VA-API提供了更大的靈活度,對(duì)于有開(kāi)發(fā)能力或者想二次定制的客戶(hù)更加的友好一些。從FFmpeg的角度看,這兩者在FFmpeg框架內(nèi)的最大不同點(diǎn)在于: FFmpeg VA-API是以Native CODEC的方式直接實(shí)現(xiàn)與FFmpeg內(nèi)部,而FFmpeg QSV集成Media SDK的方式,非嚴(yán)格的類(lèi)比則類(lèi)似于FFmpeg 集成libx264 這樣第三方庫(kù)的方式,需要依賴(lài)Media SDK,而FFmpeg VA-API則并不依賴(lài)第三方的庫(kù),其CODEC的實(shí)現(xiàn)直接位于FFmpeg代碼庫(kù)自身。另外,需要提及的另外一件事情是,Media SDK開(kāi)放了部分功能,其代碼Repo在:

https://github.com/Intel-Media-SDK/MediaSDK

Nvidia: CUDA/CUVID/NVENC

之前提及Nvidia的時(shí)候說(shuō)過(guò),Nvidia曾經(jīng)一度提出VDPAU與Intel 提出的VA-API在Linux上競(jìng)爭(zhēng),但最近的趨勢(shì)似乎是Nvidia走向了更為封閉的方式,最主要的傾向是,Nvidia似乎放緩了對(duì)VPDAU的支持,取而代之的是提供較為封閉的NVDEC與NVENC庫(kù)。另外,在FFmpeg中集成NVENC 與NVDEC的方式與FFmpeg QSV集成Intel Media SDK方式一致,也是以集成第三方庫(kù)的方式集成進(jìn)FFmpeg的。這帶來(lái)的弊端是,對(duì)NVENC/NVDEC的依賴(lài)較大,加上Nvidia并未開(kāi)放NVENC/NVDEC的代碼,因此如果想做二次開(kāi)發(fā)或者功能增強(qiáng)以及性能調(diào)整的時(shí)候,基本都得依賴(lài)Nvidia自身去改動(dòng)NVENC/NVDEC,這可能對(duì)部分開(kāi)發(fā)者帶來(lái)一些影響。

下面是NVECN/NVDEC說(shuō)支持的CODEC的一個(gè)圖示,基本上FFmpeg CUVID/NVECN/CUDA部分分別集成了硬件加速的解碼,編碼以及部分CUDA加速的諸如Scaling這樣的Filter。另外,CUVID部分,為了和NVENC統(tǒng)一,Nvidia已經(jīng)把它改稱(chēng)為NVENC,但FFmpeg并沒(méi)有去做這個(gè)更新。

AMD: AMF

AMF SDK用于控制AMD媒體加速器,以進(jìn)行視頻編碼和解碼以及色彩空間轉(zhuǎn)換,現(xiàn)在開(kāi)源出來(lái)的版本(https://github.com/GPUOpen-LibrariesAndSDKs/AMF),并未支持Linux,只能在Windows上進(jìn)行編碼,支持的Codec有AVC/HEVC。需要指出的是AMF的全稱(chēng)是Advanced Media Framework,之前有時(shí)會(huì)被稱(chēng)之為VCE(Video Coding Engine)

另外,VCE實(shí)際上支持兩種模式,一種模式是所謂的full fixed mode,這種模式之下,所有的編碼相關(guān)執(zhí)行使用的ASIC 方式,而另一種模式則是hybrid mode,主要是通過(guò)GPU中的3D引擎的計(jì)算單元執(zhí)行編碼相關(guān)動(dòng)作,而對(duì)應(yīng)的接口則是AMD's Accelerated Parallel Programming SDK 以及 OpenCL。

除了上述的一些方案以外,還有一些使用在嵌入式平臺(tái)的一些方案,能夠看到的有:

  • BRCM的MMAL

    http://www.jvcref.com/files/PI/documentation/html/

    https://github.com/techyian/MMALSharp/wiki/What-is-MMAL%3F

  • RockChipMPP

    http://opensource.rock-chips.com/wiki_Mpp

    http://opensource.rock-chips.com/images/f/fa/MPP_Development_Reference.pdf

  • TI DSP方案:

    http://www.ti.com/processors/dsp/applications.html

有興趣者,可以通過(guò)這些資源自行去獲取相關(guān)信息。

2.獨(dú)立于平臺(tái)與Chip廠商的優(yōu)化方案

OpenCL與Vulkan:

Khronos在OpenGL的年代一戰(zhàn)成名,最近這些年,圍繞著高性能圖形圖像API提出了大量的標(biāo)準(zhǔn),其中有兩個(gè)較新的標(biāo)準(zhǔn)值得注意,一個(gè)是OpenCL,最初是Apple提出,現(xiàn)在則是異構(gòu)高性能并行計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn),其出發(fā)點(diǎn)基本是以Nvidia的CUDA為對(duì)標(biāo);另一個(gè)則是OpenGL的后繼者Vulkan。最新的動(dòng)向是Khronos似乎打算把OpenCL標(biāo)準(zhǔn)整合進(jìn)Vulkan,所以很可能不久的將來(lái),Vulkan會(huì)變成統(tǒng)一圖像與計(jì)算的API。由于OpenCL基本上是GPU上編程的唯一通用標(biāo)準(zhǔn)(另一個(gè)業(yè)內(nèi)使用范圍更廣泛的是Nvidia的CUDA),很自然的FFmpeg也打算用OpenCL去加速相應(yīng)的一些Codec或者AVfiter相關(guān)的任務(wù)。最初,x264嘗試用OpenCL優(yōu)化,但結(jié)果并不盡理想,主要原因估計(jì)是很多時(shí)候編碼器實(shí)現(xiàn)是一個(gè)反復(fù)迭代的過(guò)程,數(shù)據(jù)之間也會(huì)出現(xiàn)依賴(lài),導(dǎo)致想完全并發(fā)利用OpenCL去加速,比較困難,所以最終x264只用OpenCL加速了部分功能,更多的信息可以參考

https://mailman.videolan.org/pipermail/x264-devel/2013-April/009996.html

FFmpeg并未嘗試用OpenCL去優(yōu)化Codec部分,但是卻優(yōu)化了AVFilter部分,主要用在硬件加速轉(zhuǎn)碼的場(chǎng)景下。其最大的好處是解碼,F(xiàn)ilter、編碼都在GPU內(nèi)部完成,避免了GPU與CPU之間的數(shù)據(jù)交換,而一般Codec輸出的數(shù)據(jù),需要與OpenCL實(shí)現(xiàn)所謂的Zero Copy,這一點(diǎn),需要OpenCL做一些擴(kuò)展以支持接收解碼器解碼的出來(lái)的數(shù)據(jù)格式,并輸出編碼器能接收的數(shù)據(jù)格式。這里典型的擴(kuò)展如Intel 提出的OpenCL與VA-API的Surface sharing:

https://www.khronos.org/registry/OpenCL/extensions/intel/cl_intel_va_api_media_sharing.txt:

最近,F(xiàn)Fmpeg社區(qū)的Rostislav Pehlivanov開(kāi)始嘗試用Vulkan優(yōu)化AVFilter,已經(jīng)提交了Patch,正處于Review階段,從他FOSDEM的PPT https://pars.ee/slides/fosdem18_encoding.pdf 看,他似乎也想再次嘗試用Vulkan來(lái)優(yōu)化Codec,但初期只有針對(duì)AVFilter的優(yōu)化代碼出現(xiàn)。順帶說(shuō)一句,Rostislav Pehlivanov的這份PPT中,回顧了各種CODEC上的各種嘗試,整個(gè)行業(yè)在CODEC上的努力,而其中大部分的CODEC,并未流行開(kāi)來(lái),但這些人的種種努力不該被完全忘記。

3.參考文獻(xiàn)

  • https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk 更多Nvidia video codec的信息,可以從這里獲取到

  • http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2016/presentation/s6226-abhijit-patait-high-performance-video.pdf 這里對(duì)NVENC/NVDEC 給出了一些詳盡的說(shuō)明

  • https://developer.android.com/reference/android/media/MediaCodec.html 使用MediaCodec時(shí)候,Android上的文檔基本上是必須要先讀的

  • https://elinux.org/images/9/9d/Android_media_framework--van-dam_and_kallere.pdf

  • https://static1.squarespace.com/static/4eb80772d09a941b5c45e0c0/t/541f2918e4b092469720191e/1411328280290/Video_DroidConNYC.pdf

  • https://www.khronos.org/ khronos 最近動(dòng)作不斷,一方面,看到各種新標(biāo)準(zhǔn)的提出,另一方面又擔(dān)心這些標(biāo)準(zhǔn)最終實(shí)施的狀況。

WebRTCon 2018

WebRTCon 2018將于5月19-20日在上海光大國(guó)際會(huì)展中心舉行,這是一次對(duì)過(guò)去幾年WebRTC技術(shù)實(shí)踐與應(yīng)用落地的總結(jié)。

大會(huì)組委會(huì)以行業(yè)難點(diǎn)為目標(biāo),設(shè)立了主題演講,WebRTC與前端,行業(yè)應(yīng)用專(zhuān)場(chǎng),測(cè)試監(jiān)控和服務(wù)保障,娛樂(lè)多媒體開(kāi)發(fā)應(yīng)用實(shí)踐,WebRTC深度開(kāi)發(fā),解決方案專(zhuān)場(chǎng),WebRTC服務(wù)端開(kāi)發(fā),新技術(shù)跨界,WebRTC與Codec等多個(gè)專(zhuān)場(chǎng)。邀請(qǐng)30余位全球領(lǐng)先的WebRTC技術(shù)專(zhuān)家,為參會(huì)者帶來(lái)全球同步的技術(shù)實(shí)踐與趨勢(shì)解讀。

在主題演講環(huán)節(jié),Google軟件工程師Zoe Liu 、姜健,將分別向國(guó)內(nèi)的開(kāi)發(fā)者分享AV1的最新進(jìn)展與技術(shù)探索、VP9的SVC優(yōu)化。此外,北京大學(xué)教授王榮剛、英特爾實(shí)時(shí)通信客戶(hù)端架構(gòu)師邱建林、Aupera傲睿智存 CTO周正寧將分別分享國(guó)產(chǎn)Codec AVS2的最新演進(jìn)、H.264的硬件編碼優(yōu)化,FPGA加速WebRTC服務(wù)端和轉(zhuǎn)碼。上海交通大學(xué)圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所副所長(zhǎng)宋利會(huì)分享學(xué)術(shù)界在Codec優(yōu)化的最新思路與嘗試,他會(huì)介紹AI、區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)賦能的Codec。

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原文標(biāo)題:FFmpeg 硬件加速方案概覽 (下)

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    鴻道Intewell<b class='flag-5'>操作系統(tǒng)</b>:引領(lǐng)工業(yè)創(chuàng)新的軟<b class='flag-5'>硬件</b><b class='flag-5'>方案</b>

    如何在windows上emulate不同操作系統(tǒng)

    一、虛擬化技術(shù)概述 虛擬化技術(shù)允許在單個(gè)物理機(jī)器上創(chuàng)建多個(gè)虛擬機(jī),每個(gè)虛擬機(jī)都可以運(yùn)行不同的操作系統(tǒng)。這使得我們可以在Windows系統(tǒng)上模擬其他操作系統(tǒng),而無(wú)需購(gòu)買(mǎi)額外的硬件。虛擬化
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    支持5點(diǎn)手寫(xiě)硬件加速視頻演示-VS680與智慧教室解決方案

    硬件
    深蕾半導(dǎo)體
    發(fā)布于 :2024年12月03日 16:01:19

    基于Xilinx XCKU115的半高PCIe x8 硬件加速

    基于Xilinx XCKU115的半高PCIe x8 硬件加速卡,支持2x72bit(數(shù)據(jù)位寬64bit+ECC)DDR4存儲(chǔ),數(shù)據(jù)傳輸速率 2400Mb/s。DDR4單簇容量4GB,兩組總?cè)萘繛?GB
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    基于Xilinx XCKU115的半高PCIe x8 <b class='flag-5'>硬件加速</b>卡