1. 內容簡介
現如今，各種大小視頻異軍突起。面對如此龐大的視頻容量和存儲，如何高效精準地對視頻等新媒體進行云端處理，這既是視頻開發人員的責任，也是云服務商的責任。云服務提供商 (Cloud Service Providers) 從視頻處理、分析、搜索以及流媒體處理的性能方面出發，旨在提升媒體云計算的應用和服務。在流媒體中，視頻和圖像處理會占用大量計算和存儲資源。本文在基于英特爾® 至強® 可擴展平臺的新技術上，介紹了新型 SIMD（單一指令多數據流） AVX-512 指令集，并闡述了該指令集是如何幫助提升視頻、圖像處理以及視頻深度學習應用等各方面的性能。
2. 背景
SIMD向量化技術已經在 x86 處理器上得到了廣泛支持，在數代不同的 x86 平臺上從 MMX、 SSE、 AVX、 AVX2 演進到了 AVX-512指令集。快速增長的媒體云計算應用和服務給云服務提供商提供了各種機遇。如圖1所示的思科流量預測數據，到 2020 年，全球視頻流量將占到互聯網用戶消費流量總量的 82%。層出不窮的新興媒體云計算應用，例如視頻轉碼、視頻分析等，隨著4K/8K 視頻格式而逐漸興起，并將趨向成熟，但這對視頻處理能力提出了更高的要求，同時也對更多的存儲和網絡帶寬資源能力也給予一定的厚望，這就要求媒體云不斷地提升計算性能。
圖1 思科VNI: 全球IP流量預測3. 利用AVX-512提升媒體云計算性能
在基礎的媒體云計算模塊中，處理好視頻轉碼、編輯、特征抽取和分析等環節都需要消耗大部分計算資源，特別是在視頻轉碼方面，并且視頻轉碼也是進行其他進一步處理和分析的基礎。優化這些計算密集型運算，英特爾的 SIMD（單指令多數據流）向量化技術關鍵性地解決掉了這個問題。隨著英特爾架構平臺的演進和代代升級，全新英特爾®至強®可擴展處理器已經成功集成了 AVX-512 技術， 本文簡單介紹了AVX-512 這一新技術為媒體云計算客戶提供的以下優勢：a.提供高效視頻處理解決方案。基礎視頻編碼和轉碼性能將提升 2到 4倍，顯著提升媒體處理集群的計算能力。b. 提供各種高性能圖像處理解決方案。有效減小在線圖像處理延遲和帶寬問題。c. 提高深度學習算法的性能，幫助消除新興云服務提供商應用程序的性能瓶頸。3.1 傳統視頻處理程序的性能提升離線視頻轉碼應用程序屬于典型的 CPU 和內存密集型的應用，通過SIMD 向量化技術可優化其最耗時的核心代碼。目前部分函數可以被編譯程序自動優化為使用SIMD向量化技術，或者通過調用高性能的API來優化，如果前面兩種方式都不可用，那么就需要分析代碼并根據開發手冊和相關文檔用 SIMD 的向量化指令手動重寫。我們手動重寫以下四個函數x264_pixel_satd_8x4、x264_pixel_satd_8x8、x264_pixel_satd_8x16、x264_pixel_satd_16x16。為了測試 SIMD 向量化實現的性能，我們使用 rand()% 10 隨機生成兩個像素矩陣中的元素的實驗對比結果，得到如表一所示的實驗結果。
表 1. SSE、 AVX2 和 AVX512 實現結果
從表1 中我們可以看到，與初始相比，最優的 SIMD向量化實現方案獲得了3 倍到 5倍的性能加速。3.2 提升HEVC/H.265 程序性能視頻云服務提供商可利用HEVC/H.265技術幫助以較小的帶寬提供高質量視頻， 并進一步支持 4k和 8k 的超高分辨率視頻服務。這里，我們使用 rand()%40 - rand()%40 隨機生成源矩陣，測試結果如表 2所示。
表 2. SSE、 AVX2 和 AVX512 DCT 實現結果
從表2中我們可以看到，對于 4x4/8x8/32x32/ 數據集， AVX-512 代碼是最高效的選擇，能夠分別比初始代碼提供 44.46%、70.45% 和 37.60% 的性能提升。 因此， 在具體的視頻處理應用中， 需要綜合考慮每種 SIMD 指令集的執行效率和性能，然后選擇最高效的一種進行優化。3.3提升圖像處理程序性能
圖 2.在英特爾® 至強® 可擴展 平臺上使用 SIMD 提升圖像縮放性能
圖 3. Caffe 評分應用程序通過 SIMD 實現的性能提升圖 4. Caffe 應用程序通過 SIMD 向量化實現的性能提升
4.總結
本文簡單闡述了英特爾® 至強®可擴展平臺上的全新 AVX-512 技術和指令集，演示了如何利用它來優化媒體云應用程序。
文章摘自英特爾精英匯
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