图灵设计NVENC单元的性能和质量

从开普勒开始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码； GPUs 从费米开始支持完全加速的硬件视频解码。最近发布的图灵硬件提供了张量核心和更好的机器学习性能，但新的 GPU 还加入了新的多媒体功能，如改进的 NVENC 单元，以在视频编解码器中提供更好的压缩和图像质量。

让我们更仔细地看一看图灵设计的新的 NVENC 单元的性能和质量。

NVENC 性能测试设置

H.264 出现于 15 年前，已经成为一种无处不在的视频编码标准。它已经成为业界最重要和最广泛的编解码器。这些测试展示了 Tesla T4 与著名的开源编码器 libx264 在两种情况下的性能：

高质量模式，代表最常见的编码方案与 VBR 控制和 B 帧启用。

低延迟快速模式，适用于对延迟敏感的应用程序，如远程游戏或视频会议。

为此，测试计算机的配置如表 1 所示：

我们使用了各种输入视频进行 RD 估计，如 basketball _ drive 、 bq _ terrace 、仙人掌、 crowd _ run 、 ducks _ take _ off 、 jokey 、和服，以及更多分辨率为 1280 × 720 、 1920 × 1080 和 3840 × 2160 的视频。

绩效和质量结果

平衡序列

图 1 到图 4 显示， Tesla T4 在高质量模式下为 libx264 提供相同或稍好的视觉质量，如 Kimono、 BQ Terrace 和 Park Scene 。

与 libx264 相比， T4 显示了更好的预测和过滤。

红皮艇和仙人掌序列分别包含显著的混沌运动和圆周运动。与 libx264 相比， NVENC 在这些包含复杂内部预测的场景中显示出明显的优势。

Tesla T4 NVENC 在低延迟模式下的性能很容易超过 libx264 。请注意 Tesla T4 如何在高分辨率下更有效，在相同的比特率下提供 1db 更好的视觉质量。

图灵 GPUs 配备了功能强大的 NVENC 视频编码单元，与 libx264 等复杂的软件编码器相比，它提供了更高的视频压缩效率，因为它结合了更高的性能和更低的能耗。理想的代码转换解决方案需要具有成本效益（美元/流）和节能（瓦/流）。让我们看看在多个测试序列中平均的性能和功耗结果，如图 13 和 14 所示。

图 13 。在高质量模式下以每秒 30 帧同时编码的流数

图 14 。在低延迟模式下以每秒 30 帧同时编码的流数。

T4 以高质量模式同时编码 22 个 720p 流。 GPU 还可以平均处理 10 个 1080p 的流和 2 到 3 个超高清（ 2160p ）分辨率的流。这相当于在相同的视觉质量级别上几乎是 libx264 的两倍。

在低延迟模式下运行显示出 T4 更大的优势。它可以编码 37 个 720p 分辨率的流， 17-18 个 1080p ， 4-5 个超高清，性能比 libx264 高 2-2.7 倍，具有更高的视觉质量。您可以在图 15 和图 16 中看到每个流的瓦特数。

图 15 。高质量模式下平均每流功耗瓦特

图 16 。低延迟模式下平均每流功耗瓦特

Tesla 还显示出很高的功率效率，在高质量模式下优于 libx264 2-4x ，在低延迟模式下高达 5 倍，同时保持低负载。

结论

与前几代相比， NVIDIA 的 Tesla T4 的编码能力有了很大的提高。与 libx264 这样的软件编码器相比，它在高质量模式下显示出相同或更好的视觉质量，而在低延迟模式下则优于它们。这相当于在功耗降低 2-5 倍时性能提高了一倍。

关于作者

Roman Arzumanyan拥有俄罗斯南部罗曼大学（ Rostov-on-Don ， 2012 ）和罗曼大学应用数学硕士学位。之后，他在俄罗斯三星研发院（ 2012-2015 ）、英特尔公司（ 2015-2017 ）工作。目前，他在莫斯科担任开发技术工程师。他的研究兴趣包括视频编码、高性能和 GPGPU 。

审核编辑：郭婷