CPU中的特殊指令可以加速编码效率

依据客户真实需求，定制下一代CPU是我们的工作之一，我们选择做视频转码的另一个原因，是为了设计更好满足音视频领域需求的下一代硬件。所以今天还会给大家介绍下一代CPU中关于编解码的特殊指令，这些特殊指令可以加速编码效率。

今天，我分享的内容分为三个章节。首先，使用英特尔丰富的工具链对视频转码进行分析。我们作为硬件厂商，本身不做音视频转码业务，但俗话说“弄斧要到班门”，所以我们首先对视频转码的一些典型场景进行了微架构层面的分析，为后面的优化做好铺垫。然后，介绍方案的核心思想，即如何重用一次编码的信息来提高二次编码的效率。之前提到，计算复杂度在转码里占了很大的成本，所以要从源头上降低计算复杂度。最后，介绍SIMD指令集。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，意思是单指令多数据，表明一条指令可以同时操作多个数据。

01 视频转码分析

首先，我们对视频转码进行分析。

我们从相关市场获取了图中的数据。第一张图表示在2020年，视频数据在互联网数据占比70%。到现在，视频数据在互联网数据占比已超过80%。第二张图是PRC Video Cloud Market Forecast，图中呈增长趋势。虽然目前共有云市场的增速减缓，但是视频云的增长仍有很大潜力。回到转码本身，第三张图和第四张图来自Video Developer report。从第四张图可以看到，在2019年，H.264仍是主流视频编码技术，90%以上仍使用H.264。其次，较多使用的是H.265，然后是VP9和AV1，H.265也在逐渐成为一种趋势。第三张图表示视频编码器开发人员计划在2022年投入的情况。其中，投入最多的是H.265，然后是AV1，再然后是H.266，这三个协议正在成为主流编码器协议，我们后续将基于这些主流编码器进行开发。

接下来进行直播成本分析。这是一张直播的结构图，主播上传内容到上行CDN，然后再发送到转码中心进行内容识别、截屏、录制和转码，接着再分发到下行CDN。这个过程中，成本最大的是网络带宽和转码服务器。之前提到，网络带宽取决于观看人数和码率。举个例子，观看2M的视频和观看500K的视频所需的网络带宽不同，1000个人同时观看视频和10个人同时观看视频所需的网络带宽也不同。转码服务取决于分辨率、码率和视频编码标准等。

我们对头部的互联网厂商进行了分析。如第一张图所示，主要有两个成本，一个是Traffic price，即带宽成本，另一个是转码成本。第二张图表示直播一小时内，转码和带宽的比例，图的横轴是观看人数，纵轴是转码和带宽费用的比例。可以看到，当观众数大于等于50时，带宽成为主要的成本。举个例子，顶级流量主播的一场直播的带宽成本要几百万，此时转码成本只有几千块，相对带宽成本几乎可以忽略。但对于数量众多的小主播来讲，观众数可能只有十几个，此时的带宽较低，所以转码成本成为主要的成本。针对这两种情况，在带宽成本较大时，我们以优化带宽为主，在转码成本较大时，我们以优化转码速度/转码性能为主。

接下来，介绍几款好用的英特尔的工具。首先是V-Tune，是一个可以快速发现应用程序瓶颈的可视化的工具。左下图展示了一个例子，可以看到，我们可以知道转码里每个函数占用的CPU时间，双击就可进入code，精确定位哪行code的占比较高，所以可以清楚地知道热点函数在哪里。我们支持CPU、GPU和FPGA，也支持多语言和多操作系统。V-Tune的优点是直观，缺点是会为系统带来一定的负担。

另一个工具是Emon，其用于low-level层面的数据抓取。Emon的优点是可以直接抓取Performance Monitoring Units（PMUs），即寄存器的值，因此功率消耗较少。观察右上图，可以知道CPU的利用率、AVX指令集的使用比例，也可以知道该函数是Backend_Bound还是Frontend_Bound。因此，可以清楚知道系统的问题在哪里。

利用刚才介绍的工具，可以估计转码消耗的算力。可以看到，在某一个转码场景里，编码过程中的运动估计（Motion Estimation）占比超过40%，但不同的场景情况有所不同，举个例子，将8K的数据转换成360P的数据时，解码消耗的算力大于转码消耗的算力。在大部分情况下，若考虑帧决策等，运动估计的占比将超过50%，因此这成为了我们关注的热点。

02重用运动矢量等信息提高转码效率和质量

接下来，介绍方案的核心思想。

我们现在考虑转码，比如将H.264或H.265转换成H.266或AV1。在一次编码时，我们可以获得slice type、mb qp和mb partition等信息。在现在的编解码方式中，解码之后这些信息就会被舍弃。而我们的核心思想是，在二次编码中重用一次编码的信息。通过粗略计算，在大部分场景下，重用一次编码信息可以减少大约67%的运算量。

对于这种思路，大家可能有很多问题。比如，当帧率或分辨率在转码前后发生变化时，会不会出现一些新的问题。因此，虽然方案的原理比较直接，但实际应用时需要解决很多“并发症”。特别是，我们要考虑如何一方面提升转码速度，另一方面保证转码质量，否则转码质量不好，即使转码速度很快，也不能投入实用。

举个例子说明如何重用一次编码的信息来提高视频质量。JND是一种感知编码技术，在左上的图中，四个block中只有左下的block的值为1，其余block的值为0。但对于人眼来说，可以忽略数值1，即四个block的值可以都为0。这是JND的核心思想：过滤人眼感触不到的信息。对此，经典的方法是使用双边滤波器等进行过滤，但这些方法都是无差别的滤波，容易造成“误伤”。而现在由于掌握一次编码信息，我们知道哪些信息可以被平滑，哪些信息必须保留，通过设置权重的方式来进行“区别对待”。这样做可以带来两个好处，一是可以提高主观视觉的质量，二是在限定码率的情况下，可以将码率用在刀刃上，大幅度地提高客观质量。比如，将一个原码率是50Mbps的视频转码为2Mbps的视频，采用我们的方式就可以较大地提高质量。

另一种方式是使用一次编码的残差。在H.264和H.265里，有two-path的算法，但这个算法通常不被使用。这是因为，虽然经过一次编码可以掌握大概的信息，并且在此基础上二次编码的结果更精准，编码质量更高且码率更低，但是这会大幅度地增加计算量，推高转码成本和延迟。为了解决这个问题，我们直接重用一次编码的信息来实现类似二次编码的效果。

03SIMD指令集加速转码热点函数

最后，介绍如何用SIMD指令集加速转码热点函数。

至强服务器平台SIMD指令集经迭代了很多代，大家比较熟知的比如AVX2，AVX512等。第二代至强可扩展平台在AVX512的基础上支持了INT8数据精度，第三代支持BF16指令集，2023年初量产的第四代平台的AI性能在BF16和INT8上较上一代提升了8倍，其中加入了AMX 指令集，也可以理解为在CPU内部有一块硬件加速器。比如INT8的算力，一颗CPU的性能接近200T，很多以前在CPU上无法完成的运算现在都成为可能。

最后介绍一个例子，说明如何使用SIMD指令集优化视频编码。在H.264中有一个大小为16×16的宏块，需要对其求和或平方和，那么如何用avx512对其进行加速呢？需要执行以下几步。首先，将16个int8的数据载入到mm128寄存器中。然后，将int8数据转换成int32，这是因为有时候运算结果为负数，而int8无法表示负数。接着，将16个int32数据水平相加，这需要消耗0.5个指令周期，而手动计算则需要8次计算，因此极大地提高了效率。最后，将16个int32平方后再水平相加。经过这样的处理，性能可提高16倍或8倍（若为一条指令则提高16倍，若为两条指令则提高8倍）。

审核编辑：刘清