LiveVideoStackCon2023音视频技术大会上海站，英特尔®AMX带来全链路智能化编码新路径！-电子发烧友网

AI 和 AIGC 目前已经与我们的工作和生活深度融合， AI将如何影响音视频开发？AI在给视频编解码带来画质提升的收益时，是否会增加成本？在最近落下帷幕的2023年LiveVideoStackCon2023音视频技术大会上海站中，关于AI和AIGC的讨论远比以往更加火热。大模型、多模态、AIGC工具……很多专家认为，AI和AIGC一定会对整个编解码行业产生巨大的革新，但同时也面临着更大的挑战。

英特尔不仅在大会上分享了音视频领域的前沿技术洞察，还联合LiveVideoStack为各位技术人们准备了一次特别的MINI圆桌晚宴，邀请到了互联网头部企业的技术大咖们，既有技术讨论，又有趣味问答，通过“YES”or“NO”的互动方式，引发了嘉宾们的高度参与热情和对音视频技术应用趋势的激烈讨论。

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AI处理对音视频来说
是必须的吗？

在大会现场，英特尔至强产品线软件架构师谢义认为，AI将会越来越多地应用到音视频处理当中。但随着AIGC的广泛使用，智能化编码将面临着越来越大的性能瓶颈。而目前人工智能模型训练对算力的需求，原有的单一的CPU或GPU的单架构形态已经无法完全满足。谢义认为，基于CPU服务器的全链路智能化编码将成为未来的趋势并解决上述挑战。

英特尔至强产品线软件架构师谢义

谢义介绍，音视频的转码方式有很多种，GPU的速度快，算力高。但CPU有两个不可替代的优势：超高的灵活性和复用性。CPU的升级成本极低，只需升级一下软件部分即可。更何况在云上申请一个虚拟主机，无论是docker还是container都可以随用随放，十分自由灵活，成本更低。

由于视频前处理的超分部分算力要求非常高，通常需要通过GPU来辅助，但带来的问题是：客户将高要求的AI负载迁移到GPU上，将编码和前处理完全分离。“这就像在一间屋子里解码——发送到另一间屋子进行前处理——再转回来编码。不仅让流程变得冗长，也对运维造成了极大的负担，数据的反复调度也造成了一定的时延增加。CPU全链路智能化编码将视频前处理迁移到CPU上进行，正好解决了这一问题。”谢义说。

AI在给视频编解码带来画质提升的收益时是否会增加成本？

事实上，基于第四代英特尔至强可扩展处理器及其内置的AI加速器英特尔AMX，以及英特尔发行版 OpenVINO 软件帮助视频编解码工作者打造全链路智能化编码，就可以让视频编解码AI负载高效运行的同时，降低用户的成本压力。

英特尔AMX 专为AI负载加速而设计，可优化深度学习(DL) 训练和推理工作负载。借助英特尔 AMX，第四代英特尔至强可扩展处理器可在优化通用计算和 AI 工作负载间快速转换。同时，由于视频编解码处理的整个pipeline中数据的处理速度并不一致，为了让整个过程的数据顺滑地流动起来，就需要针对FFmpeg的开发工作。而英特尔发行版 OpenVINO 工具套件让用户可以直接进行开发，在大幅降低开发难度和工作量的同时，让AI处理更加流畅。

在一个英特尔合作伙伴的实际案例中，使用了第四代英特尔至强可扩展处理器及英特尔AMX优化的AI推理性能，在视频增强和目标检测这两个场景下，相对上一代平台分别提升了1.86倍和1.95倍。这也证明了用户在CPU上完全可以实现全链路的智能化编码，在AI推理性能提升的同时，大幅降低了部署成本和运维成本。

英特尔至强产品线软件架构师谢义表示，英特尔已向全球交付了超过8500万颗英特尔至强可扩展处理器，支持着全世界的数据中心，可以说至强服务器是数据中心的基石。第四代英特尔至强可扩展处理器一个重要的革新就是内置了数个硬件加速器，用于不同应用场景的性能加速，使CPU性能更为强悍，在包括AI视频编解码等领域可以替代GPU的工作。