Xilinx? Alveo? U200加速卡助力深維科技 （DeePoly）ThunderImage轉(zhuǎn)碼解決方案提供創(chuàng)新的多媒體演示體驗(yàn)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和海量?jī)?nèi)容的的爆炸性增長(zhǎng)，驅(qū)使內(nèi)容服務(wù)提供商使用大量動(dòng)畫圖形推廣自己的內(nèi)容。盡管GIF仍然是網(wǎng)絡(luò)上常用的動(dòng)圖格式，但是因?yàn)槠湎啾褥o態(tài)圖片更大的尺寸及編解碼技術(shù)，常常會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)速及編解碼計(jì)算性能等問題，導(dǎo)致不佳的用戶體驗(yàn)，有時(shí)甚至導(dǎo)致內(nèi)容不可用。WebP動(dòng)畫圖形處理是GIF的絕佳替代方案，但是其高度復(fù)雜的計(jì)算及其造成的過高的時(shí)延，使得該方案缺乏可行性的技術(shù)支持。

為了解決WebP動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼的時(shí)延問題，深維科技選擇賽靈思Alveo? U200加速卡打造了其ThunderImage GIF2WebP動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼解決方案，使得內(nèi)容提供商擁有了前所未有的網(wǎng)絡(luò)多媒體演示體驗(yàn)。

圖1：基于深維ThunderImage GIF2WebP動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼解決方案的轉(zhuǎn)碼流程演示

市場(chǎng)挑戰(zhàn)

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的爆發(fā)性增長(zhǎng)，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務(wù)商開始在網(wǎng)頁上大量使用更加生動(dòng)直觀的動(dòng)圖來吸引用戶的眼球，以為用戶提供更鮮活瀏覽體驗(yàn)，并同時(shí)更有效地推薦相關(guān)產(chǎn)品。

盡管目前網(wǎng)絡(luò)上主流動(dòng)圖格式仍然是GIF。但最新一版GIF規(guī)范制定于32年前（1989年），當(dāng)今的軟硬件環(huán)境較當(dāng)年已經(jīng)發(fā)生了天翻地覆的變化，GIF文件特有的占用空間大、色彩表現(xiàn)力有限、終端解碼效率差等問題，顯得越發(fā)突出，導(dǎo)致動(dòng)圖相關(guān)功能網(wǎng)絡(luò)帶寬占用大、終端解碼負(fù)擔(dān)重，并最終使APP用戶體驗(yàn)變差甚至完全不可用。

為解決GIF動(dòng)圖存在的問題，新的動(dòng)圖格式WebP應(yīng)運(yùn)而生。WebP的優(yōu)勢(shì)非常明顯，包括大幅縮小文件大小，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)流量，降低傳輸時(shí)延。在不做縮放的情況下，轉(zhuǎn)換為WebP動(dòng)圖將可以節(jié)省50% 以上的空間。而對(duì)于帶縮放的場(chǎng)景，同分辨率WebP動(dòng)圖相比GIF平均可節(jié)省62%的空間（根據(jù)我們采樣的小規(guī)模數(shù)據(jù)）。此外，WebP動(dòng)圖相比GIF，在畫質(zhì)上也實(shí)現(xiàn)了顯著提升，同分辨率文件大小可縮減75%。

圖2：根據(jù)我們采樣的小規(guī)模數(shù)據(jù)，同分辨率的WebP圖像比GIF平均節(jié)省62%的空間

然而，雖然WebP 解決了尺寸和圖像質(zhì)量的問題，其時(shí)延問題卻是阻礙其普及的最大障礙之一。 WebP動(dòng)圖相當(dāng)于幾十至上百張WebP靜圖的編碼， 計(jì)算復(fù)雜度非常高，導(dǎo)致此轉(zhuǎn)碼運(yùn)算時(shí)延會(huì)非常驚人。使用最快的開源算法在CPU上運(yùn)行，轉(zhuǎn)碼運(yùn)算時(shí)延動(dòng)輒十幾秒，這樣用戶的體驗(yàn)會(huì)非常差。

解決方案

針對(duì)WebP動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼時(shí)延過大的問題， 深維科技選擇采用賽靈思Alveo? U200加速卡打造了ThunderImage GIF2WebP動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼方案。 Alveo U200 基于賽靈思16 nm UltraScale? 架構(gòu)，旨在為包括機(jī)器學(xué)習(xí)推斷、視頻轉(zhuǎn)碼和數(shù)據(jù)庫搜索與分析在內(nèi)的數(shù)據(jù)中心重要工作負(fù)載，提供當(dāng)前 CPU 無法實(shí)現(xiàn)的性能。借助Alveo U200，深維科技基于該平臺(tái)一次性解決了時(shí)延、流量、存儲(chǔ)、計(jì)算等問題。

圖： ThunderImage GIF2WebP方案

深維科技CEO 樊平表示：“賽靈思高性能的異構(gòu)處理平臺(tái)，助力ThunderImage GIF2Webp方案全面解鎖了WebP動(dòng)圖畫質(zhì)高、體積小的優(yōu)勢(shì)，為廣大的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務(wù)商帶來了多媒體展示的全新體驗(yàn)?！?/p>

具體而言，ThunderImage GIF2Webp動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼方案實(shí)現(xiàn)了：

1.超低時(shí)延

對(duì)比CPU方案，ThunderImageGIF2WebP動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼方案將轉(zhuǎn)碼處理時(shí)延 （ 端到端的單張圖像處理時(shí)延 ） 平均縮減15倍。即從十幾秒到幾十秒縮短到零點(diǎn)幾秒到1秒多，這種場(chǎng)景下的WebP動(dòng)圖技術(shù)就從原來的不可行變成了完全可行。 （ 注：測(cè)試基準(zhǔn)CPU為Xeon E5-2680v4雙核、內(nèi)存為256GB DDR4。測(cè)試輸入為1000張GIF動(dòng)圖，輸出為400x400 WebP動(dòng)圖。測(cè)試數(shù)據(jù)基于Xilinx Alveo U200加速卡。）

2.全新畫質(zhì)體驗(yàn)

由于WebP相較于GIF強(qiáng)大的壓縮能力和色彩表現(xiàn)能力（24bit vs 8bit），相較于GIF方案ThunderImage GIF2Webp可以呈現(xiàn)遠(yuǎn)比前者更細(xì)膩、更高清的畫質(zhì)體驗(yàn)。

3.超高魯棒性

在業(yè)務(wù)極限載荷的情形下，GIF2WebP轉(zhuǎn)碼處理時(shí)延較常規(guī)時(shí)延波動(dòng)不超過10%，從而有效提升服務(wù)可靠性。

4.低功耗

方案充分利用賽靈思加速卡低功耗特點(diǎn)，相較CPU的GIF2WebP方案，為客戶節(jié)省10%以上的能耗。

5.流量節(jié)省

相較GIF方案，此方案可以立即為用戶節(jié)省50%以上的網(wǎng)絡(luò)流量。

6.小尺寸

相較CPU的GIF2WebP方案，客戶可節(jié)省10%以上的物理空間。

圖3：實(shí)測(cè)結(jié)果，400*400延遲，平均比CPU方案降低15倍

設(shè)計(jì)成效

2021年1月，深維科技ThunderImage GIF2Webp動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼方案作為國(guó)內(nèi)首款基于高性能FPGA異構(gòu)計(jì)算的SaaS動(dòng)圖轉(zhuǎn)碼產(chǎn)品，正式上線阿里云市場(chǎng)。甫一上市，已經(jīng)開始為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先影視類視頻提供商南瓜電影的影片動(dòng)態(tài)海報(bào)功能提供服務(wù)。

南瓜電影COO莊徐麟表示：“南瓜有大量?jī)?yōu)秀影片，因?yàn)闆]有有效的方法使之在節(jié)目清單中脫穎而出，錯(cuò)失了被用戶注意的機(jī)會(huì)，非常的可惜。這是我們一直想要解決的一個(gè)問題。采用深維科技的GIF2WebP動(dòng)圖方案以后，我們就能夠使用播放時(shí)間充裕、畫質(zhì)高清的動(dòng)圖了。通過這種方式展示推薦影片給用戶，可以幫助用戶快速預(yù)覽，從而顯著提高觀影概率?！?/p>

除影片推薦外， ThunderImage GIF2Webp還有望在UGC視頻、電子商務(wù)、興趣社群、手機(jī)動(dòng)態(tài)屏保、社交媒體等眾多領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。