從開(kāi)普勒開(kāi)始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件視頻編碼； GPUs 從費(fèi)米開(kāi)始支持完全加速的硬件視頻解碼。最近發(fā)布的圖靈硬件提供了張量核心和更好的機(jī)器學(xué)習(xí)性能，但新的 GPU 還加入了新的多媒體功能，如改進(jìn)的 NVENC 單元，以在視頻編解碼器中提供更好的壓縮和圖像質(zhì)量。

讓我們更仔細(xì)地看一看圖靈設(shè)計(jì)的新的 NVENC 單元的性能和質(zhì)量。

NVENC 性能測(cè)試設(shè)置

H.264 出現(xiàn)于 15 年前，已經(jīng)成為一種無(wú)處不在的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)。它已經(jīng)成為業(yè)界最重要和最廣泛的編解碼器。這些測(cè)試展示了 Tesla T4 與著名的開(kāi)源編碼器 libx264 在兩種情況下的性能：

高質(zhì)量模式，代表最常見(jiàn)的編碼方案與 VBR 控制和 B 幀啟用。

低延遲快速模式，適用于對(duì)延遲敏感的應(yīng)用程序，如遠(yuǎn)程游戲或視頻會(huì)議。

為此，測(cè)試計(jì)算機(jī)的配置如表 1 所示：

我們使用了各種輸入視頻進(jìn)行 RD 估計(jì)，如 basketball _ drive 、 bq _ terrace 、仙人掌、 crowd _ run 、 ducks _ take _ off 、 jokey 、和服，以及更多分辨率為 1280 × 720 、 1920 × 1080 和 3840 × 2160 的視頻。

績(jī)效和質(zhì)量結(jié)果

平衡序列

圖 1 到圖 4 顯示， Tesla T4 在高質(zhì)量模式下為 libx264 提供相同或稍好的視覺(jué)質(zhì)量，如 Kimono、 BQ Terrace 和 Park Scene 。

與 libx264 相比， T4 顯示了更好的預(yù)測(cè)和過(guò)濾。

紅皮艇和仙人掌序列分別包含顯著的混沌運(yùn)動(dòng)和圓周運(yùn)動(dòng)。與 libx264 相比， NVENC 在這些包含復(fù)雜內(nèi)部預(yù)測(cè)的場(chǎng)景中顯示出明顯的優(yōu)勢(shì)。

Tesla T4 NVENC 在低延遲模式下的性能很容易超過(guò) libx264 。請(qǐng)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 更好的視覺(jué)質(zhì)量。

圖靈 GPUs 配備了功能強(qiáng)大的 NVENC 視頻編碼單元，與 libx264 等復(fù)雜的軟件編碼器相比，它提供了更高的視頻壓縮效率，因?yàn)樗Y(jié)合了更高的性能和更低的能耗。理想的代碼轉(zhuǎn)換解決方案需要具有成本效益（美元/流）和節(jié)能（瓦/流）。讓我們看看在多個(gè)測(cè)試序列中平均的性能和功耗結(jié)果，如圖 13 和 14 所示。

圖 13 。在高質(zhì)量模式下以每秒 30 幀同時(shí)編碼的流數(shù)

圖 14 。在低延遲模式下以每秒 30 幀同時(shí)編碼的流數(shù)。

T4 以高質(zhì)量模式同時(shí)編碼 22 個(gè) 720p 流。 GPU 還可以平均處理 10 個(gè) 1080p 的流和 2 到 3 個(gè)超高清（ 2160p ）分辨率的流。這相當(dāng)于在相同的視覺(jué)質(zhì)量級(jí)別上幾乎是 libx264 的兩倍。

在低延遲模式下運(yùn)行顯示出 T4 更大的優(yōu)勢(shì)。它可以編碼 37 個(gè) 720p 分辨率的流， 17-18 個(gè) 1080p ， 4-5 個(gè)超高清，性能比 libx264 高 2-2.7 倍，具有更高的視覺(jué)質(zhì)量。您可以在圖 15 和圖 16 中看到每個(gè)流的瓦特?cái)?shù)。

圖 15 。高質(zhì)量模式下平均每流功耗瓦特

圖 16 。低延遲模式下平均每流功耗瓦特

Tesla 還顯示出很高的功率效率，在高質(zhì)量模式下優(yōu)于 libx264 2-4x ，在低延遲模式下高達(dá) 5 倍，同時(shí)保持低負(fù)載。

結(jié)論

與前幾代相比， NVIDIA 的 Tesla T4 的編碼能力有了很大的提高。與 libx264 這樣的軟件編碼器相比，它在高質(zhì)量模式下顯示出相同或更好的視覺(jué)質(zhì)量，而在低延遲模式下則優(yōu)于它們。這相當(dāng)于在功耗降低 2-5 倍時(shí)性能提高了一倍。

關(guān)于作者

Roman Arzumanyan擁有俄羅斯南部羅曼大學(xué)（ Rostov-on-Don ， 2012 ）和羅曼大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士學(xué)位。之后，他在俄羅斯三星研發(fā)院（ 2012-2015 ）、英特爾公司（ 2015-2017 ）工作。目前，他在莫斯科擔(dān)任開(kāi)發(fā)技術(shù)工程師。他的研究興趣包括視頻編碼、高性能和 GPGPU 。

審核編輯：郭婷