速度失真优化：开源HEVC编码的权衡

本文来自SMPTE 2019，演讲者是来自Multicoreware Inc的Pradeep Ramachandran和Comcast的Alexander Giladi。

我们可以在不牺牲电影感知质量的情况下将电影编码成本降低一半吗？

HEVC视频压缩标准是提供UltraHD和HDR内容的必不可少的技术，并且是显着提高HD内容编码效率的驱动程序。这种增加是以大大增加计算复杂度为代价的。再加上自适应流媒体梯阶数的增加和内容自适应编码的增加，在多速率流媒体环境中使用HEVC需要大量增加计算能力。这进而转化为基础设施或公共计算成本的增加。

演讲主要目的是展示如何优化在本地或公共云中的商品硬件上运行的开源分布式编码系统的吞吐量。这将使用流行的开源x265视频编码器完成。它在商业云编码实现中无处不在，通常与ffmpeg结合使用。它是一种通用的编码器，它允许用户以非常精细的粒度控制各个方面，例如使用HEVC编码工具，速率失真优化（RDO），感知质量，指令集扩展和并发性。它还通过其日志记录系统输出大量内部信息。这种详细程度与源代码的可用性相结合，使我们能够在质量和代码路径级别上进行详细的权衡分析。

他们从检查最近进行过大改的x265预设的成本效益分析开始分析。然后将继续讨论不太为人所知的控制RDO行为的选项的影响，例如基于SSIM的RDO。他们进一步研究了禁用或限制HEVC标准提供的某些编码工具（如环路过滤）的效果。然后，评估x265性能的CPU级别方面，例如核心频率和利用率，并在内部部署和公共云设置中比较最新一代服务器处理器的性能。

最后，他们分析了大规模并行块编码的权衡，其中块持续时间和每台机器的并发编码作业数量是一个附加的优化变量。他们对大量的UltraHD和HD电影内容进行了评估。使用现代感知质量指标（例如VMAF和SSIM+）评估质量和质量稳定性。

附上演讲视频：

http://mpvideo.qpic.cn/0b78c4aasaaayqap754pojpfaf6dbelqacia.f10002.mp4?dis_k=72a250a86b18e384115acfc3b7668c13&dis_t=1586935259