Alveo 赋能动图转码,重新定义图像处理未来

随着移动互联网上内容的爆炸性增长,内容服务提供商开始使用大量动图来吸引用户有限的注意力。GIF 虽然是网络上常用的动图格式,但是其常常会因为网速及编解码计算性能等问题,导致不佳的用户体验。WebP 动画图形处理是 GIF 的绝佳替代方案,但是其高度复杂的计算及其造成的过高的时延,使得该方案缺乏可行性的技术支持。为了解决 WebP 动图转码的时延问题,深维科技基于赛灵思 Alveo™ U200 加速卡打造了 ThunderImage GIF2WebP 动图转码解决方案。

1. 时延挑战:用户体验不佳

目前网络上主流的动图格式仍然是 GIF,然而 GIF 文件特有的占用空间大、色彩表现力有限、终端解码效率差等问题,在当今的软硬件环境中显得越发突出,导致动图相关功能网络带宽占用大、终端解码负担重,并最终使 APP 用户体验变差甚至完全不可用。

为解决 GIF 动图存在的问题,新的动图格式 WebP 应运而生。WebP 的优势非常明显,包括大幅缩小文件大小、节省网络流量、降低传输时延。在不做缩放的情况下,转换为 WebP 动图将可以节省 50% 以上的空间。而对于带缩放的场景,同分辨率 WebP 动图相比 GIF 平均可节省 62% 的空间。此外,相比于 GIF,WebP 动图在画质上也实现了显著提升,同分辨率情况下文件占用空间可缩减 75%。

节省比例

尽管 WebP 解决了尺寸和图像质量的问题,其时延问题却是阻碍其普及的最大障碍之一。即便使用最快的开源算法,转码运算时延也动辄十几秒,由此导致糟糕的用户体验。

2. 终极解法:动图转码方案

针对 WebP 动图转码时延过大的问题,深维科技选择采用赛灵思 Alveo™ U200 加速卡打造了 ThunderImage GIF2WebP 动图转码方案。 Alveo U200 基于赛灵思 16nm UltraScale™ 架构,旨在为包括机器学习推断、视频转码和数据库搜索与分析在内的数据中心重要工作负载,提供当前 CPU 无法实现的性能。在 Alveo U200 的支持下,深维科技一次性解决了时延、流量、存储、计算等问题。

ThunderImage GIF2WebP 方案

3. 以低功耗实现全面体验升级

具体而言,ThunderImage GIF2Webp 动图转码方案实现了:



点击获取完整案例信息了解赛灵思如何助力动图转码解决方案:https://china.xilinx.com/publications/powered-by-xilinx/c_xilinx-DeePoly...

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