Intel пуска SVT-AV1 Video Encoder 1.0

Intel публикува версията на библиотеката SVT-AV1 1.0 (Scalable Video Technology AV1), която предоставя алтернативен енкодер и декодер за формата за кодиране на видео AV1, който използва хардуерни паралелни изчислителни възможности, открити в съвременните процесори на Intel. Основната цел на SVT-AV1 е да постигне ниво на производителност, подходящо за транскодиране на видео в движение и използване в услуги за видео по заявка (VOD). Кодът е разработен като част от проекта OpenVisualCloud, който също така разработва енкодерите SVT-HEVC и SVT-VP9, и се разпространява под BSD лиценз.

За да използвате SVT-AV1, имате нужда от поне пето поколение процесор Intel Core (Intel Xeon E5-v4 и по-нови процесори). Кодирането на 10-битови AV1 потоци с качество 4K изисква 48 GB RAM, 1080p - 16 GB, 720p - 8 GB, 480p - 4 GB. Поради сложността на алгоритмите, използвани в AV1, кодирането на този формат изисква значително повече ресурси от другите формати, което не позволява използването на стандартния AV1 енкодер за транскодиране в реално време. Например стандартният енкодер от проекта AV1 изисква 5721, 5869 и 658 пъти повече изчисления в сравнение с енкодерите x264 („основен“ профил), x264 („висок“ профил) и libvpx-vp9.

Сред промените в новата версия на SVT-AV1:

• Добавена е поддръжка за S-кадри (превключващи кадри), междинни кадри, чието съдържание може да бъде предвидено въз основа на предварително декодирани референтни кадри от същото видео с по-висока резолюция. S-рамките ви позволяват да увеличите ефективността на компресиране на потоци на живо.
• Добавен режим на управление на кодиране с постоянна битова скорост (CBR) за минимално забавяне.
• Добавена е поддръжка за предаване на информация за позицията на субсемплиране на цветността.
• Добавена е възможност за пропускане на обезшумяващи изображения след груб синтез.
• Поддръжката за бързо декодиране е разширена до предварително зададени M0-M10.
• Използването на опцията „—бързо декодиране“ е опростено и първото ниво на бързо декодиране е оптимизирано.
• Визуалното качество на резултата от кодирането е подобрено.
• Консумацията на памет е оптимизирана.
• Добавени са допълнителни оптимизации въз основа на инструкциите на AVX2.

Източник: opennet.ru