Компания Intel опубликовала кодировщик видео SVT-AV1 1.0

Компания Intel опубликовала выпуск библиотеки SVT-AV1 1.0 (Scalable Video Technology AV1), предоставляющей альтернативные кодировщик и декодировщик для формата кодирования видео AV1, в которых задействованы присутствующие в современных CPU Intel средства аппаратного распараллеливания вычислений. Основной задачей SVT-AV1 является достижение уровня производительности, пригодного для перекодирования видео на лету и применения в сервисах, отдающих видео по запросу (VOD). Код развивается в рамках проекта OpenVisualCloud, который также разрабатывает кодировщики SVT-HEVC и SVT-VP9, и распространяется под лицензией BSD.

Для использования SVT-AV1 необходим как минимум процессор Intel Core пятого поколения (Intel Xeon E5-v4 и более новые CPU). Для кодирования 10-битовых потоков AV1 с качеством 4K требуется 48 Гб ОЗУ, 1080p — 16 Гб, 720p — 8 Гб, 480p — 4 Гб. Из-за усложнения применяемых в AV1 алгоритмов, для кодирования данного формата требуется существенно больше ресурсов, чем для других форматов, что не позволяет применять штатный кодировщик AV1 для перекодирования в реальном времени. Например, штатный кодировщик от проекта AV1 требует в 5721, 5869 и 658 раз больше вычислений по сравнению с кодировщиками x264 (профиль «main»), x264 (профиль «high») и libvpx-vp9.

Среди изменений в новом выпуске SVT-AV1:

• Добавлена поддержка S-кадров (Switching Frame), промежуточных кадров содержимое которых может быть предсказано на основе ранее декодированных эталонных кадров из того же видео в более высоком разрешении. S-кадры позволяют увеличить эффективность сжатия live-потоков.
• Добавлен режим управления кодированием с постоянным битрейтом (CBR), обеспечивающий минимальные задержки.
• Добавлена поддержка передачи информации о позиции цветовой субдискретизации.
• Добавлена возможность пропуска изображений шумоподавления после грубого синтеза.
• Поддержка быстрого декодирования расширена на пресеты M0-M10.
• Упрощено использование опции «—fast-decode» и оптимизирован первый уровень быстрого декодирования.
• Повышена визуальное качество результата кодирования.
• Оптимизировано потребление памяти.
• Добавлены дополнительные оптимизации на базе инструкций AVX2.

Источник: opennet.ru