Se publicó el lanzamiento de la biblioteca SVT-AV1 1.5 (Scalable Video Technology AV1) con implementaciones del codificador y decodificador del formato de codificación de video AV1, para cuya aceleración se utilizan los medios de computación paralela de hardware presentes en las CPU Intel modernas. El proyecto fue creado por Intel en asociación con Netflix con el objetivo de lograr un nivel de rendimiento adecuado para la transcodificación de vídeo sobre la marcha y su uso en servicios de vídeo bajo demanda (VOD). Actualmente, el desarrollo se lleva a cabo bajo los auspicios de Open Media Alliance (AOMedia), que supervisa el desarrollo del formato de codificación de vídeo AV1. Anteriormente, el proyecto se desarrolló en el marco del proyecto OpenVisualCloud, que también desarrolla los codificadores SVT-HEVC y SVT-VP9. El código se distribuye bajo la licencia BSD.
Para utilizar SVT-AV1, se requiere un procesador x86_64 compatible con instrucciones AVX2. La codificación de transmisiones AV10 de 1 bits con calidad 4K requiere 48 GB de RAM, 1080p - 16 GB, 720p - 8 GB, 480p - 4 GB. Debido a la complejidad de los algoritmos utilizados en AV1, codificar este formato requiere muchos más recursos que otros formatos, lo que no permite el uso del codificador AV1 estándar para la transcodificación en tiempo real. Por ejemplo, el codificador estándar del proyecto AV1 requiere 5721, 5869 y 658 veces más cálculos en comparación con los codificadores x264 (perfil "principal"), x264 (perfil "alto") y libvpx-vp9.
Entre los cambios en la nueva versión de SVT-AV1:
- Se han optimizado los compromisos entre calidad y velocidad, como resultado de lo cual los ajustes preestablecidos M1-M5 se aceleraron entre un 15 y un 30 % y los ajustes preestablecidos M6-M13 entre un 1 y un 3 %.
- Se agregó un nuevo ajuste preestablecido de MR (--preset -1) que se promociona como una calidad de referencia.
- Se ha optimizado el funcionamiento de los ajustes preestablecidos M8-M13 en modo de codificación de baja latencia.
- Se agregó soporte para la selección dinámica de estructuras de predicción de cambios jerárquicos "miniGOP" (Grupo de imágenes) para configuraciones de acceso aleatorio, habilitadas de forma predeterminada en ajustes preestablecidos hasta M9 inclusive. También es posible especificar un tamaño miniGOP inicial más pequeño para acelerar la precarga.
- Se proporciona la capacidad de cambiar los factores de escala lambda en la línea de comando.
- Se ha reescrito el complemento para gstreamer.
- Se agregó la capacidad de omitir una cierta cantidad de fotogramas antes de comenzar la codificación.
- Se llevó a cabo una limpieza significativa de variables no utilizadas y funciones estáticas y se reformatearon los comentarios en el código. El tamaño de los nombres de las variables se ha reducido para que el código sea más fácil de leer.
Fuente: opennet.ru