Компанія Intel опублікувала кодувальник відео SVT-AV1 1.0

Компанія Intel опублікувала випуск бібліотеки SVT-AV1 1.0 (Scalable Video Technology AV1), що надає альтернативні кодувальник та декодувальник для формату кодування відео AV1, в яких задіяні наявні в сучасних CPU Intel засоби апаратного розпаралелювання обчислень. Основним завданням SVT-AV1 є досягнення рівня продуктивності, придатного для перекодування відео на льоту та застосування в сервісах, що віддають відео на запит (VOD). Код розвивається в рамках проекту OpenVisualCloud, який також розробляє кодувальники SVT-HEVC та SVT-VP9 та поширюється під ліцензією BSD.

Для використання SVT-AV1 необхідний як мінімум процесор Intel Core п'ятого покоління (Intel Xeon E5-v4 та новіші CPU). Для кодування 10-бітових потоків AV1 з якістю 4K потрібно 48 Гб ОЗУ, 1080p - 16 Гб, 720p - 8 Гб, 480p - 4 Гб. Через ускладнення алгоритмів, що застосовуються в AV1, для кодування даного формату потрібно істотно більше ресурсів, ніж для інших форматів, що не дозволяє застосовувати штатний кодувальник AV1 для перекодування в реальному часі. Наприклад, штатний кодувальник від проекту AV1 вимагає в 5721, 5869 і 658 разів більше обчислень у порівнянні з кодувальниками x264 (профіль main), x264 (профіль high) і libvpx-vp9.

Серед змін у новому випуску SVT-AV1:

  • Додано підтримку S-кадрів (Switching Frame), проміжних кадрів вміст яких може бути передбачений на основі раніше декодованих еталонних кадрів з того ж відео у вищій роздільній здатності. S-кадри дозволяють збільшити ефективність стиснення live-потоків.
  • Додано режим керування кодуванням із постійним бітрейтом (CBR), що забезпечує мінімальні затримки.
  • Додано підтримку передачі інформації про позицію колірної субдискретизації.
  • Додано можливість пропуску зображень шумоподавлення після грубого синтезу.
  • Підтримка швидкого декодування розширена на пресети M0-M10.
  • Спрощено використання опції fast-decode і оптимізовано перший рівень швидкого декодування.
  • Підвищено візуальну якість результату кодування.
  • Оптимізовано споживання пам'яті.
  • Додано додаткові оптимізації на базі інструкцій AVX2.

Джерело: opennet.ru

Додати коментар або відгук