移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和海量內(nèi)容的的爆炸性增長，驅(qū)使內(nèi)容服務(wù)提供商使用大量動畫圖形推廣自己的內(nèi)容。盡管GIF仍然是網(wǎng)絡(luò)上常用的動圖格式，但是因為其相比靜態(tài)圖片更大的尺寸及編解碼技術(shù)，常常會因為網(wǎng)速及編解碼計算性能等問題，導(dǎo)致不佳的用戶體驗，有時甚至導(dǎo)致內(nèi)容不可用。WebP動畫圖形處理是GIF的絕佳替代方案，但是其高度復(fù)雜的計算及其造成的過高的時延，使得該方案缺乏可行性的技術(shù)支持。

為了解決WebP動圖轉(zhuǎn)碼的時延問題，深維科技選擇賽靈思Alveo? U200加速卡打造了其ThunderImage GIF2WebP動圖轉(zhuǎn)碼解決方案，使得內(nèi)容提供商擁有了前所未有的網(wǎng)絡(luò)多媒體演示體驗。

圖1：基于深維ThunderImage GIF2WebP動圖轉(zhuǎn)碼解決方案的轉(zhuǎn)碼流程演示

市場挑戰(zhàn)

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的爆發(fā)性增長,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務(wù)商開始在網(wǎng)頁上大量使用更加生動直觀的動圖來吸引用戶的眼球，以為用戶提供更鮮活瀏覽體驗，并同時更有效地推薦相關(guān)產(chǎn)品。

盡管目前網(wǎng)絡(luò)上主流動圖格式仍然是GIF。但最新一版GIF規(guī)范制定于32年前(1989年)，當今的軟硬件環(huán)境較當年已經(jīng)發(fā)生了天翻地覆的變化，GIF文件特有的占用空間大、色彩表現(xiàn)力有限、終端解碼效率差等問題，顯得越發(fā)突出,導(dǎo)致動圖相關(guān)功能網(wǎng)絡(luò)帶寬占用大、終端解碼負擔(dān)重,并最終使APP用戶體驗變差甚至完全不可用。

為解決GIF動圖存在的問題,新的動圖格式WebP應(yīng)運而生。WebP的優(yōu)勢非常明顯，包括大幅縮小文件大小,節(jié)省網(wǎng)絡(luò)流量,降低傳輸時延。在不做縮放的情況下,轉(zhuǎn)換為WebP動圖將可以節(jié)省50% 以上的空間。而對于帶縮放的場景，同分辨率WebP動圖相比GIF平均可節(jié)省62%的空間(根據(jù)我們采樣的小規(guī)模數(shù)據(jù))。此外，WebP動圖相比GIF,在畫質(zhì)上也實現(xiàn)了顯著提升，同分辨率文件大小可縮減75%。

圖2:根據(jù)我們采樣的小規(guī)模數(shù)據(jù),同分辨率的WebP圖像比GIF平均節(jié)省62%的空間

然而，雖然WebP 解決了尺寸和圖像質(zhì)量的問題，其時延問題卻是阻礙其普及的最大障礙之一。 WebP動圖相當于幾十至上百張WebP靜圖的編碼， 計算復(fù)雜度非常高,導(dǎo)致此轉(zhuǎn)碼運算時延會非常驚人。使用最快的開源算法在CPU上運行,轉(zhuǎn)碼運算時延動輒十幾秒,這樣用戶的體驗會非常差。

解決方案

針對WebP動圖轉(zhuǎn)碼時延過大的問題, 深維科技選擇采用賽靈思Alveo? U200加速卡打造了ThunderImage GIF2WebP動圖轉(zhuǎn)碼方案。 Alveo U200 基于賽靈思16 nm UltraScale? 架構(gòu)，旨在為包括機器學(xué)習(xí)推斷、視頻轉(zhuǎn)碼和數(shù)據(jù)庫搜索與分析在內(nèi)的數(shù)據(jù)中心重要工作負載，提供當前 CPU 無法實現(xiàn)的性能。借助Alveo U200，深維科技基于該平臺一次性解決了時延、流量、存儲、計算等問題。

圖: ThunderImage GIF2WebP方案

深維科技CEO 樊平表示：“賽靈思高性能的異構(gòu)處理平臺，助力ThunderImage GIF2Webp方案全面解鎖了WebP動圖畫質(zhì)高、體積小的優(yōu)勢,為廣大的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務(wù)商帶來了多媒體展示的全新體驗?！?/p>

具體而言，ThunderImage GIF2Webp動圖轉(zhuǎn)碼方案實現(xiàn)了：

1. 超低時延

對比CPU方案,ThunderImageGIF2WebP動圖轉(zhuǎn)碼方案將轉(zhuǎn)碼處理時延 ( 端到端的單張圖像處理時延 ) 平均縮減15倍。即從十幾秒到幾十秒縮短到零點幾秒到1秒多,這種場景下的WebP動圖技術(shù)就從原來的不可行變成了完全可行。 ( 注:測試基準CPU為Xeon E5-2680v4雙核、內(nèi)存為256GB DDR4。測試輸入為1000張GIF動圖,輸出為400x400 WebP動圖。測試數(shù)據(jù)基于Xilinx Alveo U200加速卡。)

2. 全新畫質(zhì)體驗

由于WebP相較于GIF強大的壓縮能力和色彩表現(xiàn)能力(24bit vs 8bit)，相較于GIF方案ThunderImage GIF2Webp可以呈現(xiàn)遠比前者更細膩、更高清的畫質(zhì)體驗。

3. 超高魯棒性

在業(yè)務(wù)極限載荷的情形下，GIF2WebP轉(zhuǎn)碼處理時延較常規(guī)時延波動不超過10%，從而有效提升服務(wù)可靠性。

4. 低功耗

方案充分利用賽靈思加速卡低功耗特點，相較CPU的GIF2WebP方案，為客戶節(jié)省10%以上的能耗。

5. 流量節(jié)省

相較GIF方案，此方案可以立即為用戶節(jié)省50%以上的網(wǎng)絡(luò)流量。

6. 小尺寸

相較CPU的GIF2WebP方案，客戶可節(jié)省10%以上的物理空間。

圖3:實測結(jié)果,400*400延遲,平均比CPU方案降低15倍

設(shè)計成效

2021年1月，深維科技ThunderImage GIF2Webp動圖轉(zhuǎn)碼方案作為國內(nèi)首款基于高性能FPGA異構(gòu)計算的SaaS動圖轉(zhuǎn)碼產(chǎn)品，正式上線阿里云市場。甫一上市，已經(jīng)開始為國內(nèi)領(lǐng)先影視類視頻提供商南瓜電影的影片動態(tài)海報功能提供服務(wù)。

南瓜電影COO莊徐麟表示:“南瓜有大量優(yōu)秀影片，因為沒有有效的方法使之在節(jié)目清單中脫穎而出，錯失了被用戶注意的機會,非常的可惜。這是我們一直想要解決的一個問題。采用深維科技的GIF2WebP動圖方案以后，我們就能夠使用播放時間充裕、畫質(zhì)高清的動圖了。通過這種方式展示推薦影片給用戶，可以幫助用戶快速預(yù)覽，從而顯著提高觀影概率?！?/p>

除影片推薦外, ThunderImage GIF2Webp還有望在UGC視頻、電子商務(wù)、興趣社群、手機動態(tài)屏保、社交媒體等眾多領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。