视频编码器的智能化视频编码器软件( 五 ) _小知识

第二点是高密度和虚拟化，高密度意味着我们在计算TCO的时候并不是算每一张卡的编码成本，而是计算服务器加上卡的编码成本。除此之外，做硬件虚拟化就是我们通过一些虚拟化的支持，不管是SR-IOV，将一张卡虚拟成多个设备给不同的虚拟机用，还是做成一个编码池，将整个编码池提供给不同的虚拟机用。这些都是通过硬件来做虚拟化的，代价会比较低。
还有一个最大的场景，也就是低延迟的场景，这是硬件编码器与软件编码器相比最具有优势的场景。低延迟不仅仅是指它的延迟比较低，另外延迟也是恒定的，不管这一帧有多复杂，它的延迟都是恒定的，这对一些特殊的业务来说好处是非常大的，如云桌面、云游戏。
另外，还有4K/8K 高分辨率。当分辨率达到4K/8K时，编码的标准可能已经不能用了264了，需要用到265，甚至更高的一些编码标准来做编码，此时对CPU的算力要求会非常大，此时ASIC编码器硬件成本的优势就会体现出来。
最后一点我们深有体会，其实就算是做直播的客户，做转码系统的客户，大部分的精力也并不是花在编解码上，而是会花在媒资管理、分布式存储、推流拉流、以及任务调度中。因为这是其核心业务，将编码的东西交由硬件来做，客户可以更聚焦业务。这也是我们觉得硬件编码器比较有优势的一个地方。

5. 未来

最后探讨一下未来，这其实是一个开放的话题，即未来的硬件编码器会是什么样子？
就像新一代的芯片一样，不仅仅包含编解码，而且已经在加入AI相关的功能，后续是不是还会有一些新的硬件功能融入进来，这是一个值得思考的问题。另外一个问题是说，未来的编码器是不是还会像现在一样只提供一些数据流的推送，只提供一些不同编码格式的选择，还是说可以将整个基本的编码工具暴露给客户。因为我们觉得编解码是计算模式相对固定，但算力消耗越来越大的东西，倒推20年，大家觉得有什么事情是这样的？就是图像渲染，所以有了GPU出现。OpenGL是一套非常好的工具，它将GPU图像渲染中需要做的一些场景抽象出来，形成各种各样的API，通过调用API就可以实现图像渲染中所有的逻辑。那么，对于编解码来说，是不是也有这样的一套框架，这就是我们所想的未来硬件编码器的样子。

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