编者按： 近年来，腾讯云在编解码领域投入了许多，不同于许多厂商基于开源方案做增强，腾讯从2017年就开始自研编解码器包括现在的AV1。LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会上海站邀请到腾讯云香农实验室编解码器研发负责人张贤国老师，为大家介绍腾讯自研AV1编解码器。

文/张贤国
整理/LiveVideoStack

本次和大家分享的主题是《腾讯自研新一代AV1编码器》，距离我上一次2019年在LiveVideoStackCon2019北京站演讲已经过去了快三年，这次就和大家分享下闭关两三年中我们团队进行了哪些工作。

首先，我们继续优化了V265编码器，并在腾讯云全面落地，服务多家海内外的客户，265各赛道中的成绩也一直保持领先。其次，新研发了V265硬件编码器，低延时RTC编码及其在终端的应用，与其他团队合作研发了腾讯的沧海芯片。第三，从2020年开始启动自研了新一代TXAV1视频编码器，在去年的比赛及推广业务中都取得了不错的成绩。去年上半年开始在腾讯云落地，如60fps直播以及最近开始支持8K30fps，整个周期沿用了V265的思路，按部就班地从头开始做，从标准协议出发优化整个编码器。

2020年决定研发AV1编码器之前，我们分别从三个方面进行了调研。

第一，当时的开源软件很丰富，这意味着良好的生态，在调研了Google的LibAOM、SVT-AV1的开源编码器后，我们发现AV1对比V265确实有性能提升。

第二，AV1的代码还有优化空间，我们许多成熟的优化思路是AV1所没有的，在这一点就可以做出差距。

第三，AV1的市场比较成熟，2020年就有MTK芯片的支持，一旦有了MTK芯片，其他厂商也会陆续进入市场。另外，当时AV1的开源解码器就超过了openhevc，Android、浏览器的支持也很丰富。AV1在Youtube也有很多落地，最近的调研发现有30%-35%的视频支持AV1，而且首页的热门视频都更偏向于使用AV1进行播放。

以上几点都是促使我们最终选择AV1编码器的原因，而且因为我们部门服务于云部门，所以需要研发出能够尽快落地的产品。

如今回过头看我们的决策是正确的。首先，硬件解码器，除了MTK的一系列手机支持硬解之外，三星的S21、S22、骁龙的下一代也都支持AV1硬解，而且现在很多显卡也支持AV1硬解。最新的Apple软件框架中也添加了AV1选项，从生态角度来看，AV1更加成熟。另外从自研角度，也证明了我们确实能做出和开源的差异，并且在去年的比赛中都取得了较好的成绩。

1、TXAV1编解码器能力及落地应用

接下来我将从以下三方面进行分享。

第一是TXAV1编解码器能力，第二第三点都是技术干货，包括TXAV1压缩率提升技术和TXAV1工程加速技术。

从压缩性能上，总体来讲，TXAV1可以实现：

（1）相比SVT-110最高压缩率配置 加速78%时带宽节省12-16%，加速78倍时仍有带宽节省

（2）相比AOM-3.2最高压缩率配置 加速10.7倍时带宽节省12-20%，加速613倍时仍有带宽节省

（3）相比VVenc最高压缩率配置，在加速11倍下，压缩率相当.

在此我们还测试了主观感受。图中可以发现1.5M码率情况下，对比265有明显的性能提升，即使在节省20%带宽情况下，画质仍略好于265，也就是TXAV1对比自研265也有主观画质的提升。

在去年的比赛中，关于AV1的比赛指标TXAV1参加了29项，我们取得了28项领先，265有39项比赛指标，我们取得了35项领先。

编码器只是一方面，最重要的还是生态，由于AV1解码芯片还不够普及，大概有2-5%硬解占比，那么为了推广AV1，我们必须自研AV1的解码。

AV1解码包括两部分，一是解码速度的比较，也就是绝对速度比较。对比目前开源最好的libhevc，TXAV1在性能较好的手机上或是在大部分手机上的解码已经接近于libhevc，且显著优于iOS265软解。

在实际播放中不是PK绝对速度，而是PK在定速解码下的CPU占用和内存。于是对比了TXAV1和开源的AV1和265的定速解码，结果显示TXAV1的CPU占用率、内存、播放一小时耗电量均低于开源软件，在性能较差的机型耗电量高于硬解，但在性能稍好的机型上，TXV1已经接近于硬解。

在AV1编解码器都研发得差不多的前提下，我们花费了更多的时间在编码器的落地上。

首先为点播业务做CAE适配，即内容自适应编码，目标是提升vmaf自测准确率，需要保证任一视频的vmaf准确率均较好才能够做到CAE能力。经过多轮优化，TXAV1在CAE下的vmaf [-1,1]区间的预测准确率已经达到85%以上，同时相比自研265也能够节省20%带宽。

之后我们在直播上优化了许多加速算法，事实证明直播场景相同质量下，码率对比265能够节省20-30%带宽，并且已经开始在海内外客户进行私有化部署服务。

除了应用视频，AV1还要应用于图片。在Google生态中，图片基本能够用浏览器播放，所以AV1的图片应用是非常重要的领域。今年腾讯云对AVIF的支持能力也进行了大量宣传，我们在后方主要做了编解码库上的支撑。

AVIF的链路比较简单，输入一个视频后，转码为AVIF格式，然后大部分可以直接观看，小部分需要临时转码为264播放。

从测试对比看，TXAV1对比webp有30%以上的带宽节省，而竞品AV1的带宽节省就差很多。对比sharpp也就是自研的265格式，带宽节省显著提升20%以上，耗时只有1.4倍。无论是转码的资源消耗还是带宽节省上都有所提升。此外，我们还优化了播放端的解码，测试结果显示AVIF的播放消耗其实相较HEIF还少一些，这其实归功于我们对包含接封装在内的解码的整个链路的优化。

其中AVIF编码的细节优化包括：在图片编码时优化内存申请、编码器的启动流程和配套格式；特别针对很多4K、8K的图像，因为AV1标准规定大于某个分辨率后只能使用TILE编码，所以基于TILE能力的支持超大图片的编码是必需的；目前α通道使用比较多，所以4:0:0的编码也是重点做的小技术。

2、新型预分析模型支撑的压缩率提升技术

介绍完项目落地应用，大家可能会感兴趣优化时使用的技术。接着就为大家介绍新型预分析模型支撑的压缩率提升技术。

我们主要从三个方向提升压缩率。

第一，预测效率提升，把参考帧管理做到更好。第二，全维度自适应量化优化，包含帧级、GOP级、块级的QP优化。第三，率失真模型优化。一个标准有许多模式，如何做到最优模式的选择，这就主要依靠率失真模型。

其中与其他编码器拉开差距最重要的是全维度自适应量化优化，即通过分析帧间的关系找出最优量化参数分配，实现整个BD-Rate最优。这里包含许多细节优化技术，但其实大部分算法都依赖预分析计算每块的复杂度和块与块之间的依赖关系。我会重点介绍在预分析过程中进行的优化。

如图是在预分析框架下的整个编码器流程。近两年的一个重要变化是在HM和VTM中加入时域滤波，其实在AV1的编码器实现中做得更好。

视频输入后先进行帧类型决策，在帧类型决策基础上做时域滤波，对滤波后的图像做预分析。预分析是为了各级自适应量化服务的，重点产生帧间及块间的依赖关系，核心目的是又快又好地为后续图像提供更准确丰富的信息场景复杂度和时空域依赖。场景复杂度作用是通过估计图像编码重要性决定帧级QP分配，时空域依赖估计是通过计算块之间的传播关系以决定块级QP分配。本次重点介绍时空域依赖估计优化的方面。

时域依赖即从高到低，从后向前的块级cost叠加过程，cost叠加越大说明块的重要性越强，量化参数使用得越小。在传统的时域自适应量化中存在一些问题：第一，传统的cutree参考帧数永远是2，与编码过程不匹配，导致依赖估计不准确；第二，参考基于原始图像，未考虑重建损失，与量化参数无关，传播误差大。而AV1编码器引入了TPL技术，分别从以下角度解决了问题：第一，使用多参考帧使其与编码完全相同；第二，引入量化步长和DCT变换，在TPL过程中生成重建图像并使用重建图像作为参考，避免cutree遇到的问题。但TPL过程也产生一个重要问题：帧间依赖估计都基于重建图像会使得预分析只能串行而不能并行，继而导致TPL过程成为整个编码器在快速档的瓶颈，严重阻塞CPU占用率，即使是慢速档也会阻塞一部分。

所以我们的主要优化思路是使TPL并行处理，不依赖重建而使用原始图像进行参考帧管理。优点是即使在最慢档也能提升10%速度，快速档甚至能够加速50%以上。缺点不重建后那么使用重建图像中带来的收益也随之消失，导致无法准确估计量化和损失，导致传播代价不准确。

方案修改前后会有哪些变化较大的因子呢？重建后的intra cost、inter cost会变差，overlap面积也发生了变化——overlap相当于从后往前传播时需要计算哪些部分已被参考。优化的手段最好能够使这三个参数的损耗成为可以模型化的系数，这就需要建立模型估计α、β、γ参数。

经过优化，TXAV1所实现的三个参数纠偏模型可以做到：相比最原始的TPL方案在做到无串行依赖显著加速的同时，额外获得2%的压缩率提升。

3、TXAV1的工程加速优化技术

在工程加速方面，首先介绍TXAV1的数据结构优化。图中是标准迭代的过程，最明显的变化是划分越来越多，这会导致许多数据结构问题。因此在编码器设计过程中我们完全抛弃了AOM和SVT的数据结构设计，重新进行优化。

优化过程中包括四个重要问题：

第一，划分更多导致每个CU寻址和坐标计算变得频繁且复杂，每输入一个当前块就要重新计算块的坐标、相邻块可用性和offset以定位解码重建图像等信息，增加计算复杂度。

第二，由于周边块位置复杂，且每个CTU行为128像素，跨行的memory距离较大，导致获取周边块信息时发生cache miss。

第三，划分块可能已经按照相同的信息编码一遍，因此需要避免重复编码。

第四，频繁重建Block的同时还要很频繁的进行Buffer copy，过程的复杂度非常高。

每个图像的CTU只有四类：左上角、右边、下边、右下角。首先我们在编码器启动阶段创建这四类CTU的寻址，直接获取每个节点属性信息，那么在编码CTU时只需要读取节点的宽高、可用性和offset信息即可，通过建立Treenode解决了频繁地址计算问题。第二是核心访存buffer，目前的编码器为避免cache miss所采取的最好手段就是将其需要的所有信息储存在一个local buffer，这样local buffer不仅储存单行块的信息，还储存相邻CTU信息。通过这个buffer，每编码一个块就预先存入信息，那么下一个buffer使用信息时只需要读取周边块，节省了频繁访问造成的耗时。第三是identical CU，和第一点相关，在创建节点时能够得知判断相同ID的CU，当发现某一CU相同的ID已经做过时，当前的CU就不用重复做，而是直接copy编码结果信息，所以identical CU就是避免重复计算的过程。最后是Swap buffer，本质是使用空间换时间的手段，比如大CTU和小CTU重建buffer的位置不同，那么在决策出CU划分之后，只需要缝合buffer就不会发生copy现象，也就是通过内存swap buffer操作减少copy和重算。

一个商业编码其的实现许多方面会用到编码器多线程，比如预分析过程、独立的编码单元分析过程及后处理过程。编码器的并行过程大体包括五种：预分析并行、帧间并行、WPP并行、后处理并行及熵编码并行。

我们测试SVT-AV1后发现它加速230%，压缩率损失3.2%；AOM加速120%，压缩率损失0.6%；而我们的编码器可以做到加速334%，压缩率只损失0.28%，这是并行算法发挥了作用。其中核心解决的是分析、后处理和编码三个模块的并行问题。

我们提出了“无wpp、全假wpp、半假wpp、半真wpp、全真wpp”五个概念。

无wpp： 类似HM，在分析一个帧之后，再做帧的滤波及帧的编码。

全假wpp： 只对分析内部并行，每一行一个线程，但滤波和编码过程没有流水的并行。

半假wpp： 即除熵编码以外流水并行，我们编码器的快速档就使用这种过程：每分析一个CTU后会滤波左上角的块，这样行与行之间即为流水级的并行关系。编码不能并行的原因是AV1标准不支持wpp语法，因此只能串行。快速AV1编码器需要做到半假wpp工作。

半真wpp： 对于硬件编码器特别是266编码器，它的滤波如果做流水线并行，损失会比较大，所以硬件编码器就可以做半真wpp并行。其中，语法为了减少输出码流延迟会并行，但滤波过程为了提升压缩率就不会并行，分析过程也可以并行。

全真wpp： 传统快速档的265编码器都会使用，分析滤波和编码一起流水线进行。

AV1编码器中包含了半假wpp和全假wpp，有混合的自适应机制。

编码器加速有许多细节，最重要的一点是数据结构设计决定加速算法上限。AV1编码器的开源软件不能方便获取相邻非最优CU划分类型的编码结果信息，而我们的编码器能够通过新建数据结构获得每个CU划分的编码结果，通过这种方式可以实现更多更好的快速算法。

4、总结

总结一下，TXAV1编码器已经具备行业领先的AV1视频、图片编解码能力，拥有丰富的腾讯云MPS产品支持的落地案例，欢迎大家使用。

最后针对本次TXAV1编解码器的研发经验分享，可以概括如下几点：

第一点是前瞻性，研发方向决策极为关键，比如我们在2020年决定做AV1编码器就是非常关键的时间点。第二点是持续性，我了解到的许多编码器团队投入半年后没有成果就放弃了，这是不现实的，持续的投入非常重要，要么不投入用云方案要么就持续投入。第三点是内外兼修，我们的团队从来不只打比赛，在做一个产品的同时还会将编码器速度、码控和工程优化、CAE等一起做起来，这样的编码器才更容易落地。

以上是本次的分享，谢谢。