CN108965814A - 一种基于cuda加速技术的视频混合解码渲染方法 - Google Patents

一种基于cuda加速技术的视频混合解码渲染方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于CUDA加速技术的视频混合解码渲染方法，特别是涉及一种基于CUDA加速技术的并利用显卡GPU通用并行计算技术及GPU专用视频引擎混合加速处理的视频解码方法；利用基于CUDA的GPU并行计算技术，在GPU大规模通用处理器及GPU专用视频引擎上混合执行视频数据解码算法，解码后的原始视频数据缓存于显存上，使用D3D RTT(渲染到纹理)技术，将缓存数据作为渲染数据渲染后输出到屏幕，使得安防监控行业能利用GPU自身强大的计算能力及GPU专用视频引擎，在单卡上实现解码渲染需求。

Description

一种基于CUDA加速技术的视频混合解码渲染方法
技术领域
本发明涉及视频解码技术，特别是涉及一种基于CUDA加速技术的并利 用显卡GPU通用并行计算技术及GPU专用视频引擎混合加速处理的视频解 码方法。
背景技术
当前安防监控领域中，在多种场合有以下需求：在4K大屏上播放多路 4K.H265.8M视频，路数在4～16路不等。(注：由于视频编码种类众多，诸 如主流的MPEG-4、H264、H265等，因此，此文全文基于未来安防行业的主 流视频编码规格4K.H265.8M进行描述)。
现有技术方案1：使用ffmpeg开源库，利用CPU进行软解码。
优点：1、通用性强、兼容性强；2、软件开发技术难度低。
缺点：1、当前CPU软解4K.H265.8M算法，严重消耗CPU性能，影响 安防相关软件的其他计算任务。2、在当前4～16路场景下，无法满足需求， 且成本极高。在使用Intel 7代i7-7700cpu(2000RMB)配合双通道 DDR4-2400内存，nvidia GTX1060-6G，解码渲染路数只能达到3路，远远 无法满足当前或未来安防行业需求。若改用单路E5-2699v4服务器cpu(30000RMB)配合四通道DDR4-2400内存，nvidia GTX1060-6G，则能使 解码渲染路数提升到8～9路，仍只能勉强满足9路需求，无法满足未来长 远需要，且E5-2699v4服务器昂贵，成本不可想象。3、解码后原始视频数 据缓存于系统内存中，渲染时需经过两次复制拷贝到显卡显存，造成CPU 及内存带宽资源的二次浪费。
现有技术方案2：使用nvidia厂商提供的CUVID硬件解码方案，利用显卡 上的硬件模块进行解码。
优点：1、单卡上能达到极佳的解码效率，在一张nvidia GTX1060-6G 显卡(2500RMB)上，即可完成9路4K.H265.8M视频解码渲染，且不占用 cpu资源，不占用显卡GPU通用处理单元资源。2、软件开发技术难度低。
缺点：1、通用性较弱，兼容性较弱，扩展性差。只能解码目前nvidia 显卡所支持的硬解解码类型(例如H264、H265等)，若以后出现新的编解 码种类(如出现了H266，假想名字)，那么该硬件平台则无法使用，只能更 换硬件设备。2、解码能力受显卡上的硬件解码模块限制，即便是nvidia GTX1080TI-11G显卡，也只具有9路解码能力(原因是nvidiaGTX1050～GTX1080TI显卡使用了相同的硬件编解码模块，更换更高级显卡不 会提升解码能力)。
现有技术方案3：专用解码器设备。
优点：解码效率极佳，设备硬解一体化。
缺点：1、通用性较弱，兼容性较弱，扩展性差。只能解码该专用设备 所支持的硬解解码类型(例如H264、H265等)，若以后出现新的编解码种 类(如出现了H266)，那么该硬件平台则无法使用，只能更换硬件设备。2、 由于解码后数据在专用设备中，因此不利于外部对解码后原始视频数据的 后期处理，所有的后处理均要在该专用设备系统上进行开发。(此项严重制 约了安防应用软件的灵活性)。
发明内容
针对现有技术的缺点，本发明的目的在于提出一种基于CUDA加速技术 的视频混合解码渲染方法，利用基于CUDA的GPU并行计算技术，在GPU大 规模通用处理器及GPU专用视频引擎上混合执行视频数据解码算法，解码 后的原始视频数据缓存于显存上，使用D3DRTT(渲染到纹理)技术，将缓 存数据作为渲染数据渲染后输出到屏幕，使得安防监控行业能利用GPU自 身强大的计算能力及GPU专用视频引擎，在单卡上实现解码渲染需求。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于CUDA加速技术的视频混 合解码渲染方法，其特征在于：包括系统内存和GPU显存，具体包括如下 步骤：
(1)利用系统内存从网络或本地取得视频数据；
(2)使用CUDA接口，调用GPU中的专用视频引擎和/或调用GPU通用 处理单元，对所述视频数据进行混合执行解码，生成视频原始数据；
(3)将所述视频原始数据缓存于所述显存上；
(4)使用D3D渲染到纹理技术，直接以所述显存上的所述视频原始数 据为渲染数据，将渲染后的画面推送到客户机屏幕上显示。
优选的，所述步骤(2)中的所述视频数据为H265数据。
优选的，所述步骤(2)中的GPU为NVIDIA GPU。
优选的，所述步骤(2)中解码过程，包括对输入视频数据进行处理， 包括：对输入视频数据首先进行预测，包括帧内预测与帧间预测。
优选的，所述帧内预测为由当前帧中已编码并解码重建的相邻块预测 得到。
优选的，所述帧间预测为通过基于一个或多个参考帧的运动估计和运 动补偿得到。
优选的，通过当前视频数据与经过预测的预测值做差得到预测残差。
优选的，对预测残差进一步进行变换编码和量化，从而得到量化后的 残差系数。
优选的，对所述残差系数进行熵编码，从而得到压缩后的数据；
优选的，对所述残差系数进行反量化、反变换，得到预测残差，之后 预测残差与所述预测值相加，经滤波去除块效应后得到解码重构图像。
与现有技术相比，本发明至少具有下述的有益效果或优点：
利用基于CUDA的GPU并行计算技术，在GPU大规模通用处理器及GPU 专用视频引擎上混合执行视频数据解码算法，解码后的原始视频数据缓存 于显存上，使用D3D RTT(渲染到纹理)技术，将缓存数据作为渲染数据渲 染后输出到屏幕，使得安防监控行业能利用GPU自身强大的计算能力及GPU 专用视频引擎，在单卡上实现解码渲染需求。
本方案使用GPU通用并行计算技术及显卡专用视频引擎解码，整个处 理过程均在显卡内部完成，中途所有数据处理均不经过系统主存，因此， 本方案可无限近似认为不消耗任何CPU及内存资源，从根本上缓解了监控 行业软件对CPU和内存性能的依赖，为监控其他计算任务预留出更多系统 硬件资源。解码能力与显卡级别成正比，可通过采用更高规格的显卡，以 增大解码渲染路数。通用性强。即使随着时代的变迁，出现了更新的编码 方案，则可通过此提出的技术方案，屏蔽视频专用引擎分支，不需更换硬 件设备，仍能维持解码渲染功能。由于原始视频数据存在于应用计算机内， 且为计算机操作系统，非常适合对原始视频数据做后期处理。
附图说明
以下将结合附图对本发明做进一步详细说明；
图1是本发明设备的系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进 行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而 不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有 做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范 围。
本发明提供了一种基于CUDA加速技术的视频混合解码渲染方法，如图 1所示，包括系统内存和GPU显存，具体包括如下步骤：
(1)利用系统内存从网络或本地取得视频数据；
(2)使用CUDA(compute unified device architecture)接口，调 用GPU中的专用视频引擎和/或调用GPU通用处理单元，对所述视频数据进 行混合执行解码，生成视频原始数据；
(3)将所述视频原始数据缓存于所述显存上；
(4)使用D3D渲染到纹理技术，直接以所述显存上的所述视频原始数 据为渲染数据，将渲染后的画面推送到客户机屏幕上显示。
本方案详细实现描述如下：(注：第1大点与第2大点为并行处理的两 种方式，不存在先后顺序)
1、使用CUDA(compute unified device architecture)接口，调起 nvidia GPU中的专用视频引擎，解码H265(视频编码标准)数据，并缓存 在显存上，使用D3D(direct3D，是一种游戏窗口化工具，中文名3D加速 卡)渲染到纹理技术方案，直接以显存上的原始视频数据为原料，将渲染 后的画面推送到客户机屏幕上显示。
2、使用CUDA接口，利用GPU并行计算技术，解码H265数据，并缓存 在显存上，使用D3D渲染到纹理技术方案，直接以显存上的原始视频数据 为原料，将渲染后的画面推送到客户机屏幕上显示。
(1)使用CUDA，在nvidia GPU上实现H265各模块算法：
a.帧内预测模块
b.帧间预测模块
c.转换模块
d.量化模块
e.去区块滤波模块
f.熵编码模块
(2)实现各模块算法后，基于上述模块，利用CUDA技术在GPU上组 织编解码流程将视频序列的每一帧划分为固定大小的宏块，通常为16×16 像素的亮度分量及2个8×8像素的色度分量(对于YUV420格式视频)，之 后以宏块为单位进行编码。对视频序列的第一帧及场景切换帧或者随机读 取帧采用I帧(内部画面)编码方式，I帧编码只利用当前帧内的像素作空 间预测。大致过程为，利用帧内先前已经编码块中的像素对当前块内的像 素值作出预测(对应图中的帧内预测模块)，将预测值与原始视频信号作差 运算得到预测残差，再对预测残差进行变换、量化及熵编码形成编码码流。 对其余帧采用帧间编码方式，包括前向预测P帧和双向预测B帧，帧间编 码是对当前帧内的块在先前已编码帧中寻找最相似块(运动估计)作为当前 块的预测值(运动补偿)，之后如I帧的编码过程对预测残差进行编码。编 码器中还内含一个解码器，内嵌解码器模拟解码过程，以获得解码重构图 像，作为编码下一帧或下一块的预测参考。解码步骤包括对变换量化后的 系数进行反量化、反变换，得到预测残差，之后预测残差与预测值相加， 经滤波去除块效应后得到解码重构图像。HEVC(high efficiency video coding，视频压缩标准)以LCU块(最大编码单元)为单位对输入视频帧 进行处理，首先是预测，可进行帧内预测与帧间预测。帧内预测：预测 块由当前帧中已编码并解码重建的相邻块预测得到。帧间预测：预测块通 过基于一个或多个参考帧的运动估计和运动补偿得到。然后通过当前块减 去预测块得到预测残差。预测残差进一步进行变换编码和量化，从而得到 量化后的残差系数。然后对量化后的残差系数、编码模式以及相关的编码 参数等信息进行熵编码，从而得到压缩后的比特流。
(3)H265数据经过GPU解码后，原始数据缓存在显存上，使用D3D 渲染到纹理技术，直接以显存上的原始视频数据为渲染数据，将渲染后的 画面推送到客户机屏幕上显示。
综上所述，本发明提供的这种基于CUDA加速技术的视频混合解码渲染 方法，利用基于CUDA的GPU(如IVIDIA GPU)并行计算技术，在GPU大规 模通用处理器及GPU专用视频引擎上混合执行视频数据(如H265数据)解 码算法，解码后的原始视频数据缓存于显存上，使用D3D RTT(渲染到纹理) 技术，将缓存数据作为渲染数据渲染后输出到屏幕，使得安防监控行业能 利用GPU自身强大的计算能力及GPU专用视频引擎，在单卡上实现解码渲 染需求，如在单卡GTX1080TI上实现4K.H265.8M 16路解码渲染需求。
本方案使用GPU通用并行计算技术及显卡专用视频引擎解码，整个处 理过程均在显卡内部完成，中途所有数据处理均不经过系统主存，因此， 本方案可无限近似认为不消耗任何CPU及内存资源，从根本上缓解了监控 行业软件对CPU和内存性能的依赖，为监控其他计算任务预留出更多系统 硬件资源。与E5 2699v4硬件方案对比成本大幅下降的同时解码渲染路数 得到至少2倍数量以上的提升。与I7-7700硬件方案对比成本相近情况下 解码渲染路数得到至少4倍数量以上的提升。所有数据均没有与内存交换， 避免了内存重复拷贝的无用功操作。除显卡外，对其余硬件配置基本没有 要求，即使是配合Intel G3xxx或G4xxx(约300RMB)系列双核处理器， 也可轻松到达16路4K.H265.8M解码渲染能力。
解码能力与显卡级别成正比，可通过采用更高规格的显卡，以增大解 码渲染路数。通用性强。即使随着时代的变迁，出现了更新的编码方案， 其假想为H266数据，则可通过此提出的技术方案，屏蔽视频专用引擎分支， 不需更换硬件设备，仍能维持解码渲染功能。由于原始视频数据存在于应 用计算机内，且为计算机操作系统，非常适合对原始视频数据做后期处理。
更灵活的应用功能。现有方案中解码后的视频原始数据存在与专用解 码器内，解码器外部软件无法使用这些原始视频数据(原始视频数据巨大 也无法大量跨机器传输)，因此后期视频处理不灵活。此提出方案由于原始 视频数据存在于应用计算机内，且为windows系统，非常适合对原始视频 数据做后期处理。
以上例举仅仅是对本发明的举例说明，并不构成对本发明的保护范围 的限制，凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于CUDA加速技术的视频混合解码渲染方法，其特征在于：包括系统内存和GPU显存，具体包括如下步骤：
(1)利用系统内存从网络或本地取得视频数据；
(2)使用CUDA接口，调用GPU中的专用视频引擎和/或调用GPU通用处理单元，对所述视频数据进行混合执行解码，生成视频原始数据；
(3)将所述视频原始数据缓存于所述显存上；
(4)使用D3D渲染到纹理技术，直接以所述显存上的所述视频原始数据为渲染数据，将渲染后的画面推送到客户机屏幕上显示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)中的所述视频数据为H265数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)中的GPU为NVIDIA GPU。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)中解码过程，包括对输入视频数据进行处理，包括：对输入视频数据首先进行预测，包括帧内预测与帧间预测。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述帧内预测为由当前帧中已编码并解码重建的相邻块预测得到。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述帧间预测为通过基于一个或多个参考帧的运动估计和运动补偿得到。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：通过当前视频数据与经过预测的预测值做差得到预测残差。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：对预测残差进一步进行变换编码和量化，从而得到量化后的残差系数。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：对所述残差系数进行熵编码，从而得到压缩后的数据。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：对所述残差系数进行反量化、反变换，得到预测残差，之后预测残差与所述预测值相加，经滤波去除块效应后得到解码重构图像。
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