CN116668712A - 媒体转码方法、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种媒体转码方法、设备及存储介质。其中，方法包括如下的步骤：从待处理的媒体转码任务中，确定出解码子任务和编码子任务；为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源；为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源；其中，所述第一资源类型和所述第二资源类型中至少一个为异构计算资源类型；利用所述第一目标资源和所述第二目标资源，处理所述媒体转码任务；其中，所述第一目标资源用于处理所述解码子任务；所述第二目标资源用于处理所述编码子任务。本申请实施例提供的技术方案能够降低异构计算过程中CPU瓶颈的出现概率，进而确保加速处理器在异构计算过程中能够较好的发挥其优势。

Description

媒体转码方法、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种媒体转码方法、设备及存储介质。

背景技术

随着网络技术、智能终端技术的快速发展，媒体信息服务已经被广发使用。人们通过互联网可以获取大量的媒体信息，例如：视频、音频，图像，等等。

以视频领域为例，为了适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求，需执行视频转码(Video Transcoding)操作。视频转码是指将已经压缩编码的视频码流转换成另一个视频码流。视频转码本质上是一个先解码，再编码的过程，因此，转换前后的码流可能遵循相同的视频编码标准，也可能不遵循相同的视频编码标准。

为了提高视频转换效率，现有技术采用异构计算芯片来处理视频转码任务。通常，异构计算芯片是将CPU(Central Processing Unit，中央处理器)与GPU(GraphicsProcessing Unit，图形处理器)、FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路)等特定的硬件加速处理器中一个或多个依据相关技术标准和规范融合在一颗芯片上得到的。异构计算芯片处理任务时，任务会由内部不同的异构内核之间通过协同计算完成。其中，硬件加速处理器通过并行处理能够提高任务处理效率。

然而，在利用异构计算芯片处理视频转码任务时，由于异构计算芯片内的CPU瓶颈导致加速处理器不能完全发挥其优势。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以提供一种解决上述问题或至少部分地解决上述问题的媒体转码方法、设备及存储介质。

于是，在本申请的一个实施例中，提供了一种媒体转码方法。该方法包括：

从待处理的媒体转码任务中，确定出解码子任务和编码子任务；

为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源；

为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源；

利用所述第一目标资源和所述第二目标资源，处理所述媒体转码任务；其中，所述第一目标资源用于处理所述解码子任务；所述第二目标资源用于处理所述编码子任务。

在本申请的又一实施例中，提供了一种电子设备。该电子设备，包括：存储器和处理器，其中，

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述任一项所述的方法。

在本申请的又一实施例中，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机执行时能够实现上述任一项所述的方法。

本申请实施例提供的技术方案中，将媒体转码任务中的解码部分和编码部分进行解耦、分离，得到解码子任务和编码子任务；然后，为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源；为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源。所述第一资源类型和所述第二资源类型中至少一个为异构计算资源类型。也就是说，为某个子任务调度的异构计算资源中的CPU只需要负责其对应的子任务的逻辑控制即可，无需负责其他子任务的逻辑控制和/或具体计算等，可降低异构计算过程中CPU瓶颈的出现概率，进而确保加速处理器在异构计算过程中能够较好的发挥其优势。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一实施例提供的媒体转码方法的流程示意图；

图2为本申请一实施例提供的逻辑执行图示例图；

图3a为本申请一实施例提供的媒体处理方法的流程示意图一；

图3b为本申请一实施例提供的媒体处理方法的流程示意图二；

图4为本申请一实施例提供的电子设备的结构框图。

具体实施方式

目前，在视频转码领域，一般采用配置有CPU和GPU的异构计算机器处理视频转发任务。该异构计算机器通常采用CPU软解码和GPU硬编码相结合的方式来完成视频转发任务。

CPU是图灵完备的(在这里，图灵完备可以通俗的理解成可以独立运行的处理器)，因此CPU可以单独的作为软件系统的运行平台。而GPU等其他加速处理器则不同，这些加速处理器是非图灵完备的，或者说无法独立运行，只能在CPU的协助下才可以运行。也因此，我们通常见到的异构计算系统都是“CPU+加速处理器”的架构，其中，加速处理器可以包括GPU、FPGA、ASIC等。

其中，GPU硬编码有性能上的优越性，但是在这些异构计算机器中，CPU的资源往往成为瓶颈，尤其需要解码那些高分辨率的片源时，CPU资源被解码任务所占用，导致没有足够的CPU资源去控制GPU执行编码任务，影响了GPU的硬编码，导致GPU不能完全发挥其优势。

因此，如果能将CPU的瓶颈解决，将更好的扩大GPU的硬编码优势。降低CPU瓶颈的方法有很多种，比如：在异构计算机器上，对一个视频有多种编码输出需求的作业进行1转N方案，从而减少重复的CPU解码消耗；再比如：提高异构计算机器上的CPU核数配置，从而解决瓶颈。

但是不论上述哪一种，都有其弊端，比如1转N只能解决那些有1进多处理需求的作业，即使这么做，还是存在CPU资源瓶颈问题；再比如：增加硬件资源，在一些机型上变得很难，同时也增加了成本，而且很难调配CPU和CPU的资源比例，因为这是一个动态的平衡。

为了解决或部分解决上述问题，本申请实施例提供一种媒体转码方法，具体地：将媒体转码任务中的解码部分和编码部分进行解耦、分离，得到解码子任务和编码子任务；然后，为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源；为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源。所述第一资源类型和所述第二资源类型中至少一个为异构计算资源类型。也就是说，为某个子任务调度的异构计算资源中的CPU只需要负责其对应的子任务的逻辑控制即可，无需负责其他子任务的逻辑控制和/或具体计算等，可降低异构计算过程中CPU瓶颈的出现概率，进而确保加速处理器在异构计算过程中能够较好的发挥其优势。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将根据本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。

此外，在本申请的说明书、权利要求书及上述附图中描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行。操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

图1示出了本申请一实施例提供的媒体转码方法的流程示意图。该方法的执行主体可以为客户端，也可以为服务端。其中，所述客户端可以是集成在终端上的一个具有嵌入式程序的硬件，也可以是安装在终端中的一个应用软件，还可以是嵌入在终端操作系统中的工具软件等，本申请实施例对此不作限定。该终端可以为包括手机、平板电脑等任意终端设备。其中，服务端可以是常用服务器、云端或虚拟服务器等，本申请实施例对此不作具体限定。如图1所示，该方法包括：

101、从待处理的媒体转码任务中，确定出解码子任务和编码子任务。

102、为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源。

103、为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源。

104、利用所述第一目标资源和所述第二目标资源，处理所述媒体转码任务。

上述101中，媒体转码任务涉及解码和编码过程。媒体转码是指将已编码媒体信息转换成另一种已编码媒体信息。媒体转码本质上是一个先解码，再编码的过程，因此，转换前后的已编码媒体信息可能遵循相同的媒体编码标准，也可能不遵循相同的媒体编码标准。

上述媒体转码任务具体可包括：视频转码任务、音频转码任务、图像转码任务，等等。

对待处理的媒体转码任务进行拆分，得到解码子任务和编码子任务。具体地，拆分方式可根据实际需要来设计，本申请实施例对此不作具体限定。

上述102和103中，在一实例中，所述第一资源类型和所述第二资源类型中至少一个可以为异构计算资源类型。资源类型为异构计算资源类型的资源(也即异构计算资源)由CPU和加速处理器共同构成。其中，加速处理器包括但不限于：GPU、FPGQ、ASIC。在一实例中，当上述媒体转码任务为视频转码任务时，上述加速处理器可以为GPU。异构计算资源具有硬件实现功能。

在一实例中，第一资源类型和第二资源类型中的一个为异构计算资源类型、另一个为通用计算资源类型。通常，通用计算资源类型为CPU类型，资源类型为通用计算资源类型的资源中仅包含CPU。在一具体实施例中，第一资源类型为异构计算资源类型，第二资源类型为通用计算资源类型。在另一个具体实施例中，第一资源类型为通用计算资源类型，第二资源类型为异构计算资源类型。

在另一实例中，第一资源类型和第二资源类型中的两个均为异构计算资源类型。也即，第一资源类型为异构计算资源类型，第二资源类型也为异构计算资源类型。

其中，资源类型为第一资源类型的第一目标资源用于处理解码子任务；资源类型为第二资源类型的第二目标资源用于处理编码子任务。

具体地，可从资源池中，为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源以及为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源。

在一种可实现的方案中，上述资源池可包括至少一个第一类型计算节点和至少一个第二类型计算节点。其中，所述第一类型计算节点具有所述第一资源类型的资源；所述第二类型计算节点具有所述第二资源类型的资源。因此，可从同一个资源池中，为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源以及为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源。

在另一种可实现的方案中，可从第一资源类型对应的资源池中，为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源；从第二资源类型对应的资源池中，为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源。第一资源类型对应的资源池中包括资源类型为第一资源类型的资源；第二资源类型对应的资源池中包括资源类型为第二资源类型的资源。具体地，所述第一资源类型对应的资源池包括多个第一类型计算节点；所述第一类型计算节点具有所述第一资源类型的资源。所述第二资源类型对应的资源池包括多个第二类型计算节点；所述第二类型计算节点具有所述第二资源类型的资源。

通用计算资源类型对应的资源池中的计算节点可包括但不限于：英特尔x86架构、ARM(Advanced RISC Machine)架构的机器。异构计算资源类型对应的资源池中的计算节点可包括但不限于：配置有用于实现异构计算的CPU和加速处理器的机器。

上述第一目标资源和第二目标资源是不同的资源。

上述104中，利用所述第一目标资源和所述第二目标资源，处理所述媒体转码任务；其中，所述第一目标资源用于处理所述解码子任务；所述第二目标资源用于处理所述编码子任务。在处理所述媒体转码任务的过程中，所述第一目标资源处理所述解码子任务；所述第二目标资源处理所述编码子任务。

本申请实施例提供的技术方案中，将媒体转码任务中的解码部分和编码部分进行解耦、分离，得到解码子任务和编码子任务；然后，为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源；为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源。所述第一资源类型和所述第二资源类型中至少一个为异构计算资源类型。也就是说，为某个子任务调度的异构计算资源中的CPU只需要负责其对应的子任务的逻辑控制即可，无需负责其他子任务的逻辑控制和/或具体计算等，可降低异构计算过程中CPU瓶颈的出现概率，进而确保加速处理器在异构计算过程中能够较好的发挥其优势。

可选地，上述方法，还可包括：

105、确定所述解码子任务关于第一资源类型的第一资源需求。

可通过计算，确定所述解码子任务针对第一资源类型所需的第一资源需求量。所述解码子任务关于第一资源类型的第一资源需求中可包括：所述第一资源需求量。

上述102中“为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源”，可包括：

1021、根据所述第一资源需求，从所述第一资源类型对应的资源池中为所述解码子任务调度资源类型为所述第一资源类型的第一目标资源。

其中，所述第一资源类型对应的资源池包括多个第一类型计算节点；所述第一类型计算节点具有所述第一资源类型的资源。

在一种可实现的方案中，可从所述第一资源类型对应的资源池中，确定出满足所述第一资源需求的第一目标计算节点，以作为所述第一目标资源。

其中，满足所述第一资源需求的第一目标计算节点可包括：空闲资源量大于上述第一资源需求量的第一目标计算节点。后续即可将解码子任务分配给该第一目标计算节点。

可选地，上述方法，还可包括：

106、确定所述编码子任务关于所述第二资源类型的第二资源需求。

可通过计算，确定所述编码子任务关于所述第二资源类型的第二资源需求。第二资源需求中可包括所述编码子任务针对所述第二资源类型的第二资源需求量。

上述103中“为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源”，可采用如下步骤来实现：

1031、根据所述第二资源需求，从所述第二资源类型对应的资源池中为所述编码子任务调度资源类型为所述第二资源类型的第二目标资源。

其中，所述第一资源类型对应的资源池包括多个第二类型计算节点；所述第二类型计算节点具有所述第二资源类型的资源。

在一种可实现的方案中，可从所述第二资源类型对应的资源池中，确定出满足所述第二资源需求的第二目标计算节点，以作为所述第二目标资源。

其中，满足所述第二资源需求的第二目标计算节点可包括：空闲资源量大于上述第二资源需求量的第二目标计算节点。后续即可将编码子任务分配给该第二目标计算节点。

实际应用中，编码相对于解码更加耗时，为了平衡转码成本以及转码性能，可由通用计算资源来处理耗时较少的解码部分，由异构计算资源来处理耗时较多的编码部分，这样，即可控制成本，还可得到较好的转码性能。具体地，所述第一资源类型为通用计算资源类型；所述第二资源类型为异构计算资源类型。

可选地，上述101中“从待处理的媒体转码任务中确定出解码子任务和编码子任务”，可包括如下几个步骤：

1011、针对所述媒体转码任务，生成逻辑执行图。

其中，所述逻辑执行图中包括：解码算子和编码算子。

1012、将所述逻辑执行图中所述解码算子对应的子任务确定为所述解码子任务。

1013、将所述逻辑执行图中所述编码算子对应的子任务确定为所述编码子任务。

上述1011中，如图2所示，逻辑执行图中具体可包括：下载算子21、解码算子22、发送算子23、接收算子24、编码算子25以及上传算子26。其中，下载算子21用于从云端下载媒体转码任务对应的待转码文件；解码算子22用于对待转码文件进行解码；发送算子23将解码后的数据以文件或者流的方式传输给接收算子24；编码算子25用于对解码后的数据进行编码；上传算子26用于将编码后的文件上传至云端进行存储。

进一步的，上述方法，还可包括：

107、将所述逻辑执行图中所述解码算子与所述第一目标资源进行绑定以及将所述逻辑执行图中所述编码算子与所述第二目标资源进行绑定，以生成物理执行图。

上述104中“利用所述第一目标资源和所述第二目标资源，处理所述媒体转码任务”，可包括：

1041、执行所述物理执行图，以由所述第一目标资源处理所述解码子任务、所述第二目标资源处理所述编码子任务。

上述1041中，可先将解码算子部署至第一目标资源上，将编码算子部署至第二目标资源上，然后执行所述物理执行图，以由所述第一目标资源处理所述解码子任务、所述第二目标资源处理所述编码子任务。

上述下载算子21、解码算子22以及发送算子23都可部署在上述满足第一资源需求的第一类型计算节点上；上述接收算子24、编码算子25以及上传算子26都可部署在上述满足第二资源需求的第二类型计算节点上。

在工程上，上述发送算子23会通过传输服务器(未图示)将解码后的数据以文件或者流的方式传输给接收算子24。

下面将以视频转码为例，对本申请实施例提供的技术方案进行详细介绍：

如图3a和3b所示，调度节点31用于执行如下步骤：

1、针对所述视频转码任务，生成逻辑执行图。

其中，所述逻辑执行图中包括：解码算子和编码算子。

2、将所述逻辑执行图中所述解码算子对应的子任务确定为所述解码子任务。

3、将所述逻辑执行图中所述编码算子对应的子任务确定为所述编码子任务。

4、确定所述解码子任务关于通用计算资源类型的第一资源需求以及所述编码子任务关于异构计算资源类型的第二资源需求。

5、从所述通用计算资源类型对应的第一资源池100中，确定出满足所述第一资源需求的通用计算节点32。

6、从所述异构计算资源类型对应的第二资源池200中，确定出满足所述第二资源需求的异构计算节点33。

其中，异构计算节点33中包含用于异构计算的CPU和GPU。

7、将逻辑执行图中所述解码算子与通用计算节点32进行绑定以及将所述逻辑执行图中所述编码算子与所述异构计算节点33进行绑定，以生成物理执行图。

8、执行所述物理执行图。

如图3a所示，在所述物理执行图执行过程涉及如下步骤：

S1、通用计算节点32从视频云下载待处理的视频文件。

S2、通用计算节点32对该视频文件进行解码，得到解码后的数据。

S3、通用计算节点32将编码后的数据发送给异构计算节点33。

S4、异构计算节点33对编码后的数据进行编码，以得到编码后的视频文件。

异构计算节点33在编码过程中，需要将编码后的数据进行落盘，形成文件。

S5、异构计算节点33将编码后的视频文件上传至视频云进行存储。

本方案对CPU的软解码和GPU的硬编码进行解耦，即使用公共CPU池的资源进行解码，使用公共异构计算资源池的资源进行编码。解码后的数据通过分布式传输网络以文件或是流的方式传输到异构计算机器上，进行编码。简单的说，就是在CPU节点进行解码，通过将解码后的数据传输给异构计算节点进行编码，保证了异构计算机器自身CPU可以用在提升GPU编码的事情，而不被解码占用，从而提升异构计算节点上GPU的编码性能，进而提升整体的编解码效能。

本方案，不受具体的作业类型限制，不受异构计算机器上的CPU资源限制。并且，本方案可以让使用者灵活的从CPU公共池分配CPU资源，而不局限于GPU公共池。基于这个方法，对异构计算机器的CPU核数没有特定要求，在选型上也更自由，也降低成本。同时也不局限是否为1转N的作业类型。

本申请实施例提供的技术方案可应用的应用场景有：转换媒体分辨率和码率，适应不同终端和网络环境播放；在保证画质前提下，以高效编码算法，提质降码，减少播放卡顿并节省存储和流量消耗；利用视频AI和超分技术、媒体处理技术，实现低画质素材高清重生、视频水印、截图、剪辑等内容再造。注：视频AI算法处理、超分处理、媒体处理都属于编码前预处理，编码前预处理这部分任务可包含在编码子任务中。

图4示出了本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图4所示，所述电子设备包括存储器1101以及处理器1102。存储器1101可被配置为存储其它各种数据以支持在电子设备上的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器1101可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable read only memory)，EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Electrical Programmable Read Only Memory，EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

所述存储器1101，用于存储程序；

所述处理器1102，与所述存储器1101耦合，用于执行所述存储器1101中存储的所述程序，以实现上述各方法实施例提供的方法。

进一步，如图4所示，电子设备还包括：通信组件1103、显示器1104、电源组件1105、音频组件1106等其它组件。图4中仅示意性给出部分组件，并不意味着电子设备只包括图4所示组件。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机执行时能够实现上述各方法实施例提供的方法的步骤或功能。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM(Read Only Memory，只读存储器)/RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (11)

1.一种媒体转码方法，其特征在于，包括：

从待处理的媒体转码任务中，确定出解码子任务和编码子任务；

为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源；

为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源；

利用所述第一目标资源和所述第二目标资源，处理所述媒体转码任务；其中，所述第一目标资源用于处理所述解码子任务；所述第二目标资源用于处理所述编码子任务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一资源类型和所述第二资源类型中至少一个为异构计算资源类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述解码子任务关于所述第一资源类型的第一资源需求；

为所述解码子任务调度资源类型为第一资源类型的第一目标资源，包括：

根据所述第一资源需求，从所述第一资源类型对应的资源池中为所述解码子任务调度资源类型为所述第一资源类型的第一目标资源。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一资源类型对应的资源池由多个第一类型计算节点组成；所述第一类型计算节点具有所述第一资源类型的资源；

根据所述第一资源需求，从所述第一资源类型对应的资源池中为所述解码子任务调度资源类型为所述第一资源类型的第一目标资源，包括：

从所述第一资源类型对应的资源池中，确定出满足所述第一资源需求的第一目标计算节点，以作为所述第一目标资源。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述编码子任务关于所述第二资源类型的第二资源需求；

为所述编码子任务调度资源类型为第二资源类型的第二目标资源，包括：

根据所述第二资源需求，从所述第二资源类型对应的资源池中为所述编码子任务调度资源类型为所述第二资源类型的第二目标资源。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二资源类型对应的资源池包括多个第二类型计算节点；

根据所述第二资源需求，从所述第二资源类型对应的资源池中为所述编码子任务调度资源类型为所述第二资源类型的第二目标资源，包括：

从所述第二资源类型对应的资源池中，确定出满足所述第二资源需求的第二目标计算节点，以作为所述第二目标资源。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一资源类型为通用计算资源类型；所述第二资源类型为异构计算资源类型。

8.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，从待处理的媒体转码任务中确定出解码子任务和编码子任务，包括：

针对所述媒体转码任务，生成逻辑执行图；所述逻辑执行图中包括：解码算子和编码算子；

将所述逻辑执行图中所述解码算子对应的子任务确定为所述解码子任务；

将所述逻辑执行图中所述编码算子对应的子任务确定为所述编码子任务。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述逻辑执行图中所述解码算子与所述第一目标资源进行绑定以及将所述逻辑执行图中所述编码算子与所述第二目标资源进行绑定，以生成物理执行图；

利用所述第一目标资源和所述第二目标资源，处理所述媒体转码任务，包括：

执行所述物理执行图，以由所述第一目标资源处理所述解码子任务、所述第二目标资源处理所述编码子任务。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，其中，

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现权利要求1至9中任一项所述的媒体转码方法。

11.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被计算机执行时能够实现权利要求1至9中任一项所述的媒体转码方法。