“No PP，No WAY”这是个眼见为实的世界，这是个视觉构成的信息激流的世界。大脑处理视觉内容的速度比文字内容快6万倍，而跟着智能手机的遍及，图片、视频的发生和共享现已是人们在交际渠道上的根本沟通办法。用户经过手机、平板、电脑上传和共享自己的图片，并且这个趋势是每年都在添加（参见图1）。
图1. 2016年KPCB核算陈述
每天QQ相册、微信朋友圈上，用户上传的图片数量有上亿张，这些图片被后台服务器存储下来，再经过网络分发出去。假如每张图片能够进行紧缩，使得图片存储和传输分发的数据量越少，既节约了用户带宽，也进步了用户下载图片的速度，用户体会更好。那么图片是能够进行紧缩的么？1948年，信息论学说的奠基人香农从前证明：不论是语音或许图片，因为其信号中包含许多的冗余信息，所以能够对其进行紧缩。图画紧缩算法有：JPEG、WEBP、H264（帧内紧缩）、HEVC（帧内紧缩），紧缩才干是：JPEG 《 WEBP/H264（帧内紧缩） 《 HEVC（帧内紧缩）， 这个紧缩才干是经过核算杂乱度的进步来完结，其间WEBP、HEVC的核算杂乱度是 JPEG 紧缩的 10 倍以上。 现在在交际渠道上用户上传的很多图片是JPEG格局，经过后台服务器用愈加杂乱的算法如WEBP、HEVC（帧内紧缩），进一步紧缩以节约存储和带宽， 所以对图画的紧缩，从本质上是经过进步核算算力来下降存储和带宽。一起愈加杂乱的算法也带来核算算力的很多耗费和处理延时的添加。
从事务视点来看，关于离线事务，能够经过事务在波峰和波谷之间搁置的核算算力进行图片转码处理;但关于在线事务，图片转码处理关于处理延时的要求就会有较高要求，为了满意处理延时的要求，有时分会先进行图片转码处理，把转码好的图片存储下来，当用户需求的时分直接传输，这样经过耗费存储资源为价值来处理处理延时的要求。可是这又带来一个新问题，用户检查图片的智能终端屏幕巨细不一，假如都传相同巨细的图片，明显不是最优。最优处理办法仍是能够经过核算算力，实时进行图片转码处理。
在数据中心里边，核算算力一般由x86 CPU来供给，曾经的x86 CPU功用每18个月就能翻倍（众所周知的“摩尔定律”），但现在工业界的开展方向是摩尔定律现已走到结尾。例如，2016年3月24日，英特尔宣告正式停用“工艺年-架构年（Tick-Tock）”处理器研制办法，未来研制周期将从两年周期向三年期改变。而世界半导体技术开展路线图（InternaTIonal Technology Roadmap for Semiconductors，简写 ITRS）在保持了数十年，每两年更新一次，为全世界半导体职业供给建议和规划攻略，也在2016年宣告不再做进一步的更新。
一方面处理器功用再无法依照摩尔定律进行添加，另一方面数据添加对核算功用要求超过了按“摩尔定律”添加的速度。处理器自身无法满意高功用核算（HPC：High Performance Compute）使用软件的功用需求，导致需求和功用之间呈现了缺口（参见图2）。
图 2. 核算需求和核算才干的缺口开展办法
图画处理处理计划
图片服务支撑的才干丰厚多样，根底功用包含多种缩略取舍办法、文字图片水印、格局转化、断点续传、镜像存储、防盗链等。咱们结合当时图文年代的用户需求，供给图片的上传、存储、处理、分发的全方位一体化的处理计划。现在，互联网图片服务的处理计划中落地存储和下载大部分图片格局仍是JPEG/WEBP，但跟着新的编码规范HEVC的呈现，在平等图画质量下，HEVC的紧缩功率会比JPEG/WEBP好30%~70%，能够节约很多的存储和带宽，可是HEVC的算法杂乱度高导致CPU的编码推迟和吞吐在线上环境中无法满意，因而，咱们开发了依据FPGA的新的处理计划。FPGA图画处理计划能够很好的处理线上环境的需求，当然，FPGA图画处理处理计划也兼容当时用户线上体系的WEBP等其他图画转码格局，能够很好的习惯不同用户的需求，供给低推迟，高吞吐，低本钱的处理计划。
咱们以HEVC FPGA 图画处理为例，来阐明在互联网事务中图片上传，存储，处理和下载的架构。
图3. HEVC FPGA 图片上传存储，处理，下载处理计划
如图3所示，图片HEVC FPGA转码的布置首要是落地存储前以及下载前的转码服务器，运用FPGA做转码首要有以下优势：
FPGA转码落地存储HEVC，可有用节约存储本钱。
1. FPGA转码服务器和CPU转码比较能够下降服务器本钱。
FPGA转码HEVC图片和CPU比较吞吐量能够大大进步。
在下载时实时生成HEVC图片，运用FPGA进行图片转码加快，会大大下降转码推迟，进步用户体会。
图画编码算法剖析
在图画和视频编解码算法中，各个模块都是依据像素级运算或许依据块操作，并且针对各个像素或许图画块的操作是相同和重复的。前期的图片紧缩规范JPEG和JPEG200，原始图画首要经过依据块的DCT改换或许小波改换，改换后的系数经过量化后再进行熵编码（包含Huffman编码或许自习惯算术编码），然后输出紧缩后的码流信息。在解码端，经过反向操作，可将码流信息进行解码。在JPEG2000中，DCT改换被小波改换代替，能够更好的消除图画块内的冗余性，并且量化后的体系依照比特位平面进行自习惯算术编码，能够到达更好的紧缩功用。
除了JPEG这类对原始图画直接改换的办法，还有一种是依据块猜测的办法。也便是对一个图画块先进行猜测，原始图画块和猜测块的残差再进行改换，量化和编码。比较典型规范便是从H.264的帧内猜测开展而来的WebP。跟着新一代视频编码规范HEVC/H.265的推出，其帧内编码的紧缩功用，较上一代规范进步挨近一倍［2］。因而，将HEVC的帧内编码用于图画紧缩也成为一种趋势。HEVC的帧内编码进程如图4所示。
图4. HEVC帧内编码的进程
在HEVC中，块区分的办法是依据非彻底四叉树结构，这更适用于不同的图画场景。每一个终究确认巨细的块只需求一个独立的猜测办法。图5是HEVC图片编码中块区分和猜测办法的一个比如。能够看出当一个块能够经过独自的某一个视点进行猜测的时分，则不需求区分为更小的块。而场景信息较为杂乱区域则需求区分为较小的块。编码器的一项重要使命，便是寻觅最佳的块区分办法和最优的猜测视点。
图5. HEVC图片编码块区分及猜测办法
图6（a） 便是依据终究的块区分办法和猜测办法得到的猜测图片。猜测图片和原始图片的差值（残差）经过DCT改换，量化之后，终究经过熵编码器输出。图片猜测的残差如图6（b）所示。在解码器中，依据得到的残差数据，并进行和编码器相同的猜测，能够得到终究的重构图片，图6（c）所示的便是重构数据。因为编码进程需求用到重构数据作为参阅数据，因而在编码器也需求进行重构的进程。原始图片如图6（d）所示，能够看出，重构的图片和原始图片丢失十分小。
图6. HEVC图片编码进程中的猜测，残差，重构以及原始数据
在HEVC的帧内编码中，因为要进行最佳编码办法的查找，形成编码器的核算杂乱度高。传统的CPU无法到达抱负的吞吐量。现在的GPU尽管也很多使用的图片和视频范畴，可是GPU的并行化更适用的是各个像素点进行相同操作，完结之后再进行下一步的并行化操作。这并不利于HEVC图片编码各个模块操控较为杂乱的状况。在Nvidia的GPU中，图片和视频编解码也选用的专用的芯片来处理。 而FPGA能够完结各个不同的模块的流水化运算，完结时间上的并行。 一起，因为仅仅进行帧内编码，不同图画之间是彼此独立的，在FPGA中也能够规划多路的编码器，对不同的图片进行并行的编码紧缩。
当然，关于依据块猜测的图画编码办法，也存在一些约束FPGA并行化完结要素。可是，这些受到约束的部分，也能够经过FPGA规划的特点来处理。例如，如图4所示，帧内猜测的参阅点需求经过重构的办法得到，这就添加了不同块之间的依靠性，约束了块之间的并行化，和流水化规划。在实践的FPGA规划中，能够在进行猜测办法初选时，用原始数据代替重构数据作为参阅，而在终究编码时用重构数据在作为参阅数据。在FPGA的完结进程中，也能够更改扫描次序，优先处理那些有依靠联系的像素点。此外，在自习惯熵编码部分，因为存在更新码表和更新概率估量的进程，部分比特数据进行熵编码时，也存在依靠联系。 在实践的FPGA规划进程中，能够经过将这些需求进行编码的数据进行分组，将没有依靠联系的数据分为一组，一起，经过数据缓存，能够预先判断接下来的数据是否存在依靠联系，然后进步熵编码的吞吐量。
HEVC图画编码算法的FPGA完结
FPGA图画编码架构
现在，咱们图片事务现已完结WEBP和HEVC格局的FPGA硬件加快，下面以HEVC I帧图画硬件加快举例，阐明图画编码在FPGA中是怎么完结的。
FPGA的逻辑架构首要包含渠道部分和HEVC编码器IP部分，其间FPGA渠道首要包含PCIE DMA以及DDR总线相关逻辑，这部分逻辑首要完结和host CPU的数据通讯以及和FPGA板卡上的DDR通讯。如图7所示，FPGA架构上实例化了4个HEVC core（详细几个是和FPGA资源有关），每一个HEVC core完结HEVC编码算法的完好处理，这儿4中心并行作业，也便是同一时间，4个编码使命能够并行作业，一起输出4条HEVC码流。
图7. FPGA内部逻辑架构
FPGA内部逻辑首要包含：
HEVC CORE 0-3:H265编码器IP，完结HEVC的编码算法;
PCIE/DMA：完结和host CPU进行通讯;
REGISTER RW/INT：寄存器读写以及中止处理;
HEVC RW ARBITER：总线读写裁定模块;
AXI INTERCONNECT/DDRC/DDRY： 总线操控拜访DDR逻辑;
FPGA图画编码流程
FPGA HEVC core内部算法处理流程如图8所示：分为当时图画载入，intra猜测初选，intra猜测精选，CABAC编码，码流输出。
图8. HEVC core内部算法处理流程
那么怎么规划HEVC core完结算法功用呢？这儿，编码器模块流水线规划成四级流水，如图9所示，四级流水CURLD/PINTRA/SEL/CABAC处理功用规划挨近，并行起来后，均匀处理每个LCU需求8400个周期，假如依照1080p图片总共510个LCU核算，单核理论上编码能够到达编46 帧/s （FPGA电路完结频率200M），这样4核并行能到达184帧/s。
详细来说，CURLD完结当时图画的载入逻辑，PINTRA完结intra猜测初选35种办法的遍历，得到最优的猜测办法，这级流水算法上做了优化，猜测参阅像素没有像传统办法挑选重构像素，而是挑选当时像素做参阅像素，这样优化，使得intra猜测初选能够独自区分为一级流水，和intra猜测精选分隔，使得编码器全体处理功用添加一倍。SEL完结帧内猜测办法精选以及RDO办法挑选，猜测块巨细支撑32/16/8，因为涉及到改换量化等运算量大的逻辑，这一级流水是整个编码器的资源耗费大户，规划上在算法上以及逻辑资源耗费上做了权衡;CABAC模块完结头信息的码流生成以及每个LCU的语法元素和残差的编码，并完结码流的打包输出，这一级流水的首要问题在于CABAC的功用是否足够快，然后应对QP比较小编码更多bin的处理及时。
图9. 运算模块流水线
功用和收益
用FPGA完结JPEG格局图片转成HEVC格局图片，图片分辨率巨细为1920×1080，FPGA处理延时比较CPU下降7倍，FPGA处理功用是CPU机器的10倍，FPGA机型单位功用本钱是CPU机型的1/3（参见图10）。
图10.图片转码FPGA和CPU比照
总归，图片算法的FPGA完结，假如不考虑FPGA资源、硬件完结架构和处理功用，CPU图画紧缩算法能够彻底在FPGA进行“仿制”完结，FPGA算法紧缩功用能够彻底同等CPU。可是实践没那么抱负，FPGA算法完结要一致考虑FPGA功用，资源，算法完结杂乱度等要素，只要联合规划才干规划出最优异的计划，为了发挥FPGA硬件完结的速度优势，算法进行优化是有必要要做的，归纳考虑各方面，咱们在实践使用中，往往FPGA的算法完结要做一些“退让”。别的，某种类型的FPGA一旦被选定，它的运算以及布线资源往往有个理论值，算法的完结一起要考虑FPGA资源的使用状况，怎么能在相同的FPGA资源上完结最好的紧缩算法成为规划的难点。咱们用FPGA进行算法完结的方针—–完结算法功用尽量挨近CPU，图片处理吞吐量，以及处理推迟让CPU望其项背。
