AWS Xilinx Webinar July 2020, How to accelerate the video compression algorithms with AWS F1

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会社概要
• 社名 アイベックステクノロジー株式会社
（旧社名 株式会社ＬＳＩシステムズ）
• 所在地 神奈川県川崎市麻生区南黒川10-1
（小田急多摩線 黒川駅 徒歩3分）
（京王相模原線 若葉台駅 徒歩7分）
• 設立 1985年1月5日（神奈川県厚木市）
• 代表者 兵藤 智明
• 社員数 55名(2020年4月1日現在）
• 主要取引銀行 三井住友銀行 厚木支店
• 親会社 株式会社日本デジタル研究所（JDL）
アイベックスボーイ

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AWS F1 Video Codec 実装実績
①InterBee 2018展⽰内容 ②InterBee 2019展⽰内容
③Deep Learning案件
(映像の前処理)
・H.264 → JPEG トランスコーダ
・H.264 → PNG トランスコーダ

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3G
4G
5G
圧縮：M通り
1入力：N出力
プラットフォーム：m通り
制作者：n人
n x m x N x Mのコンテンツが生成される
制作環境の普及
PCの高性能化、編集SWの多様化
カメラの高性能化
ハイ・アマチュア/セミ・プロの増加
YouTuber
センターの負荷増大
= 社会問題
異なる解像度
異なるビットレート
ユースケース : 動画配信システムにおけるトランスコーダ需要増大の背景
個人動画
スポーツ
ゲーム
動画配信プラットフォーム

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① FPGAリソースネックで妥協せざるを得なかった画質劣化を回避できる
② フォーマット、シンタックス等、現在SWで運用中の仕様と互換性を保てる
③ 段階的にFPGAに移植し高速化するため、途中の成果物でも運用できる
④ 将来F1にアップグレード(デバイス高性能化)があった場合、移植が比較的容易である
⑤ F1を借りるとついてくるXeonを有効活用できる
Video Codecの処理はFPGAの⽅がCPUより⾼速である
しかしコストでノーマライズすると、全てのケースでFPGA有利とは⾔いきれない
エンコード処理の全てをFPGAに移植せず、FPGAとCPUで分担する
FPGAに向いた処理はFPGAに、CPUに向いた処理はCPUに担わせる (餅は餅屋)
新たなアプローチの提案 ①
x264の⾼速化に着⼿した (次ページ) この⼿法のポイントは
9⽉に最初の成果が出る予定 関⼼ある⽅はお問合せください！ baba@ibextech.jp

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新たなアプローチの提案 ②
Samples % symbol name
3679706 21.2278 x264_8_me_search_ref
2078100 11.9883 x264_8_pixel_ads_mvs_ssse3
1453998 8.3880 x264_8_pixel_sad_x3_8x16_sse2
1176121 6.7849 x264_8_pixel_sad_x3_16x16_avx2
1156301 6.6706 x264_8_pixel_sad_x3_8x8_sse2
1095731 6.3211 x264_8_pixel_ads2_avx2
868943 5.0128 x264_8_pixel_sad_x3_16x8_avx2
779812 4.4986 x264_8_pixel_ads1_avx2
318990 1.8402 x264_8_pixel_ads4_avx2
275943 1.5919 x264_8_quant_4x4_trellis
255712 1.4752 x264_8_trellis_cabac_4x4_psy_ssse3
231397 1.3349 x264_8_pixel_satd_8x8_internal_avx2
187422 1.0812 x264_8_mc_chroma_avx2
168559 0.9724 x264_8_pixel_satd_16x8_internal_avx2
168484 0.9720 x264_8_pixel_sad_8x8_mmx2
x264 プロファイリング結果
処理に時間がかかる関数を洗い出す
x264の場合、最⼤負荷はME (Motion Estimation)
過去にMEのみをFPGAに移植した会社はあった
IBEX Technologyのアプローチは
MEをさらに分解して移植対象を仕分けする
ME以外にも効果が⾼い関数を移植する
データフローを考慮しデータ転送時間のペナルティー
を最⼩化する (CPUのキャッシュの使い⽅も含め分析)
特にクリティカルな箇所はRTL設計する (RTLカーネル設計)

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(参考資料:Xilinx様)
Vitis 統合ソフトウェア プラットフォームの資料
アプリケーション アクセラレーション開発
UG1393 (v2019.2) 2020 年 2 ⽉ 28 ⽇
Page.25
アプリケーションの設計⼿法

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事前実験 JPEG2000エンコード高速化
H.264に⽐べアルゴリズムが⽐較的容易なJPEG2000の⾼速化に先⾏着⼿しました
samples % symbol name
1029786 17.4717 ff_mqc_encode
879490 14.9217 encode_sigpass
823519 13.9721 encode_clnpass
589478 10.0013 dwt_encode97_int
543929 9.2285 encode_refpass
473467 8.0330 sd_1d97_int
320542 5.4384 renorme
281849 4.7819 encode_tile
218680 3.7102 encode_cblk.isra.7
171037 2.9019 ff_jpeg2000_set_significance
83646 1.4192 byteout
77182 1.3095 copy_frame
34796 0.5904 encode_packet.isra.5
JPEG2000エンコード アルゴリズムの⼆⼤負荷は
1. エンコードストリームを作る” ff_mqc_encode“
2. Wavelet変換を⾏う” dwt_encode97_int”
” ff_mqc_encode“をFPGAに移植した最初の結果が
今週末に出る予定！
関⼼ある⽅はお問合せください！ baba@ibextech.jp

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FPGAでVideo Codecや映像処理をやり尽くしてきたからこそFPGAの強みと弱みを理解しています
ASICでは汎⽤性がありません FPGAとCPUの最適解を提案致します
CRO技術部
コンピューティング リソース オプティマイゼーション技術部
コンピューティング リソースの最適化を実現する事で社会に貢献する
・ FPGAに向いた処理、CPUに向いた処理があります
・ FPGAやCPUが空く時間があります
・ コンピューティングリソースを有効活用することで、お客様のコストや時間を削減します
・ データセンター等、社会インフラを有効活用し、社会的費用を削減します
・ 対象領域は映像分野とDeep Learningの前後処理に特化しています
ビジョン
今年6⽉に新設