异构计算助力客户春节webp图片编码

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下图是在不同quality下,对比软件(蓝线)、OSS(红线)、某司(绿线)的编码后psnr曲线。PSNR使用ImageMagick的convert工具计算,数值越大越好。OSS提供的硬件加速算法,在图像质量方面几乎跟软件几乎完整篇 重合,某司提供的webp编码加速器存在不小的差距(差距在0.1~0.5db之间)。

根据上端测试结果,目前阿里云OSS的加速方案在webp压缩场景所有指标都超过了某司,除了压缩率小幅领先之外,某些有一好几个 多指标需要非常明显的优势。

1)预计性能优化完成如果E2E还上能 提升80%的性能。压缩率上,未来采用m6等级的编码,其压缩率比当前压缩率更高。

2)单个FPGA板卡的成本远小于服务器,很多有降低业务成本的关键在于提高FPGA的密度。未来webp加速器将使用F3实例,单个芯片的FPGA性能提升了超过2倍,单台服务器的FPGA芯片密度也提升了一倍。

本次性能测试所使用样本为512x512的图片,所有测试需要阿里云FaaS F1实例上测试。根据业务方的要求,我就们对其中每段数据值做了某些混淆。

每个单卡的F1实例(8vcpu,1 * ARRIA 10)上能 获得为宜 32核64程序物理机的~2倍吞吐量,跟某业内专业加速webp编码公司对比(在用同样F1实例)。我就们发现某司的FPGA加速webp编码对CPU依赖非常多,但利用率又只能80-80%,这非常我就费解。

同样使用图片空间的测试架,quality设置也一样,数值为相对JPEG原图的压缩率,数值越小越好。经过测试我就们发现软件、OSS、某司的压缩率几乎完整篇 重合,但依旧保持原有梯队,软件>OSS>某司。

今年春节期间大客户为了支持其抢红包业务向阿里云提出了webp转码需求。根据以往经验总共需要准备数几十台32核64程序的物理机。阿里云为提升用户体验降低自身成本,使用FaaS(FPGA as a Service) F1实例加速webp编码。其中FaaS团队提供了FPGA平台支持,OSS团队提供了算法的支持。得益于高性能的FPGA平台,我就们使用5台单卡FPGA云服务器扛下了日常40%的webp编码流量。

在使用了FPGA加速webp编码如果,延迟降为另一好几个 多 的1/10。

科技博客 GigaOM 曾报道:YouTube 的视频略缩图采用 WebP 格式后,网页加载传输速率提升了 10%;谷歌的 Chrome 网上应用商店采用 WebP 格式图片后,每天上能 节省几 TB 的传输速率,页面平均加载时间为宜 减少 1/3;Google+ 移动应用采用 WebP 图片格式后,每天节省了 80TB 数据存储空间。但Webp最大的缺点在于压缩算法计算冗杂度是JPEG的10倍以上,我就们迫切需要一套高性能加速方案来降低业务成本。