Auteur Sujet: Liste des puces proposant une accélération matérielle VP8 / HEVC / VP9 / AV1  (Lu 23157 fois)

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vivien

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Attention : Il est nécessaire de dissocier la prise en charge de codecs par le navigateur web de celle du matériel

Un codec peut être pris en charge matériellement, mais pas par le navigateur : dans ce cas-là, il ne sera pas possible au client de visualiser la vidéo.

Inversement, si le matériel ne prend pas en charge le codec, mais qu’il est pris en charge par le navigateur, le décodage fonctionnera via logiciel en utilisant le microprocesseur.

Cas d'iOS / iPadOS : Le codec VP9 est pris en charge à partir d'iOS 14 et iPadOS 14, mais il est réservé aux applications autres que les navigateurs web.
Exemple concret : L’application Youtube utilise le codec VP9 (avec accélération matérielle depuis l’iPhone 7), mais Youtube dans un navigateur web n’aura pas accès au codec VP9.


Voici le support des navigateurs web pour les codecs AV1 et VP9 :





Le support de HEVC dans les navigateurs est aujourd'hui limité à l'écosystème Apple et Microsoft. Google Chrome a rajouté une prise en charge partielle fin 2022 (sans DRM et sur des terminaux équipés d'un processeur graphique qui gère HEVC) fin 2022.

Les frais de licence est l'une des principales raisons pour lesquelles l'adoption d'HEVC est faible sur le Web.
HEVC est bien supporté par les télévisions et pourrait être utilisé dans le futur par la TNT.



vivien

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Liste des puces proposant une accélération matérielle VP8 / HEVC / VP9 / AV1
« Réponse #1 le: 15 septembre 2022 à 14:04:40 »
J'ai cherché à lister les accélérations matérielles disponibles sur nos PC et smartphones.

En synthèse :

Cliquer sur l'image pour zoomer




VP9 :

La bonne nouvelle, c'est que si Apple bloque l'utilisation de VP9 dans Safari sur les iPhone et les iPad, Apple a bien intégré l'accélération VP9 dans le matériel, donc on peut corriger ça par une mise à jour (et VP9 est déjà utilisé dans les applications autres que les navigateurs. Si vous allez sur Youtube sur votre iPhone 7 ou + récent / iPad 6e génération ou + récent, 100% des vidéos seront en VP9).

Autre bonne nouvelle, le support de VP9 est massif et aujourd'hui la très grande majorité du parc de PC et smartphones ont une accélération matérielle de VP9. La migration a commencé en 2015 et en 2018 presque tout ce qui sortait avait une accélération matérielle du VP9.

- Intel Core avec iGPU intégré : Tous les processeurs à partir de 2015
- Intel famille « N » (ex Atom) : Tous les processeurs à partir de 2016
- Apple famille « M » (Mac / iPad) : Tous les processeurs
- Apple famille A (iPhone / iPad) : À partir de l'A10 Fusion de 2016 (iPhone 7 et 7 Plus, iPad 6e et 7e génération, iPod touch 7e génération)
- Cartes graphique Intel Arc : tous les modèles
- Cartes graphique Nvidia : À partir des cartes Nvidia GeForce 900 lancées en 2015
- Cartes graphique AMD : À partir des cartes Radeon Rx 400 lancées en 2016
- AMD Zen avec iGPU intégré : Tous les modèles Ryzen intégrant un GPU (à partir de 2017) et quelques modèles précédents
- Raspberry Pi : À partir du Raspberry Pi 4 B
- Qualcomm : À partir de 2015 sur le haut de gamme et 2016 sur le milieu de gamme
- MediaTek : À partir de 2015 sur le haut de gamme
- Samsung : À partir de 2015 sur le haut de gamme
- HiSilicon Kirin : À partir de 2017




AV1 :

La mauvaise nouvelle, c'est pour le support de l'AV1 qui est uniquement sur la dernière génération et encore pas chez tous les constructeurs. Il reste encore quelques années avant que l'AV1 soit majoritairement accéléré dans le parc de smartphone.

- Intel Core avec iGPU intégré : Tous les processeurs à partir de 2020
- Intel famille « N » (ex Atom) : Tous les processeurs à partir de 2021
- Apple famille « M » (Mac / iPad) : Probable support de l'AV1 avec le M3 en 2023
- Apple famille A (iPhone / iPad) : Pas de support de l'AV1
- Cartes graphique Intel Arc : tous les modèles supportent le décodage et encodage matériel en AV1
- Cartes graphique Nvidia : À partir des cartes Nvidia GeForce série 30 lancées en 2020 (seul le décodage est accéléré, pas l'encodage)
- Cartes graphique AMD : À partir des cartes Radeon Rx 6000 lancées en 2020 pour le décodage matériel et Rx 7000 lancées en 2022 pour l'encodage matériel.
- AMD Zen avec iGPU intégré : A partir de 2020 : les Zyzen série 6000 (zen 3+) avec iGpu intégré sont les premiers à intégrer le décodage matériel AV1
- Raspberry Pi : Peut-être avec le Raspberry Pi 5 en 2023
- Qualcomm : À partir du Snapdragon 8 Gen 2 lancé fin 2022. Il y a un vrai retard pour le support de l'AV1 chez Qualcomm où de nombreux modèles commercialisés en 2023 n'ont pas le support de l'AV1.
- MediaTek : À partir de 2020 sur le haut de gamme
- Samsung : À partir de 2020 sur le haut de gamme (à partir du Galaxy S20)
- HiSilicon Kirin : À partir de 2020

vivien

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Liste des puces proposant une accélération matérielle VP8 / HEVC / VP9 / AV1
« Réponse #2 le: 15 septembre 2022 à 14:06:34 »
Tableau pour les ordinateurs (iGPU ou carte graphique dédiée)

PDF disponible en cliquant sur le tableau :

vivien

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« Réponse #3 le: 15 septembre 2022 à 14:07:13 »
Tableau pour l'écosystème Apple (Mac / iPhone / iPad / Apple TV)

PDF disponible en cliquant sur le tableau :

vivien

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« Réponse #4 le: 15 septembre 2022 à 14:12:53 »
Tableau pour les smartphones et tablettes Android

PDF disponible en cliquant sur le tableau :


N'hésite pas à me proposer des CPU à rajouter ou corriger des erreurs.


vivien

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Liste des puces proposant une accélération matérielle VP8 / HEVC / VP9 / AV1
« Réponse #6 le: 15 septembre 2022 à 14:16:42 »

pitalugue

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Liste des puces proposant une accélération matérielle VP8 / HEVC / VP9 / AV1
« Réponse #7 le: 15 septembre 2022 à 14:32:41 »
N'hésite pas à me proposer des CPU à rajouter ou corriger des erreurs.

Pour les architectures ARM, vous pouvez descendre le fil des Mali, ici comme point de départ: https://en.wikipedia.org/wiki/Mali_(GPU)
Mais ca ne veut pas dire que les compagnies exploitant la licence vont systématiquement inclure toutes les fonctionnalités possibles d'une génération donnée.

vivien

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« Réponse #8 le: 15 septembre 2022 à 15:29:51 »
Merci, c'est étonnant cette absence de prise en charge d'AV1 dans Mali (selon wikipedia).

Il serait intéressant de savoir comment c'est implémenté dans les différents chips, vu que les dernières versions intègrent AV1 (sauf coté Apple et encore certains parient sur l'arrivée d'AV1 sur la puce M3 d'Apple qui devrait arriver l'année prochaine)

pitalugue

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Liste des puces proposant une accélération matérielle VP8 / HEVC / VP9 / AV1
« Réponse #9 le: 18 septembre 2022 à 23:12:49 »
Les ARM ont aussi possiblement une extension (Neon) favorisant l'éxécution d'un tel (dé)codage.
Ceci sans forcément avoir recours à une puce spécialisée mais juste par la bonne production du code adéquat.

(cliquez sur la miniature ci-dessous - le document est au format PDF)


Mais là par essence on dépend d'une couche logicielle exploitant spécifiquement l'extension.

vivien

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« Réponse #10 le: 19 septembre 2022 à 10:16:15 »
Les conférences Demuxed d'Octobre 2020 sont sur https://2020.demuxed.com/

Neon apparait dans la partie encodage :



J'ai trouvé l'intervention de Vibhoothi, le speaker toujours très optimiste.

Le support d'AV1 dans les navigateurs :
- Edge est mentionné, alors que 2 ans plus tard, l'extension nécessaire n'est toujours pas installée par défaut.
- Safari est mentionné, là je suppose qu'il a lui-même compilé de choses sur son mac pour que cela fonctionne.



vivien

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Liste des puces proposant une accélération matérielle VP8 / HEVC / VP9 / AV1
« Réponse #11 le: 19 septembre 2022 à 10:48:03 »
Une autre présentation intéressante concernant AV1 aux conférences Demuxed d'octobre 2020 : Zoe Liu - Decoder Complexity Aware AV1 Encoding Optimization

Elle nous montre que le décodage logiciel AV1 (dav1d) consomme moins d'énergie sur les mobiles que le décodeur logiciel d'HEVC.

Elle explique ensuite la problématique de complexité d'AV1 à l'encodage et au décodage, comparé à VP9.

Zoe expose des paramètres qui accélèrent considérablement le décodage d'AV1, mais ont très peu d'effet sur l'efficacité de compression du codec. Un exemple cité est d'ignorer les tailles de partition inférieures à 8 × 8. Ces petites partitions peuvent être nombreuses et enliser les calculs mais leur contribution globale à la réduction du débit est très faible.



Optimisation de l'encodage AV1 sensible à la complexité du décodeur

AV1 a inclus plus de 100 outils de codage par rapport à son prédécesseur VP9. AV1 a donc laissé l'impression à la communauté que oui, c'est plus efficace en matière de codage, mais c'est lent, assez lent. En effet, grâce à nos communautés open source, les encodeurs AV1 ont été constamment optimisés w.r.t. à la fois son efficacité de codage et sa vitesse de codage. À ce jour, il existe trois encodeurs AV1 open source bien connus : SVT-AV1 initié par l'effort conjoint entre Intel et Netflix, et a également été spécifié par AOM SIWG comme base de code version-0 ; rav1e initié par Mozilla, ainsi que libaom initié par AOMedia. Par exemple, de janvier 2019 à avril 2020, en vérifiant simplement libaom par exemple, l'encodeur AV1 a été accéléré de> 10x (et non de 10%), et l'efficacité de codage, quantifiée par les chiffres de débit BD bien reconnus, a également été améliorée de > 10 % simultanément.

Aussi, sincères remerciements à l'entreprise dav1d financée par AOMedia, un décodeur logiciel AV1 ouvert initialement développé conjointement par VideoLan, Mozilla et Two Orioles, le lancement d'AV1 en tant que produits réels dans les 2 ans suivant la finalisation de la norme n'est pas exagéré rêve plus, avant la grande disponibilité des décodeurs matériels sur le marché. L'optimisation continue de dav1d ouvre la porte à AV1, et des scénarios d'utilisation réalisables sont en cours d'identification où des solutions de décodage logiciel peuvent être déployées et acceptées.

Dans cet exposé, nous aborderons l'optimisation de l'encodage AV1 sous un angle différent, à savoir l'optimisation de l'encodage AV1 sensible à la complexité du décodeur. Alors que nous affinons nos stratégies et nos algorithmes pour optimiser les encodeurs AV1, en général, nous essayons tous d'obtenir une efficacité de codage supérieure bien supérieure aux solutions existantes, tout en accélérant la vitesse d'encodage prête pour un produit réel. En effet, la prise de conscience de la complexité du décodeur peut en retour collecter des informations précieuses sur la conception de l'encodeur AV1, de sorte qu'un encodeur AV1 peut non seulement atteindre un bon compromis suffisant entre l'efficacité de codage et la vitesse d'encodage, mais également aider à alléger la charge du côté du décodeur. , pour rendre le déploiement d'AV1 à une communauté encore plus large.

Nous aurons d'abord un bref aperçu des performances actuelles de dav1d, y compris des statistiques collectées spécifiquement concernant sa vitesse de décodage et sa consommation d'énergie. La vitesse de décodage de dav1d a été constamment confirmée pour surpasser tous les autres décodeurs logiciels AV1 existants. Pour vérifier ses performances sur les téléphones mobiles, nous avons évalué dav1d par rapport au décodeur logiciel ffmpeg-h264 et au décodeur logiciel openhevc, en termes d'utilisation du processeur [%], de mémoire utilisant [Mo], de courant [mA], de puissance consommée [mW] , tension [mV] et température [℃], sur plusieurs appareils mobiles typiques. Nos résultats démontrent qu'en termes de consommation d'énergie, dav1d est classé entre les deux décodeurs susmentionnés, pire que ffmpeg-h264 mais meilleur que openhevc.

De plus, nous avons travaillé avec nos collaborateurs pour collecter de manière approfondie les statistiques de vitesse de décodage exécutant dav1d, en particulier sur les appareils mobiles bas de gamme. Par exemple, notre collaborateur a sélectionné 18 séquences de test communes, a utilisé SVT-AV1 Preset 6 pour générer le flux binaire AV1 et les a décodés sur XiaoMi 4, avec le processeur Qualcomm Snapdragon 801 Quad-core. L'ensemble de vidéos de test comprend une définition de 720x536, 960x536, 960x480, 1024x576 et 2024x536. On peut observer qu'à un débit binaire d'encodage plus élevé, l'utilisation d'un décodeur sur de tels types d'appareils serait très difficile à décoder en temps réel.

Ensuite, nous aborderons plusieurs outils de codage qui peuvent affecter directement les performances de la complexité du décodeur. Nous démontrerons ensuite les résultats selon lesquels, pour un contenu spécifique, certains outils de codage peuvent entraîner une grande complexité côté décodeur alors que l'efficacité de codage ne peut subir qu'une dégradation minimale si ces outils sont ignorés côté encodeur. Par exemple, AV1 inclut des tailles de bloc allant de 4x4 à 128x128. En désactivant les partitions extrêmement grandes ou les partitions les plus petites, un bon compromis peut être atteint pour une efficacité de codage suffisamment bonne tout en n'entraînant pas trop de complexité de calcul côté décodeur, ainsi pour avoir le décodeur plus capable de décoder en temps réel même sur de faibles périphériques finaux. Le concept de conception d'encodage sensible à la complexité du décodeur contribuerait en outre à faire avancer le lancement d'AV1.


Source : Talk overview de Zoe Liu, Demuxed 2020