窄帶高清一般情況下包含三個模塊：
l 一是基于人眼JND模型，也就是找出人眼最小可察覺誤差 。
l 二是基于JND去做感知編碼 。
l 三就是通過感知編碼來控制標準編碼內核輸出，主要是去控制CU級別的QP delta 。從而使得在主觀質量不變的情況下大幅降低碼率 。
窄帶高清技術在CPU編碼場景下是非常好控制的，用戶可以精確的設置CTU/CU級別的QP delta 。但是到了視頻轉碼芯片就遇到了很大困難，絕大多數芯片編解碼控制最小單位都是frame或者slice，這也導致市面上大多數芯片在質量精確優化下有瓶頸，無法與CPU編碼抗衡，但是浪潮M10A卻可以 。通過深入分析目前大廠主流視頻編碼技術，M10A讓用戶不但可以設置常規意義上ROI（Region of Interest），還做了功能擴展，讓用戶可以設置CTU/CU級別的ROI 。
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一進多出（多播模式）
針對一進多出的直播場景，浪潮M10A專門開發了前后處理模塊，提升了轉碼效率 。
在真實的直播應用場景中，數據采集端一般會采用固定的高清分辨率來獲取視頻源，但是到了播放端，事情就會變的復雜很多 。有的用戶使用超大屏手機，有的用戶使用老式的小屏機，有的用戶使用PC機 。各種各樣的終端設備，屏幕分辨率千變萬化 。同時用戶所處的網絡環境也不盡相同，有的在偏遠山區信號很差，有的在高速列車上信號時好時差，有的使用千兆光纖享受4K極致畫質 。這就帶來了新的問題，不同客戶需求千差萬別，如何才能做到一路視頻源，同時滿足多種分辨率多種碼率要求呢？很快人們便想出了解決之道：在對視頻源轉碼的時候，同時轉碼成多種分辨率多種碼率的視頻流，這樣既滿足了多種多樣的客戶需求，也滿足了實時的要求 。
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浪潮M10A在解碼的同時，后處理模塊會根據配置將一路視頻分離成多路不同分辨率的流（后處理模塊包含scale功能，可以對視頻做縮小處理） 。并且前后處理模塊還采用了on-the-fly模式，解碼輸出將直接傳輸給后處理模塊（前處理輸出也直接傳輸給編碼模塊），避免了像一些GPU還需要把中間數據保存到顯存中，造成DDR帶寬的浪費 。
M10A測試數據
以下是浪潮M10A、谷歌Argos兩款VCU在處理1080P30全高清視頻實時轉碼業務時的性能數據 。（Google發表的論文中公布了其VPU的性能數據，鏈接：
） 。
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M10A在視頻質量方面表現又如何呢？
目前業界一般采用PSNR（峰值信噪比）和SSIM（結構相似性）作為視頻客觀質量的評判標準，而壓縮率則一般用編碼后碼流的bitrate來表示 。將這兩個標準結合，就有了我們的綜合評判標準：BD-PSNR和BD-SSIM 。接下來，我們將用M10A方案與GPU、CPU方案做編碼客觀質量對比測試 。請注意，不同的視頻內容，編碼時會采用不同的編碼工具，因而壓縮率也不盡相同 。這里我們將使用不同場景的視頻來完成測試 。
下圖分別表示在靜態場景、動態場景和多人物場景，使用VPU、CPU、GPU方案的編碼客觀質量對比，橫軸表示碼率，縱軸表示PSNR值，相同碼率下，PSNR值越大代表視頻質量越高 。從圖中可以看出，在上述三個場景下，使用浪潮VPU編碼的視頻質量都優于CPU和GPU方案 。
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靜態場景視頻編碼質量對比
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動態場景視頻編碼質量對比
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多人物場景視頻編碼質量對比
M10A應用場景
智慧城市
為了追求編碼速度，目前主流的攝像頭ISP編碼部分常常只能編碼I幀和P幀，這樣就導致視頻壓縮率不高 。一般在邊緣云還需要再部署一臺轉碼服務器，對視頻作轉碼再壓縮，以節省傳輸帶寬 。M10A以其優異的轉碼性能和優秀的視頻壓縮率，可以將多路攝像頭輸入數據作快速二次轉碼，從而讓邊緣云獲得更高的數據處理密度 。
直播
在直播場景，同樣的視頻在不同設備上播放，需要通過轉碼將視頻轉換成不同的分辨率 。H.265以其更高的壓縮率，被越來越多廠商采用 。而一般原始設備上采集的視頻，還是以H.264居多，這也需要轉碼來完成 。浪潮M10A以其遠超CPU轉碼效率的出色性能，非常適用于直播場景 。
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