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如何使用Maxine和編解碼解決邊緣計(jì)算難題

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:About Mana Murakami, ? 2022-03-31 16:25 ? 次閱讀
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SoftBank 是一家致力于推動信息革命的全球技術(shù)公司。該公司經(jīng)營寬帶、固定線路電信、電子商務(wù)、信息技術(shù)、金融、媒體和營銷。為了改善用戶的通信體驗(yàn),并克服 5G 容量和覆蓋問題,軟銀使用了 NVIDIA Maxine GPU- 具有最先進(jìn)人工智能功能的加速 SDK 來構(gòu)建虛擬協(xié)作和內(nèi)容創(chuàng)建應(yīng)用程序。

在本文中,您將了解軟銀如何使用 Maxine 超分辨率和硬件加速的編解碼操作來減少必須上傳到多址邊緣計(jì)算( MEC )服務(wù)器的數(shù)據(jù)量。除了解決有限帶寬的挑戰(zhàn)外, Maxine 功能(如噪音消除和虛擬背景)使軟銀能夠?yàn)橛脩籼峁┳罴训?a href="http://www.www27dydycom.cn/v/" target="_blank">視頻會議解決方案。

使用 MEC 的好處

邊緣計(jì)算使提供商能夠?qū)⑵浼夹g(shù)部署到更接近用戶的位置。簡單地說,邊緣計(jì)算減少了關(guān)鍵任務(wù)、高吞吐量、低延遲應(yīng)用程序的帶寬和延遲預(yù)算。這是通過使用 MEC 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將計(jì)算從遠(yuǎn)程云服務(wù)器移動到更靠近消費(fèi)源的節(jié)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)的。邊緣計(jì)算在很大程度上依賴于網(wǎng)絡(luò)技術(shù),如 4G ,以及最近的 5G ,以提供連接性。

Diagram demonstrating the regular pipeline in a MEC 5G infrastructure. Edge devices like mobile phones are severed by 5G transmission infrastructure, which is connected to the MEC server. The MEC server is where you deploy Maxine SDKs. Finally, the MEC server is connected to the central cloud.

圖 1 。涉及 MEC 服務(wù)器的管道的簡化概述

5G 功能(如超高速、超低延遲和多個同時連接)支持新的使用案例,如遠(yuǎn)程醫(yī)療和智能工廠,這些都是以前無法通過無線連接實(shí)現(xiàn)的。 MEC 是實(shí)現(xiàn)低延遲、高吞吐量用例支持的關(guān)鍵。 MEC 通過部署區(qū)域 MEC 服務(wù)器并僅向云發(fā)送最低限度的必要數(shù)據(jù),在邊緣盡可能多地進(jìn)行處理,從而減少響應(yīng)延遲。 MEC 服務(wù)器通常使用 GPU 大規(guī)模并行計(jì)算能力以高速處理大量數(shù)據(jù)。

5G 網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)

當(dāng)前的 5G 網(wǎng)絡(luò)以一種稱為非獨(dú)立( NSA )的配置運(yùn)行。此配置結(jié)合了 4G LTE 網(wǎng)絡(luò)和 5G 基站,其中某些 5G 功能(如網(wǎng)絡(luò)切片)不可用。 5G SA (獨(dú)立)配置具有 5G 核心和基站。 5G SA 對 5G 的端到端支持加快了服務(wù)速度,降低了成本,提高了服務(wù)質(zhì)量,是部署服務(wù)的更好平臺。

當(dāng) 5G SA 配置上市時,完整的 5G 網(wǎng)絡(luò)就完成了。換言之, 5G 分兩步發(fā)展: 5G NSA 和 5G SA 。每一步都需要資本投資。

另一方面,包括軟銀在內(nèi)的一些電信運(yùn)營商已經(jīng)開始在 4G LTE 和 5G NR 中使用 4G LTE 低頻段頻率。理論上,容量和覆蓋率是無線通信中的權(quán)衡。為了確保 5G SA 配置的高質(zhì)量廣域覆蓋,軟銀使用 MEC 盡可能有效地減少服務(wù)延遲。

A graph showcasing the capacity vs. coverage tradeoff for 5G frequencies. The High-band frequency band has the highest capacity and the lowest coverage and the low band frequency band has the highest coverage but low capacity.

圖 2 。 5G 頻率中容量和覆蓋率之間的權(quán)衡

此外,還有一些技術(shù)挑戰(zhàn)。移動網(wǎng)絡(luò)通常被設(shè)計(jì)為適應(yīng)比上行鏈路更高的下行鏈路速度。這種設(shè)計(jì)理念適用于一般應(yīng)用,如智能手機(jī)上的流媒體視頻,因?yàn)榇蟛糠至髁渴窍滦墟溌?。然而,一些關(guān)鍵應(yīng)用需要強(qiáng)大的上行鏈路連接。其中之一是視頻會議,用戶需要相當(dāng)大的上行帶寬來傳輸高分辨率視頻和音頻。

當(dāng)前 5G 上行鏈路容量不足,需要載波聚合和 MIMO 天線來提供更多的上行鏈路分配。隨著越來越多的設(shè)備連接到 5G ,節(jié)省帶寬,特別是在上行鏈路中,是所有全球電信運(yùn)營商面臨的共同挑戰(zhàn)。

上行鏈路帶寬密集型應(yīng)用,例如視頻會議,可以在減少的上行鏈路帶寬(例如, 500 Kbps )下以與充足帶寬( 100 Mbps )相同的服務(wù)質(zhì)量來服務(wù)。在這些情況下,可以連接更多的設(shè)備,同時提供高質(zhì)量的服務(wù)。

基于 NVIDIA Maxine 的 MEC 視頻會議解決方案

NVIDIA Maxine 是一個 GPU 加速 SDK 平臺,它使視頻會議服務(wù)的開發(fā)人員能夠構(gòu)建和部署使用云中最先進(jìn)模型的人工智能功能。 Maxine 包括使用 NVIDIA 研究的最新創(chuàng)新的 API ,如偽影減少、身體姿勢估計(jì)、超分辨率和噪聲消除。 Maxine 還使用其他產(chǎn)品,如 NVIDIA Riva,來提供封閉字幕和訪問虛擬助理等功能。這些功能在 NVIDIA GPU 上得到充分加速,以便在云中運(yùn)行實(shí)時視頻流應(yīng)用程序。

Maxine 應(yīng)用程序使服務(wù)提供商能夠在任何設(shè)備(包括計(jì)算機(jī)、平板電腦手機(jī))上為每個用戶提供相同的功能。關(guān)鍵的一點(diǎn)是,所有的處理都是在云上進(jìn)行的,因此在任何設(shè)備上運(yùn)行的應(yīng)用程序都需要最少的資源。使用 Maxine 構(gòu)建的應(yīng)用程序可以輕松部署為微服務(wù),并在 Kubernetes 環(huán)境中擴(kuò)展到數(shù)十萬個流。

其想法是減輕視頻會議系統(tǒng)中涉及的計(jì)算密集型處理,減少必須上傳到 MEC 服務(wù)器的數(shù)據(jù)量。這是通過超分辨率和硬件加速編解碼操作等視頻效果的組合來實(shí)現(xiàn)的。 Maxine 還增加了生活質(zhì)量功能,如噪音消除、虛擬背景、房間回聲消除等。

這對最終用戶意味著什么?基本上,具有低帶寬連接的終端用戶在現(xiàn)場工作時會受到各種背景噪音的干擾,因此可以連接到干凈的音頻和高清晰度視頻。例如,一個工廠經(jīng)理在一個嘈雜的生產(chǎn)車間,在一個有 180p 流連接的偏遠(yuǎn)地點(diǎn),似乎在一個有 720p 流的安靜會議室里。計(jì)算資源的卸載也意味著終端用戶可以在資源有限的設(shè)備(如手機(jī)和筆記本電腦)上執(zhí)行多任務(wù),從而延長電池壽命和更多可用內(nèi)存。

前面提到的功能包含在以下SDKs中:

視頻效果 SDK

音頻效果 SDK

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) SDK

此外, NVIDIA 視頻編解碼器 SDK 提供硬件加速編碼和解碼,以幫助視頻會議周圍的基礎(chǔ)設(shè)施。

軟銀如何使用 NVIDIA Maxine

通常,如果要在移動電話上使用視頻會議解決方案,必須首先安裝客戶端應(yīng)用程序。就軟銀而言, Zoom 客戶端安裝在運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)上的 MEC 服務(wù)器上,而不是移動電話上。移動電話的視頻和麥克風(fēng)輸出通過 5G 網(wǎng)絡(luò)輸入到 MEC 上的 Zoom 客戶端。 MEC 將智能手機(jī)的麥克風(fēng)和攝像頭識別為虛擬麥克風(fēng)和攝像頭,并將其用作 Zoom 客戶端的輸入。

An architecture diagram for Softbank’s proof-of-concept implementation showing the interplay between the client, MEC server, and Zoom server

圖 5 。軟銀和 Maxine POC :概覽圖

以下是用于軟銀概念驗(yàn)證實(shí)施的硬件和軟件規(guī)范:

Hardware

GPU :Quadro RTX6000(驅(qū)動程序版本: 456 。 43 )

CPU英特爾至強(qiáng)黃金 6244

Software

Windows 服務(wù)器 2019

WebRTC 本機(jī)客戶端 Momo

CUDA11 。 1

NVIDIA Maxine 視頻效果 SDK( 2021 年 3 月 25 日 -VFX 預(yù)發(fā)布)

NVIDIA Maxine 音頻效果 SDK EA

這項(xiàng)工作使用了軟銀的 MEC 服務(wù)器( Windows )、一個改進(jìn)的基于 C ++的開源 WebRTC 客戶端“ WebRTC 客戶端 Momo ”,以及一個使用視頻效果 SDK 和音頻效果 SDK API 的應(yīng)用程序。

AudioEffectSDK 中的NvAFX_RUN API (NVAFX_EFFECT_DENOISER)和視頻效果 SDK 中的NvVFX_RUN API (NVVFX_FX_SUPER_RES)用于執(zhí)行視頻超分辨率和噪聲消除。

Code examples to highlight important Video Effects SDK API calls. It shows the API calls needed to initialize and run the effect.

圖 6 。視頻效果 SDK API 的示例代碼

Code examples to highlight important Audio Effects SDK API calls. It shows the API calls needed to initialize and run the effect

圖 7 。 Audio Effects SDK API 的示例代碼

使用 WebRTC 協(xié)議從 5G 用戶設(shè)備發(fā)送的視頻流以低比特率(在此驗(yàn)證中, H 。 264 ( CBR ) 180p )上傳到 MEC ,以節(jié)省上行鏈路帶寬。 MEC 以低比特率接收降級的音頻和視頻,并使用 Maxine SDK 提高質(zhì)量。對于視頻, MEC 服務(wù)器使用 Maxine SuperResolution功能將從用戶設(shè)備以 180p 發(fā)送的視頻調(diào)整為 720p 。SuperResolution降低噪音并恢復(fù)高頻分量,從而產(chǎn)生高質(zhì)量的視頻。

圖 8 顯示了SuperResolution的結(jié)果。

An image showcasing the Super Resolution effect from the Video Effects SDK (from SoftBank). The left half shows a 360p “before” and the right half showcases the 720p output

圖 8 。原始塊狀圖像(左半部分)與應(yīng)用 Maxine AI 功能后的圖像(右半部分)

在圖 8 中,左側(cè)是應(yīng)用SuperResolution之前的原始數(shù)據(jù),右側(cè)是放大的圖像。面部細(xì)節(jié)中的塊狀偽影被替換為更多像素,從而生成高質(zhì)量圖像。您可以使用隨 Video Effects SDK 提供的示例應(yīng)用程序復(fù)制這些結(jié)果。有關(guān)完整演示,請參見a Maxine 前/ Maxine 后視頻。

與超分辨率結(jié)果一樣,視頻中將顯示噪聲消除結(jié)果。

視頻顯示了用戶在鍵盤上打字時說話的場景中測試 Maxine 噪音消除功能的結(jié)果。在這里,選擇鍵盤聲音作為樣本,但在軟銀 PoC 的整個開發(fā)過程中,噪音消除在各種情況下也很有用。軟銀認(rèn)為,噪音消除使嘈雜的環(huán)境會議成為可能,如戶外或汽車會議。

您可以使用 Audio Effects SDK 提供的示例應(yīng)用程序復(fù)制這些結(jié)果。

提高視頻流的質(zhì)量

通過在 MEC 服務(wù)器上部署 Maxine ,除了低延遲外,軟銀現(xiàn)在還為所有最終用戶提供高質(zhì)量的視頻和音頻體驗(yàn)。由于不需要額外的硬件或用戶設(shè)備,因此通過上行鏈路帶寬的高節(jié)省實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)的最終用戶體驗(yàn)。為了進(jìn)一步提高視頻質(zhì)量,軟銀計(jì)劃使用 Maxine AI 人臉編解碼器。

關(guān)于作者

About Mana Murakami

Mana Murakami 是 NVIDIA 的高級解決方案架構(gòu)師。她專注于向日本的電信客戶加速基于 AI 、 GPU 的 vRAN 和 GPU 計(jì)算。 Mana 于 2015 年加入 NVIDIA ,擔(dān)任 CUDA 工程師,并擔(dān)任將 GPU 計(jì)算推廣到 HPC 和制造業(yè)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)。在加入 NVIDIA 之前,她從事圖像處理的研究和開發(fā),如色度鍵控和超分辨率。

About Tanay Varshney

Tanay Varshney 是 NVIDIA 的一名深入學(xué)習(xí)的技術(shù)營銷工程師,負(fù)責(zé)廣泛的 DL 軟件產(chǎn)品。他擁有紐約大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位,專注于計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)可視化和城市分析的橫斷面。

審核編輯:郭婷

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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