Tīmekļa veiktspējas atklāšana: Frontend WebCodecs aparatūras paātrināšana GPU multivides apstrādei

Mūsdienu tīmeklis arvien vairāk ir vizuāla un audiāla pieredze. No iespaidīgām videokonferencēm līdz interaktīva satura veidošanai un nevainojamiem straumēšanas pakalpojumiem – pieprasījums pēc augstas kvalitātes reāllaika multivides apstrādes tieši pārlūkprogrammā nekad nav bijis lielāks. Tradicionāli tas bija CPU ietilpīgs uzdevums, kas bieži noveda pie veiktspējas problēmām, paaugstināta akumulatora patēriņa un ne tik ideālas lietotāja pieredzes, īpaši mobilajās ierīcēs. Tomēr notiek revolucionāras pārmaiņas, ko veicina tīmekļa standartu konverģence un jaudīgu grafikas apstrādes vienību (GPU) vispārēja pieejamība. Iepazīstieties ar WebCodecs un tā dziļo ietekmi uz GPU aparatūras paātrināšanas izmantošanu multivides apstrādei.

Tīmekļa multivides mainīgā ainava

Gadiem ilgi tīmeklis paļāvās uz standartizētiem multivides formātiem un pārlūkprogrammu iebūvētajām dekodēšanas spējām. Lai gan šīs metodes bija efektīvas pamata atskaņošanai, tām bieži trūka elastības un veiktspējas, kas nepieciešama sarežģītākiem lietošanas gadījumiem. Izstrādātājiem bija ierobežota kontrole pār kodēšanas un dekodēšanas procesiem, liekot viņiem paļauties uz servera puses apstrādi vai apjomīgiem spraudņiem, kas radīja latentumu un sarežģītību. JavaScript API parādīšanās multivides manipulācijām, lai arī jaudīga, bieži nozīmēja uzdevumu pārcelšanu atpakaļ uz CPU, kas var ātri kļūt par veiktspējas problēmu.

Ierobežojumi kļuva īpaši acīmredzami šādās jomās:

• Reāllaika videokonferences: Augstas izšķirtspējas video kodēšana un dekodēšana vairākiem dalībniekiem vienlaikus.
• Tiešraides straumēšanas lietojumprogrammas: Efektīva video plūsmu apstrāde un pārraide bez kadru zudumiem vai ievērojama latentuma.
• Video rediģēšana un manipulācija: Sarežģītu darbību veikšana, piemēram, pārkodēšana, filtru lietošana un efektu renderēšana tieši pārlūkprogrammā.
• Interaktīvas multivides pieredzes: Vizuālo efektu vai audio ģenerēšana un apstrāde reāllaikā, reaģējot uz lietotāja mijiedarbību.

Atbilde uz šiem izaicinājumiem slēpjas GPU paralēlās apstrādes jaudas izmantošanā. GPU ir no paša sākuma izstrādāti, lai apstrādātu milzīgu skaitu paralēlu operāciju, padarot tos īpaši piemērotus skaitļošanas ietilpīgajiem uzdevumiem, kas saistīti ar video un audio kodēšanu un dekodēšanu.

Iepazīstinām ar WebCodecs: jauns laikmets pārlūkprogrammu multividei

WebCodecs ir jaudīgu jaunu tīmekļa API kopums, kas nodrošina zema līmeņa piekļuvi multivides kodekiem, kurus pārlūkprogrammas izmanto audio un video dekodēšanai un kodēšanai. Atšķirībā no iepriekšējām API, WebCodecs atklāj šīs funkcionalitātes tādā veidā, kas izstrādātājiem sniedz vēl nebijušu kontroli un elastību. Šī kontrole ir galvenais elements aparatūras paātrināšanas atslēgšanai.

Savā pamatā WebCodecs nodrošina API šādām funkcijām:

• VideoDecoder: Dekodē saspiestus video kadrus neapstrādātos, nesaspiestos video kadros.
• VideoEncoder: Kodē neapstrādātus, nesaspiestus video kadrus saspiestos video kadros.
• AudioDecoder: Dekodē saspiestus audio kadrus neapstrādātos audio paraugos.
• AudioEncoder: Kodē neapstrādātus audio paraugus saspiestos audio kadros.
• Kodeku atbalsts: Norāda atbalstītos kodekus (piem., H.264, VP9, AV1 video; AAC, Opus audio) un to konfigurācijas.

Tas, kas padara WebCodecs patiesi transformējošu, ir tā spēja darboties kopā ar pamatā esošās operētājsistēmas aparatūras paātrinātām multivides sistēmām. Pareizi ieviestas, pārlūkprogrammas var deleģēt skaitļošanas ziņā smagos kodēšanas un dekodēšanas uzdevumus GPU, apejot CPU un ievērojami uzlabojot veiktspēju.

GPU aparatūras paātrināšanas jauda

GPU aparatūras paātrināšana attiecas uz procesu, kurā datora grafikas apstrādes vienība tiek izmantota, lai veiktu uzdevumus, kurus tradicionāli veic centrālais procesors (CPU). Multivides apstrādē tas nozīmē sarežģītu matemātisko operāciju pārcelšanu, kas saistītas ar:

• Video dekodēšana: Saspiestu video straumju (piemēram, H.264 vai VP9) pārvēršana neapstrādātos pikseļu datos, ko var attēlot ekrānā.
• Video kodēšana: Neapstrādātu pikseļu datu pārvēršana saspiestās video straumēs pārraidīšanai vai glabāšanai.
• Audio dekodēšana: Saspiestu audio straumju (piemēram, AAC vai Opus) pārvēršana neapstrādātos audio paraugos atskaņošanai.
• Audio kodēšana: Neapstrādātu audio paraugu pārvēršana saspiestās audio straumēs.

GPU ar saviem tūkstošiem mazu apstrādes kodolu ir daudz efektīvāki šajos paralelizējamos uzdevumos nekā CPU. Izmantojot aparatūras paātrināšanu, lietojumprogrammas var sasniegt:

• Ievērojami uzlabotu veiktspēju: Ātrāks kodēšanas/dekodēšanas laiks, plūdenāka atskaņošana un samazināts kadru zudums.
• Samazinātu CPU lietojumu: Atbrīvo CPU citiem uzdevumiem, kas nodrošina atsaucīgāku kopējo lietojumprogrammu un sistēmu.
• Zemāku enerģijas patēriņu: Īpaši svarīgi mobilajām un ar akumulatoru darbināmām ierīcēm, jo GPU ir energoefektīvāki šiem konkrētajiem darba slodzēm.
• Augstākas kvalitātes izvadi: Piekļuve modernākiem kodekiem un funkcijām, kas varētu būt pārāk prasīgas CPU balstītai apstrādei.

WebCodecs un GPU paātrināšanas savienošana

Maģija notiek, kad WebCodecs API tiek ieviestas pārlūkprogrammās tādā veidā, kas gudri novirza multivides apstrādes uzdevumus uz GPU. Tas parasti ietver:

1. Pārlūkprogrammas ieviešana: Pārlūkprogrammas, kas atbalsta WebCodecs, ir veidotas, lai saskartos ar operētājsistēmas multivides ietvariem (piemēram, MediaCodec Android, AVFoundation macOS/iOS, Media Foundation Windows). Šie ietvari savukārt abstrahē pamatā esošās aparatūras iespējas.
2. Kodeka izvēle: Izstrādātāji norāda vēlamo kodeku un tā konfigurāciju, izmantojot WebCodecs API. Pēc tam pārlūkprogramma mēģina atrast aparatūras paātrinātu dekoderi vai kodētāju šim konkrētajam kodekam.
3. Datu pārsūtīšana: Neapstrādātus video kadrus var efektīvi pārsūtīt starp JavaScript atmiņu un GPU atmiņu, izmantojot mehānismus, piemēram, VideoFrame objektus un WebGPU API vai WebGL tekstūras. Līdzīgi saspiestos datus var apstrādāt kā EncodedChunk objektus.
4. Zema līmeņa kontrole: WebCodecs ļauj izstrādātājiem pārvaldīt datu bloku (kodētu vai dekodētu) plūsmu un konfigurēt kodeka parametrus, dodot viņiem smalku kontroli pār multivides cauruļvadu.

Kā tas darbojas (konceptuāli)

Iedomājieties tīmekļa lietojumprogrammu, kurai nepieciešams kodēt video straumi augšupielādei. Bez aparatūras paātrināšanas JavaScript kods uztvertu kadrus, potenciāli pārvērstu tos formātā, ko CPU var saprast, un pēc tam nosūtītu tos uz CPU balstītu kodētāja bibliotēku. CPU apstrādā datus, tos saspiežot, un rezultātā iegūtie kodētie dati tiek nosūtīti atpakaļ uz JavaScript kontekstu.

Ar WebCodecs un GPU paātrināšanu:

1. Tīmekļa lietojumprogramma uztver neapstrādātus video kadrus (piemēram, no getUserMedia vai audekla). Šie kadri tiek attēloti kā VideoFrame objekti.
2. Lietojumprogramma instruē VideoEncoder (izmantojot WebCodecs), lai kodētu šos kadrus, izmantojot konkrētu kodeku (piemēram, VP9).
3. Pārlūkprogramma, atpazīstot pieprasījumu pēc paātrināta kodeka, nodod neapstrādāto kadru datus (visticamāk, jau GPU draudzīgā formātā vai viegli konvertējamus) operētājsistēmas multivides ietvaram.
4. OS ietvars novirza uzdevumu uz GPU specializēto video kodētāja aparatūru. Šī aparatūra veic sarežģītos saspiešanas algoritmus daudz ātrāk un efektīvāk nekā CPU.
5. GPU atgriež saspiestos datus (kā EncodedChunk objektu) atpakaļ pārlūkprogrammai, kas pēc tam tos padara pieejamus JavaScript lietojumprogrammai tālākai apstrādei vai pārraidīšanai.

Tas pats princips attiecas uz dekodēšanu, kur saspiesti dati tiek padoti GPU dekodētāja aparatūrai, lai radītu neapstrādātus kadrus, kurus var renderēt.

Galvenās WebCodecs un GPU paātrināšanas priekšrocības

Sinerģija starp WebCodecs un GPU paātrināšanu sniedz virkni priekšrocību tīmekļa izstrādei:

1. Uzlabota veiktspēja un atsaucība

Šis, iespējams, ir visnozīmīgākais ieguvums. Uzdevumus, kas agrāk prasīja ievērojamu laiku un CPU resursus, tagad var pabeigt daudz ātrāk. Interaktīvām lietojumprogrammām tas nozīmē:

• Plūdenāka video atskaņošana: īpaši augstas izšķirtspējas vai augsta kadru ātruma saturam.
• Samazināts latentums reāllaika lietojumprogrammās: Būtiski videokonferencēm, tiešraidēm un interaktīvām spēlēm.
• Ātrāka video apstrāde: Iespējojot tādas funkcijas kā reāllaika video filtri, efekti un formātu konvertēšana pārlūkprogrammā.

2. Samazināta CPU slodze un enerģijas patēriņš

Smagu uzdevumu pārcelšana uz GPU dramatiski samazina slogu uz CPU. Tas noved pie:

• Atsaucīgākām lietotāja saskarnēm: Pārlūkprogramma un citas ierīces lietojumprogrammas paliek ātras.
• Pagarināts akumulatora darbības laiks mobilajām ierīcēm: GPU bieži ir energoefektīvāki ļoti paralelizējamiem uzdevumiem, piemēram, multivides kodēšanai/dekodēšanai.
• Zemāka siltuma izdalīšanās: Samazinot nepieciešamību pēc agresīvas dzesēšanas un veicinot klusāku lietotāja pieredzi.

3. Lielāka elastība un kontrole

WebCodecs nodrošina izstrādātājiem zema līmeņa piekļuvi, kas ļauj:

• Atbalstīt plašāku kodeku klāstu: Ieskaitot modernus, efektīvus kodekus, piemēram, AV1 un Opus.
• Smalki kontrolēt kodēšanas parametrus: Ļaujot optimizēt konkrētiem lietošanas gadījumiem (piemēram, prioritizējot bitu pārraides ātrumu, latentumu vai vizuālo kvalitāti).
• Pielāgotus multivides cauruļvadus: Izstrādātāji var veidot sarežģītas darbplūsmas, piemēram, lietot GPU paātrinātus filtrus pirms kodēšanas vai dekodēšanas.
• WebAssembly integrācija: Apvienojot WebCodecs ar WebAssembly, tiek nodrošināta augsti optimizēta, pielāgota multivides apstrādes loģika, kas joprojām var gūt labumu no aparatūras paātrināšanas, pateicoties efektīvai datu apstrādei.

4. Jaunu tīmekļa lietojumprogrammu iespējošana

Veiktspējas ieguvumi un elastība, ko piedāvā WebCodecs un GPU paātrināšana, paver ceļu pilnīgi jaunām tīmekļa lietojumprogrammu klasēm, kas iepriekš bija nepraktiskas vai neiespējamas:

• Pārlūkprogrammā balstīti video redaktori: Ar funkcijām, kas konkurē ar darbvirsmas lietojumprogrammām.
• Uzlabotas virtuālās un papildinātās realitātes pieredzes: Kas prasa reāllaika dekodēšanu un sarežģītu vizuālo datu kodēšanu.
• Interaktīvas tiešraides straumēšanas platformas: Ļaujot skatītājiem manipulēt ar straumēm vai piedalīties reāllaikā.
• Augstas veiktspējas spēļu straumēšana: Nodrošinot interaktīvas spēļu pieredzes caur pārlūkprogrammu.

Praktiski lietošanas gadījumi un piemēri

Apskatīsim dažus konkrētus piemērus, kā tiek izmantoti WebCodecs un GPU paātrināšana:

1. Reāllaika videokonferences (piem., Jitsi Meet, Whereby)

Platformas, piemēram, Jitsi Meet, ir agrīni lietotāji, kas izmanto WebCodecs, lai uzlabotu videozvanu kvalitāti un efektivitāti. Iespējojot aparatūras kodēšanu un dekodēšanu, tās var:

• Atbalstīt vairāk dalībnieku zvanā ar augstāku video kvalitāti.
• Samazināt apstrādes slodzi lietotāju ierīcēs, uzlabojot akumulatora darbības laiku un atsaucību.
• Piedāvāt funkcijas, piemēram, ekrāna koplietošanu ar labāku veiktspēju.

2. Tiešraides straumēšana un apraide

Straumētājiem un satura veidotājiem efektīva kodēšana ir vissvarīgākā. WebCodecs ļauj tīmekļa straumēšanas rīkiem:

• Kodēt video reāllaikā, izmantojot modernus kodekus, piemēram, AV1, labākai saspiešanai un kvalitātei ar zemākiem bitu pārraides ātrumiem.
• Pielietot GPU paātrinātus filtrus un pārklājumus tieši pārlūkprogrammā pirms straumēšanas.
• Uzturēt stabilu kadru ātrumu pat tad, ja CPU ir stipri noslogots ar citām lietojumprogrammām.

3. Tīmekļa video redaktori (piem., Clipchamp)

Uzņēmumi, piemēram, Microsoft Clipchamp, ir demonstrējuši pārlūkprogrammā balstītas video rediģēšanas jaudu. WebCodecs ir būtisks, lai:

• Iespējotu ātru video pārkodēšanu un efektu renderēšanu, neizejot no pārlūkprogrammas.
• Ļautu lietotājiem efektīvi importēt un eksportēt dažādus video formātus.
• Nodrošinātu vienmērīgu rediģēšanas pieredzi, kas ir tuva vietējām lietojumprogrammām.

4. Interaktīvas vizualizācijas un radoši rīki

Tīmekļa izstrādātājiem, kas veido dinamiskas vizuālās pieredzes:

• WebCodecs var izmantot, lai uztvertu un kodētu reāllaika grafiku, kas renderēta, izmantojot WebGL vai WebGPU, nodrošinot augstas kvalitātes video izvadi no dinamiskām ainām.
• To var izmantot efektīvai video resursu dekodēšanai, lai ar tiem manipulētu uz audekla vai teksturētu 3D vidē.

5. Multivides serveri un pārkodēšanas pakalpojumi

Lai gan tradicionāli tas notiek servera pusē, efektīvas multivides apstrādes principi tagad ir pieejami klientam. WebCodecs var būt daļa no klienta puses rīkiem, lai:

• Veiktu lietotāja augšupielādētu video pārkodēšanu klienta pusē, pirms tie tiek nosūtīti uz serveri, potenciāli samazinot servera izmaksas.
• Iepriekš apstrādātu multivides resursus lokāli, lai tos optimizētu tīmekļa piegādei.

Izaicinājumi un apsvērumi

Neskatoties uz milzīgo potenciālu, WebCodecs un GPU paātrināšanas ieviešana nāk ar saviem izaicinājumiem:

1. Pārlūkprogrammu un aparatūras atbalsts

WebCodecs un, kas ir būtiski, aparatūras paātrināto kodeku atbalsta līmenis atšķiras starp pārlūkprogrammām un operētājsistēmām. Izstrādātājiem ir nepieciešams:

• Pārbaudīt funkciju atbalstu: Ieviest rezerves mehānismus pārlūkprogrammām vai ierīcēm, kas pilnībā neatbalsta vēlamo kodeku vai aparatūras paātrināšanu.
• Izprast piegādātāju implementācijas: Dažādi pārlūkprogrammu piegādātāji (Chrome, Firefox, Safari, Edge) ievieš WebCodecs un GPU paātrināšanu atšķirīgi, ar dažādiem kodeku atbalsta līmeņiem un veiktspējas īpašībām.
• Ierīču mainīgums: Pat uz atbalstītām platformām GPU paātrināšanas veiktspēja var ievērojami atšķirties atkarībā no konkrētās GPU aparatūras, draiveriem un ierīces iespējām (piemēram, mobilā vs. galddators).

2. Ieviešanas sarežģītība

WebCodecs ir zema līmeņa API, un darbs ar to prasa dziļāku izpratni par multivides apstrādes jēdzieniem:

• Kodeku konfigurācija: Pareiza kodeku konfigurēšana (piemēram, atslēgas kadru, bitu pārraides ātruma, profila iestatīšana) var būt sarežģīta.
• Datu pārvaldība: Efektīva EncodedChunk un VideoFrame/AudioData objektu pārvaldība, īpaši reāllaika scenārijos, prasa rūpīgu atmiņas un datu plūsmas apstrādi.
• Kļūdu apstrāde: Būtiska ir stabila kļūdu apstrāde kodēšanas/dekodēšanas kļūmēm.

3. Drošība un atļaujas

Piekļuve aparatūras kodētājiem/dekoderiem prasa rūpīgu atļauju pārvaldību un potenciālus drošības apsvērumus. Pārlūkprogrammas šīs darbības izolē, lai novērstu ļaunprātīgu izmantošanu.

4. Atkļūdošana

Zema līmeņa multivides cauruļvadu, kas mijiedarbojas ar aparatūru, atkļūdošana var būt sarežģītāka nekā tīra JavaScript atkļūdošana. Lai saprastu, kad dati atrodas CPU pret GPU, un diagnosticētu problēmas aparatūras paātrināšanas slānī, ir nepieciešami specializēti rīki un zināšanas.

Darba sākšana ar WebCodecs un GPU paātrināšanu

Izstrādātājiem, kuri vēlas izmantot šo tehnoloģiju, šeit ir ceļvedis:

1. Identificējiet savu lietošanas gadījumu

Nosakiet, vai jūsu lietojumprogramma patiešām gūst labumu no aparatūras paātrinātas multivides apstrādes. Vai tas ir reāllaika video, liela apjoma kodēšana vai skaitļošanas ziņā intensīva manipulācija?

2. Pārbaudiet pārlūkprogrammas atbalstu

Izmantojiet resursus, piemēram, caniuse.com un MDN Web Docs, lai pārbaudītu WebCodecs API un konkrētu aparatūras paātrinātu kodeku pašreizējo atbalsta statusu mērķa pārlūkprogrammās.

3. Eksperimentējiet ar vienkāršiem piemēriem

Sāciet ar pamata piemēriem:

• Uztveršana un dekodēšana: Izmantojiet getUserMedia, lai uztvertu video, izveidotu VideoDecoder un dekodētu kadrus. Pēc tam renderējiet šos dekodētos kadrus uz audekla vai HTML video elementa.
• Kodēšana un atskaņošana: Uztveriet video kadrus, izveidojiet VideoEncoder, kodējiet kadrus un pēc tam atskaņojiet kodēto straumi, izmantojot VideoDecoder.

Koncentrējieties uz EncodedChunk un VideoFrame objektu dzīves cikla izpratni.

4. Integrējiet ar WebAssembly

Sarežģītai loģikai vai esošu C/C++ multivides bibliotēku atkārtotai izmantošanai apsveriet to kompilēšanu uz WebAssembly. Tas ļauj veikt sarežģītas operācijas ar dekodētajiem kadriem pirms to atkārtotas kodēšanas, vienlaikus gūstot labumu no pamatā esošās aparatūras paātrināšanas kodēšanas/dekodēšanas posmos.

5. Ieviesiet rezerves variantus

Vienmēr nodrošiniet graciozus rezerves variantus. Ja aparatūras paātrināšana nav pieejama konkrētam kodekam vai konkrētai ierīcei, jūsu lietojumprogrammai ideālā gadījumā joprojām vajadzētu darboties, izmantojot programmatūras balstītu apstrādi (lai gan, iespējams, ar samazinātu kvalitāti vai veiktspēju).

6. Pārraugiet veiktspēju

Izmantojiet pārlūkprogrammas veiktspējas profilēšanas rīkus, lai saprastu, kur pastāv problēmas, un lai pārbaudītu, ka aparatūras paātrināšana patiešām tiek efektīvi izmantota.

Tīmekļa multivides apstrādes nākotne

WebCodecs un GPU aparatūras paātrināšana ir fundamentāla pārmaiņa tajā, kas ir iespējams tīmeklī. Tā kā pārlūkprogrammu piegādātāji turpina pilnveidot savas implementācijas un paplašināt kodeku atbalstu, mēs varam sagaidīt:

• Visuresošs augstas kvalitātes video: Nevainojama straumēšana un interaktīvas video pieredzes visās ierīcēs.
• Multivides radīšanas demokratizācija: Jaudīgi video rediģēšanas un radīšanas rīki kļūst pieejami ikvienam caur pārlūkprogrammu.
• Jaunas interaktīvas pieredzes: Veicinot inovācijas tādās jomās kā AR/VR, spēles un reāllaika sadarbības rīki.
• Uzlabota efektivitāte: Nodrošinot ilgtspējīgākas un veiktspējīgākas tīmekļa lietojumprogrammas, īpaši mobilajās ierīcēs.

Spēja efektīvi apstrādāt multivides datus klienta pusē, izmantojot GPU jaudu, vairs nav nišas prasība, bet gan modernu, saistošu tīmekļa pieredžu stūrakmens. WebCodecs ir atslēga, kas atver šo potenciālu, ievadot laikmetu, kurā pārlūkprogramma ir patiesi spējīga platforma sarežģītām multivides manipulācijām un reāllaika mijiedarbībai.

Noslēgums

Frontend WebCodecs aparatūras paātrināšana GPU multivides apstrādei ir revolucionāra tīmekļa izstrādātājiem. Pārvietojot skaitļošanas ziņā intensīvus video un audio kodēšanas un dekodēšanas uzdevumus no CPU uz GPU, lietojumprogrammas var sasniegt vēl nebijušus veiktspējas, efektivitātes un atsaucības līmeņus. Lai gan joprojām pastāv izaicinājumi saistībā ar pārlūkprogrammu atbalstu un ieviešanas sarežģītību, virziens ir skaidrs: tīmeklis kļūst par spēkstaciju bagātīgām, reāllaika multivides pieredzēm. WebCodecs pieņemšana ir būtiska, lai veidotu nākamās paaudzes augstas veiktspējas, saistošas tīmekļa lietojumprogrammas, kas atbilst mūsdienu lietotāju pieaugošajām prasībām.