在基于NVIDIA平臺上推理時，通常會遇到讀取視頻進行解碼然后輸入到GPU進行推理的需求。視頻一般以RTMP/RTSP的流媒體，文件等形式出現(xiàn)。解碼通常有VideoCapture/FFmpeg/GStreamer等選擇，推理一般選擇TensorRT。

NVIDIA已經(jīng)為用戶提供了基于GStreamer插件拼裝的DeepStream Toolkit來解決上述需求，實現(xiàn)RTMP/RTSP/FileSystem到GStreamer再到TensorRT，從視頻數(shù)據(jù)的輸入到高性能解碼推理，再到渲染編碼，直到最終結果輸出。端到端的屏蔽了細節(jié)，易于上手使用，用戶只需要開發(fā)對應GStreamer插件即可輕易實現(xiàn)高性能解碼推理。這個方案涵蓋了服務端GPU、邊緣端嵌入式設備的高性能支持。 由于項目的緣故，面臨了大規(guī)模（96路）視頻文件的同時處理，同時推理的模型種類有6種（Object Detection[Anchor base/Anchor free]、Instance Segmentation、Semantic Segmentation、Keypoint Detection、Classification），處理的模型約96個（分類器36個，檢測分割60個）。項目需要極高的靈活度（模型種類和數(shù)量增加變化）、穩(wěn)定性和高性能，考察DeepStream后發(fā)現(xiàn)其靈活度無法滿足需求，因此針對該需求，使用FFMPEG、NVDEC(CUVID)、CUDA、TensorRT、ThreadPool、Lua等技術實現(xiàn)了一套高性能高靈活性的硬編解碼推理技術方案，高擴展性，靈活的性能自動調(diào)整，任務調(diào)度。

解碼器

VideoCapture/FFMPEG/NVDEC

VideoCapture基于FFMPEG，如果單獨使用FFMPEG則可以做到更細粒度的性能控制，如果配合NVDEC則需要修改FFMPEG。

其中尤為重要的部分是：

a. 謹慎使用cvtColor，在OpenCV底層，cvtColor函數(shù)是一個多線程運行加速的函數(shù)，即使僅僅是CV_BGR2RGB這個通道交換的操作也如此。他是一個非常消耗CPU的操作。

通過上面可以觀察到，具有64線程的服務器，也只能實時處理3路帶有cvtColor的視頻文件。沒有cvtColor時，指標約為12路。也側面反映了CPU解碼效率其實很感人。 而cvtColor在CPU上運行的替代方案是sws_scale，具有靈活的性能配置選擇。不過也僅僅是比cvtColor稍好一點，問題并沒有得到解決。 顏色空間轉換，第一個使用場景為H264解碼后得到的是YUV格式圖像，需要轉換為BGR（這個過程在VideoCapture中默認存在sws_scale，輸出圖像為BGR格式）。第二個使用場景是神經(jīng)網(wǎng)絡推理所需要的轉換（訓練時指定為RGB格式）。 解決方案是： 1) 使用BGR進行訓練，盡量避免顏色空間轉換； 2) 使用FFMPEG解碼，并輸出YUV格式，使用CUDA把YUV格式轉換為BGR，同時還進行進行標準化、BGRBGRBGR轉為BBBGGGRRR等推理常有操作。實現(xiàn)多個步驟合并為一個cuda核，降低數(shù)據(jù)流轉，提升吞吐量。例如yolov5，則可以把Focus也合并到一個cuda核中。如果需要中心對齊等操作，依舊可以把仿射變換矩陣傳入到cuda核中，一次完成整個預處理流程。 下圖為同時實現(xiàn)歸一化、focus、bgr到rgb、bgrbgrbgr轉bbbgggrrr共4個操作。

b. 僅考慮CPU解碼，使用FFMPEG可以配合nasm編譯(--enable_asm)支持CPU的SIMD流指令集(SSE、AVX、MMX)，比默認VideoCapture配置的ffmpeg性能更好。同時還可以根據(jù)需要配置解碼所使用的線程數(shù)，控制sws_scale、decode的消耗。

編碼而言，ffmpeg可以使用preset=veryfast實現(xiàn)更高的速度提升于VideoWriter，設置合理的gop_size、bit_rate可以實現(xiàn)更加高效的編碼速度、更小的編碼后文件、以及更快的解碼速度。

c. NVDEC是一個基于CUDA的GPU硬件解碼器庫，CUVID（NVENC）是編碼庫。

地址是：https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk

對于ffmpeg配合NVDEC時，需要修改libavutil/hwcontext_cuda.c:356 對于hwctx->cuda_ctx 的創(chuàng)建不能放到ffmpeg內(nèi)部進行管理。這對于大規(guī)模（例如超過32路同時創(chuàng)建解碼器時）是個災難。硬件解碼的一個核心就是CUcontext的管理，CUcontext應該在線程池的一個線程上下文中全局存在一個，而不是重復創(chuàng)建。TensorRT的模型加載時（cudaStreamCreate時），會在上下文中創(chuàng)建CUcontext，直接與其公用一個context即可。

對于沒有合理管理CUcontext的，異步獲取ffmpeg的輸出數(shù)據(jù)會存在異常并且難以排查。如果大規(guī)模同時創(chuàng)建32個解碼器，則同時執(zhí)行的程序，其前后最大時長差為32秒。并且由于占用GPU顯存，導致程序穩(wěn)定性差，極其容易出現(xiàn)OOM。

frames_ctx->format指定為AV_PIX_FMT_CUDA后，解碼出的圖像數(shù)據(jù)直接在GPU顯存上，格式是YUV_NV12，可以直接在顯卡上對接后續(xù)的pipline。

在ffmpeg解碼流程中，配合硬件解碼，需要在avcodec_send_packet/avcodec_decode_video2之前，將codec_ctx_->pix_fmt設置為AV_PIX_FMT_CUDA，該操作每次執(zhí)行都需要存在，并不是全局設置一次。

基于以上的結論為：

a) CPU編解碼，使用配置了nasm的ffmpeg進行，避免使用VideoCapture/VideoWriter；

b) GPU編解碼，服務器使用配置了NVDEC的ffmpeg進行，嵌入式使用DeepStream（不支持NVDEC）；

c) 避免使用cvtColor，盡量合并為一個cuda kernel減少數(shù)據(jù)扭轉實現(xiàn)多重功能。

CUDA/TensorRT

關于推理的一些優(yōu)化

a. 對于圖像預處理部分，通常有居中對齊操作：把圖像等比縮放后，圖像中心移動到目標中心。通?？梢允褂胷esize+ROI復制實現(xiàn)，也可以使用copyMakeBorder等CPU操作。

在這里推薦采用GPU的warpAffine來替代resize+坐標運算。原因是warpAffine可以達到一樣效果，并且代碼邏輯簡單，而且更加容易實現(xiàn)框坐標反算回圖像尺度。對于反變換，計算warpAffine矩陣的逆矩陣即可（使用invertAffineTransform）。GPU的warpAffine實現(xiàn)，也僅僅只需要實現(xiàn)雙線性插值即可。

b. 注意計算的密集性問題。

cudaStream的使用，將圖像預處理、模型推理、后處理全部加入到同一個cudaStream中，使得計算密集性增加。實現(xiàn)更好的計算效率，統(tǒng)一的流進行管理。所有的GPU操作均采用Async異步，并盡可能減少主機到顯存復制的情況發(fā)生。方案是定義MemoryManager類型，實現(xiàn)自動內(nèi)存管理，在需要GPU內(nèi)存時檢查GPU是否是最新來決定是否發(fā)生復制操作。取自caffe的blob類。

c. 檢測器通常遇到的sigmoid操作，是一個可以加速的地方。

例如通常onnx導出后會增加一個sigmoid節(jié)點，對數(shù)據(jù)進行sigmoid變?yōu)楦怕屎筮M行后處理得到結果。Yolov5為例，我們有BxHxWx [(num_classes + 5) * num_anchor]個通道需要做sigmoid，假設B=8，H=80，W=80，num_classes=80，num_anchor=3，則我們有8x80x80x255個數(shù)字需要進行sigmoid。而真實情況是，我們僅僅只需要保留confidence > threshold的框需要保留。而大于threshold的框一般是很小的比例，例如200個以內(nèi)。真正需要計算sigmoid的其實只有最多200個。這之間相差65280倍。這個問題適用全部存在類似需求的檢測器后處理上。 解決對策為，實現(xiàn)cuda核時，使用desigmoid threshold為閾值過濾掉絕大部分不滿足條件的框，僅對滿足的少量框進行后續(xù)計算。

d. 在cuda核中，避免使用例如1.0，應該使用1.0f。

因為1.0是雙精度浮點數(shù)，這會導致這個核的計算使用了雙精度計算。眾所周知，雙精度性能遠低于單精度，更低于半精度。

線程池Thread Pool

主要利用了c++11提供的condition_variable、promise、 future、mutex、queue、thread實現(xiàn)。線程池是整個系統(tǒng)的基本單元，由于線程池的存在，輕易實現(xiàn)模型推理的高度并行化異步化。

使用線程池后，任務通過 commit提交，推理時序圖為：

當線程池配合硬件解碼后，時序圖為：

此時實現(xiàn)了GPU運算的連續(xù)化，異步化。GPU與CPU之間沒有等待。

資源管理的RAII機制

Resource Acquisition Is Initialization

在C++中，使用RAII機制封裝后，具有頭文件干凈，依賴簡單，管理容易等好處。

其要點在于：第一，資源創(chuàng)建即初始化，創(chuàng)建失敗返回空指針；第二，使用shared_ptr自動內(nèi)存管理，避免丑陋的create、release，new、delete等操作；第三，使用接口模式，hpp聲明，cpp實現(xiàn)，隱藏細節(jié)。外界只需要看到必要的部分，不需要知道細節(jié)。

頭文件：interface.hpp

實現(xiàn)文件：interface.cpp

責任編輯：lq