GIF2WebP 动图方案

方案简介

移动互联网技术的发展和海量内容的的爆炸性增长，驱使内容服务提供商使用大量动画图形推广自己的内容。尽管 GIF 仍然是网络上常 用的动图格式，但是因为其相比静态图片更大的尺寸及编解码技术，常常会因为网速及编解码计算性能等问题，导致不佳的用户体验， 有时甚至导致内容不可用。WebP 动画图形处理是 GIF 的绝佳替代方案，但是其高度复杂的计算及其造成的过高的时延，使得该方案缺乏 可行性的技术支持。

为了解决 WebP 动图转码的时延问题，深维科技选择赛灵思 Alveo™ U200 加速卡打造了其 ThunderImage GIF2WebP 动图转码解决方 案，使得内容提供商拥有了前所未有的网络多媒体演示体验。

图1：基于深维 ThunderImage GIF2WebP动图转码解决方案的转码流程演示

市场挑战

随着移动互联网内容的爆发性增长,越来越多的互联网内容服务商开始在网页上大量使用更加生动直观的动图来吸引用户的眼球，以为用 户提供更鲜活浏览体验，并同时更有效地推荐相关产品。

尽管目前网络上主流动图格式仍然是 GIF。但最新一版 GIF 规范制定于 32 年前（1989 年），当今的软硬件环境较当年已经发生了天翻 地覆的变化，GIF 文件特有的占用空间大、色彩表现力有限、终端解码效率差等问题，显得越发突出,导致动图相关功能网络带宽占用 大、终端解码负担重,并最终使 APP 用户体验变差甚至完全不可用。

为解决 GIF 动图存在的问题，新的动图格式 WebP 应运而生。WebP 的优势非常明显，包括大幅缩小文件大小，节省网络流量,降低传输 时延。在不做缩放的情况下，转换为 WebP 动图将可以节省 50% 以上的空间。而对于带缩放的场景，同分辨率 WebP 动图相比 GIF 平均 可节省 62% 的空间（根据我们采样的小规模数据）。此外，WebP 动图相比 GIF，在画质上也实现了显著提升，同分辨率文件大小可缩 减 75%。

节省比例

图 2：根据我们采样的小规模数据，同分辨率的 WebP 图像比 GIF 平均节省 62% 的空间

然而，虽然 WebP 解决了尺寸和图像质量的问题，其时延问题却是阻碍其普及的最大障碍之一。WebP 动图相当于几十至上百张 WebP 静图的编码，计算复杂度非常高,导致此转码运算时延会非常惊人。使用最快的开源算法在 CPU 上运行,转码运算时延动辄十几秒，这样用户的体验会非常差。

解决方案

针对 WebP 动图转码时延过大的问题，深维科技选择采用赛灵思 Alveo™ U200 加速卡打造了 ThunderImage GIF2WebP 动图转码方案。 Alveo U200 基于赛灵思 16 nm UltraScale™ 架构，旨在为包括机器学习推断、视频转码和数据库搜索与分析在内的数据中心重要工作负 载，提供当前 CPU 无法实现的性能。借助 Alveo U200，深维科技基于该平台一次性解决了时延、流量、存储、计算等问题。

终极解法-ThunderImage Gif2WebP 方案

一次性解决时延、流量、存储、 计算问题

超低时延

全网超低时延，从不可用变好用

全新画质体验

实现以前无法想象的高画质体验

超高鲁棒性

极限载荷下，处理时延波动小于10%

低功耗

相较常规方案节省10%+能耗

流量立减50%+

较Gif节省50%的流量

低空间占用

相较常规方案节省10%+物理空间

深维科技 CEO 樊平表示：“赛灵思高性能的异构处理平台，助力 ThunderImage GIF2Webp 方案全面解锁了 WebP 动图画质高、体积小的优势，为广大的互联网内容服务商带来了多媒体展示的全新体验。”

具体而言，ThunderImage GIF2Webp 动图转码方案实现了：
1. 超低时延
对比 CPU 方案，ThunderImageGIF2WebP 动图转码方案将转码处理时延（端到端的单张图像处理时延）平均缩减 15 倍。即从十几秒到几十秒缩短到零点几秒到1秒多，这种场景下的 WebP 动图技术就从原来的不可行变成了完全可行。（注:测试基准 CPU 为 XeonE5-2680v4 双核、内存为 256GB DDR4。测试输入为 1000 张 GIF 动图,输出为 400×400 WebP 动图。测试数据基于 Xilinx Alveo U200 加速卡。）
2. 全新画质体验
由于 WebP 相较于 GIF 强大的压缩能力和色彩表现能力（24bit vs 8bit），相较于 GIF 方案 ThunderImage GIF2Webp 可以呈现远比前者更细腻、更高清的画质体验。
3. 超高鲁棒性
在业务极限载荷的情形下，GIF2WebP 转码处理时延较常规时延波动不超过 10%，从而有效提升服务可靠性。
4. 低功耗
方案充分利用赛灵思加速卡低功耗特点，相较 CPU 的 GIF2WebP 方案，为客户节省 10% 以上的能耗。
5. 流量节省
相较 GIF 方案，此方案可以立即为用户节省 50% 以上的网络流量。
6. 小尺寸
相较 CPU 的 GIF2WebP 方案，客户可节省 10% 以上的物理空间。

图 3：实测结果，400*400 延迟，平均比 CPU 方案降低 15 倍

设计成效

2021 年 1 月，深维科技 ThunderImage GIF2Webp 动图转码方案作为国内首款基于高性能 FPGA 异构计算的 SaaS 动图转码产品，正 式上线阿里云市场。甫一上市，已经开始为国内领先影视类视频提供商南瓜电影的影片动态海报功能提供服务。
南瓜电影 COO 庄徐麟表示：“ 南瓜有大量优秀影片，因为没有有效的方法使之在节目清单中脱颖而出，错失了被用户注意的机会，非常 的可惜。这是我们一直想要解决的一个问题。采用深维科技的 GIF2WebP 动图方案以后，我们就能够使用播放时间充裕、画质高清的 动图了。通过这种方式展示推荐影片给用户，可以帮助用户快速预览，从而显著提高观影概率。”
除影片推荐外，ThunderImage GIF2Webp 还有望在 UGC 视频、电子商务、兴趣社群、手机动态屏保、社交媒体等众多领域被广泛应用。