原创 岳溪 淘系技术 7月14日
背景
淘宝图片空间下行链路承载着集团图片的访问请求，包括手淘、飞猪、闲鱼等业务场景，核心工作在于提升用户访问体验，在图片质量不降低的情况下降低访问带宽。常态下CDN侧千万级别 QPS（每秒请求数）图片访问，未命中时的回源量也在百万级别，通过引入新的编码技术，可大幅降低访问带宽，节省流量成本，同时体积的减小也能带来访问提速，提升用户看图体验。
淘宝图片空间下行链路架构
淘宝图片访问模型如图1所示，用户发起请求，在CDN（content delivery network，用于图片缓存）缓存未命中的情况下，请求回源到源站，源站从OSS（object storage service）存储上拉取商品原图，按照用于请求格式进行实时处理（包含解码、缩放、编码等过程，RT < 100ms）后返回，常态下CDN命中率约为95%，此时用户访问的RT小于20ms。
由于访问端（PC、手机）及场景（首页、详情页）的多样性，相同的图片存在多种尺寸、格式，如淘宝首页访问的图片尺寸相对较小，而详情页尺寸较大，通过在图片源站侧进行实时计算（本质上是计算换存储的方式），支撑相同图片内容的多种格式访问。
图1：图片空间下行链路架构
回顾过去的工作，我们对淘宝图片下行处理做了大量的优化：
2018年，通过引入FPGA异构计算，HEVC关键帧图片编码格式开始在淘系大规模商用，相比WEBP编码格式，降低带宽约30%，相比JPEG降低超50%，采用高密度存储、异构计算技术的新集群规模只有老集群的十分之一，高密度存储、异构计算分别使单位存储、计算成本降低超80%；
2019-2020年，图片空间FPGA集群极致优化，通过将JPEG解码、PNG解码、高质量SCALER、WEBP编码 Offload至FPGA，同时利用Nginx多worker负载调配实现FPGA板卡IP的负载均衡，单机性能由2000提升至5500 QPS，在保证图片质量的情况下，计算成本降低超60%，同时处理耗时大幅降低；
2020年，FPGA集群容器虚拟化，通过设备虚拟化技术，采用设备直通方式实现PCIe设备（FPGA板卡）的虚拟化。接入集团云原生应用统一基础设施ASI（Alibaba Serverless infrastructure），可根据业务流量快速调整不同服务集群的比例，实现FPGA服务间的快速扩缩容。最终业务部署至ASI pouch集群，为业务的灵活部署及调度提供了可能。
基于上述工作的积累，我们开始寻求在压缩率及用户体验上更进一步的方案，新一代视频图像编码技术进入项目组视野。
新一代图片编解码技术
▐ 技术选型
以Google为首的多家公司成立的AOM（Alliance for Open Media，开放媒体联盟）组织，制订了一套替代HEVC技术的免费开放视频编码标准AV1（AOMedia Video 1）。随着18年AV1格式的定稿，其图片格式AVIF在18年12月份由Netflix推出，2020年8月chrome及随后的Firefox 86版本已支持AVIF，即将推出的Android 12也将原生支持其解码显示。鉴于其以下特点，我们选择AVIF作为下一代图片格式，进一步降低带宽，提升用户体验。
- 高压缩：压缩率相比heif能提升25%-30%（通过测试，相同质量下，AV1相比线上HEIF压缩收益超30%）；
- 互联网生态较好：netflix内容、chrome平台均已开始支持，android也开始支持AV1/AVIF解码，mac M1开始支持AV1视频解码，不仅端侧可支持，web端也可将图片格式由webp升级至AVIF；
- 专利free。
进行图片压缩率测试，结果如图2所示，原图为无损编码格式，分别对比不同PSNR下VVC、AV1不同工具以及手淘目前在用的HEIF格式，考虑到PSNR高于40dB时编码后的图像质量非常接近原始图像，我们选取39dB和41dB（线上平均为41-42dB）计算压缩率指标，相比HEIC格式，AV1的压缩率提升约26%-32%。
图2：不同格式压缩率测试
图3：压缩率对比
图4：浏览器对AVIF的支持情况（绿色表示已支持）
除上述特性外，AVIF能支持动图、PQ/HLG等高动态EOTF场景（兼容高亮度高动态显示器）、BT.2020广色域、10bit/12bit显示、alpha/depth图，为后续的场景效果扩展提供便捷。
▐ 技术特点
高压缩收益带来的是计算复杂度的提升，AVIF使用AV1关键帧编码技术，通过帧内预测去除图像的空间冗余以提升压缩率。包括方向预测的粒度进一步升级，而非仅仅是方向性的预测，同时纳入了梯度和相关性，亮度的一致性和色度也得到充分利用，主要包括以下技术特点：
- 帧内预测方向的增强
为了在方向纹理中实现更多种类的空间冗余，在AV1中，将方向帧内模式扩展到更具精细粒度的角度集。将最初的VP9帧内编码的8个角度设为名义角度，基于这些角度引入步长为3度的精细角度微调，即预测角度由名义内角度加上角度增量表示，该角度以-3〜3的倍数为步长。为了以通用方式在AV1中实现定向预测模式，这48个扩展模式由统一的定向预测器实现，预测器将每个像素链接到像素边缘的一个参考像素位置，并通过2 tap的双线性插值对参考像素进行插值，最终AV1帧内编码共启用了56个定向内部模式（HEVC帧内包含33个角度+DC+Planar）。
- 无方向平滑的帧内预测器
AV1通过添加3个新的平滑预测器SMOOTHV，SMOOTHH和SMOOTH扩展了无方向帧内模式，它们在垂直或水平方向，使用二次插值或其平均值预测了像素块。
- 基于递归滤波的帧内预测器
为了捕获边缘参考块的衰减空间相关性，FILTER INTRA模式通过将亮度块使用二维不可分离的马尔可夫过程。AV1预设计的五个滤波器帧内模式中，每个模式用一组八个7-tap滤波器表示，反映4×2色块中的像素与相邻的7个像素之间的相关性。一个内部块可以选择一种帧内滤波模式，并以一批4×2补丁进行预测。
- 从亮度预测色度
Chroma from Luma（CfL）是仅用于色度的帧内预测器，通过以重建后亮度像素的线性函数建模得到色度像素。重建的亮度像素被二次采样为色度分辨率，然后去除直流分量以得到交流分量。为了从交流分量中估计色度的交流分量，AV1 CfL根据原始色度像素确定参数并在比特流中用信号发送。这降低了解码器的复杂性并得到了更精确的预测。对于DC预测，它是使用内部DC模式计算的，该模式对于大多数色度内容来说已经足够，并且具有成熟并能快速实现的方法。
- 调色板作为预测指标
对于屏幕截图和游戏之类的人造视频，可以用少量颜色的近似块来替代，AV1帧内编码引入调色板模式进一步提升压缩率。
- 帧内块拷贝
AV1允许其帧内编码器参考同一帧中先前重建的块，类似于帧间编码器引用前一帧中块的方式，对于包含重复纹理的屏幕内容视频非常有用。IntraBC新预测模式的引入，在当前帧中拷贝一个重建的块作为预测。参考块的位置由位移矢量指定，类似于运动补偿中的运动矢量压缩。
图5：HEVC与AV1帧内预测
落地计划及服务端方案设计
复杂的帧内编码需要耗费大量的计算，软件方案编码一帧图像耗时达到了秒级，显然无法满足实时处理的需要，大规模落地必须借助专用硬件方案，其开发工作是项目的重点和难点。另一方面，新格式的落地也需要客户端解码的支持，前期计划先基于自研高性能解码器进行解码，后期考虑切到系统原生解码（Android 12支持AVIF解码）。
▐ 落地计划
项目落地上按4个版本迭代，核心的开发包括服务端软硬件编码以及客户端的解码，服务端采用先软件后硬件的思路，通过基础版本、全功能版本、稳定版本、优化版本的迭代实现新格式的平滑升级。
图6：项目落地计划
▐ 服务端方案设计
服务端沿用图片空间服务端图片转码架构，使用阿里云AIS自研的AV1硬件编码器进行服务端编码，集成AV1/HEVC/WEBP等多种硬件编码IP，业务部署至ASI Pouch集群，同时进行新格式的线上全量PSNR校验，如有异常可一键降级为HEVC编码方案。
- 系统架构
服务端完成图像的转码（如JPEG转码为AVIF），系统分为Nginx统一接入、资源解析、图像处理、FPGA硬件加速等模块，AVIF编码Offload至FPGA，为防止硬件图像处理出现异常，在图像处理层对硬件编码的数据进行decoder，PSNR对比编码前和解码后的YUV数据，确保硬件处理的正确性。
图7：服务端架构
在不同Pouch上部署不同的FPGA逻辑版本，做到新老版本的隔离，不影响老业务稳定性的情况下，做到新业务的快速迭代。
图8：容器化FPGA部署
- 稳定性保障
图像质量和稳定性是追求极致图像体验的前提，图片基础设施面向全集团提供图片服务。线上是否有花图，图片是否清晰，用户请求是否有超时，新版本效果是否达标等问题出现在我们面前，必须确保高并发下图片质量的稳定。
通过梳理图像主客观质量测试、线上预警及自动化分析流程，从质量回归、在线PSNR抽样检测、回放压测三个方面来监管系统稳定性：
- 质量回归：通过定时脚本每日筛选大量线上日志，分别请求预发与线上，查看PSNR/SSIM、图片格式、图像体积、是否有图等指标报告，定位处理图片质量问题；
- 在线PSNR校验：线上FPGA机器有一定的异常概率（如板卡损坏、FPGA掉电），通过各处理模块的在线抽样校验，可及早知晓定位问题，降低风险；
- 回放压测：图片下行系统为多核C + FPGA处理系统，通过长时间的回放压测，规避host/chip端内存泄漏及硬件概率性风险；
图9：图片质量保障方案
▐ 落地结果
在服务端进行转码后输出AV1编解码图像格式，手淘上对其进行解码，结果如下：
展望与致谢
图像格式的发展与编解码技术发展息息相关，基本处理十年出一代的节奏，回顾过去的JPEG->WEBP->HEVC格式的发展历程，高的压缩率格式的落地无一不是算法与硬件结合的结果。
得益于团队在算法硬件加速与工程落地的经验，项目组开始将AVIF图像格式进行工程落地，同时由于AVIF格式的良好生态以及扩展特性（目前各大主流浏览器均已支持），我们计划在PC及手机端全线使用AVIF图片格式，同时覆盖动图场景，并做到不同设备平台的高保真支持，希望通过技术升级，进一步降本提效。
目前软硬件加速方案初始版本已经开始使用，高性能版本（算法及时序优化）开发完成后，再来更新相关信息，敬请期待。
感谢阿里云AIS、淘系图片空间、手淘图片库、阿里云CDN团队相关同学的大力支持。
参考
https://en.wikipedia.org/wiki/AV1
https://ieeexplore.ieee.org/document/8456249/authors#authors
