大多數(shù)人都知道，統(tǒng)一通信（UC）正在普及，并在企業(yè)中推動視頻采用。但是，在企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)之間傳輸視頻流量往往受到技術(shù)不兼容性的阻礙。增加移動性和帶來自己的設(shè)備（BYOD）的需求，情況變得更加復(fù)雜。必須發(fā)生的一件事是，“視頻互通和轉(zhuǎn)碼”需要與視頻采用一致。
當(dāng)我研究這種需求時(shí)，我將首先回顧一下我們從采用IP語音（VoIP）中學(xué)到的幾個關(guān)鍵課程：
- 歷史上VoIP互通和代碼轉(zhuǎn)換是由高度專業(yè)化的硬件在低規(guī)模執(zhí)行的。向上擴(kuò)大通常意味著具有相似密度的更多硬件。雖然創(chuàng)新導(dǎo)致密度增加，但并沒有改變專用硬件的使用
- 隨著VoIP進(jìn)入虛擬，云部署，使用CPU進(jìn)行音頻轉(zhuǎn)碼，無法證明它將以合理的成本點(diǎn)進(jìn)行真正的擴(kuò)展。需要一個新的模型來有效和高效地提供VoIP互通和轉(zhuǎn)碼
- 這個新模式要求使用GPU。如先前的博客（云中的媒體轉(zhuǎn)碼 - GPU性能評估）所討論的，我們已經(jīng)展示了如何使用更少的硬件，更少的功耗和更少的機(jī)架空間來縮放音頻轉(zhuǎn)碼。
我看到一個類似的視頻轉(zhuǎn)碼演進(jìn)路徑，其中使用GPU能夠?qū)崿F(xiàn)高效的縮放，從而實(shí)現(xiàn)顯著的性能與成本效益。
從我們的實(shí)驗(yàn)室測試中，下表1顯示了使用雙插槽20核CPU解決方案* vs NVIDIA的（4）卡M60解決方案的H.264 < - > H.264視頻轉(zhuǎn)碼的一些比較數(shù)字。
表1.使用CPU和GPU進(jìn)行視頻轉(zhuǎn)碼的比較會話次數(shù)
從表1可以看出，GPU的使用根據(jù)轉(zhuǎn)碼類型提高了5x-12x的性能，估計(jì)為5倍的增量成本。基于轉(zhuǎn)碼類型或規(guī)模要求，GPU的使用與CPU相當(dāng)或更具吸引力。
但這里是最好的部分。在通用GPU解決方案中處理音頻和視頻轉(zhuǎn)碼時(shí)，可以實(shí)現(xiàn)總體性能和引人注目的密度。為了看這個，我們將CPU配置升到雙插槽36核心解決方案*，用于視頻和音頻轉(zhuǎn)碼。
從表2開始，您只能看到AMR-WB < - > G.711音頻轉(zhuǎn)碼的比較。
表2.使用CPU與GPU進(jìn)行音頻轉(zhuǎn)碼的比較會話次數(shù)
使用GPU，我們看到可以處理的音頻會話數(shù)量幾乎增加了6倍，估計(jì)成本增加了4倍。這清楚地表明GPU對音頻轉(zhuǎn)碼的規(guī)模和性能增加了實(shí)質(zhì)價(jià)值。
表3顯示了將視頻和音頻轉(zhuǎn)碼在一起的總體結(jié)果。
表3.使用CPU與GPU進(jìn)行視頻和音頻轉(zhuǎn)碼的比較會話次數(shù)
如表3所示，當(dāng)在CPU上進(jìn)行組合轉(zhuǎn)碼時(shí)，音頻轉(zhuǎn)碼部分下降50％，而使用GPU時(shí)，該減少僅為約6％。在四個代碼轉(zhuǎn)換場景中的三個中，使用通用GPU投資可以實(shí)現(xiàn)音頻和視頻轉(zhuǎn)碼的10倍以上的性能提升。通過這樣的結(jié)果，GPU顯然是為安全的互通和轉(zhuǎn)碼提供規(guī)模和性能的正確答案。
作為一家專注于實(shí)時(shí)通信安全互通和轉(zhuǎn)碼的公司，在過去的20年中，我知道我們的理想位置是使GPU能夠提供更優(yōu)化的客戶體驗(yàn)，并確保音頻和視頻互動和轉(zhuǎn)碼，在我們客戶的虛擬云網(wǎng)絡(luò)中。
