CN110381267B - 基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，涉及视频编辑技术领域，本发明包括如下步骤：S1：利用多台机器组成InfiniBand网络集群，每台机器配置InfiniBand网卡；S2：设置每台机器具有相同的时间线信息，使得所有机器的时间线数据结构同步；S3：对输入的视频文件进行解码以及编辑，得到解码视频数据，然后将解码视频数据按空间划分为多个区域，并行对每一区域的解码视频数据进行渲染，最终得到每一区域的渲染结果；S4：将各个区域的渲染结果进行缝合，拼接成完整画面，完成编辑，本发明采用多台机器组成集群，采用帧内切分的方式，将多层大幅面编辑繁重的计算任务拆分到不同机器去处理，实现了自由顺畅的多层大幅面实时编辑。

Description

基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法
技术领域
本发明涉及视频编辑技术领域，更具体的是涉及一种基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法。
背景技术
大幅面视频具备海量数据，以8K为例，非线性编辑***要编辑一层8K4:2:210bit50P的视频，每秒需要处理超过50Gbit数据，且这些处理包括非常复杂的晕眩，比如解码和渲染。而目前单机非线性编辑***的硬件能力对于编辑8K视频来说全面不足，具体体现在以下几个方面：
1、CPU解码能力不足，目前Intel高端的双路至强金牌处理器，解码8K视频时，只能一层实时，达不到两层实时，更不用说多层实时了；
2、GPU渲染能力不足，在有复杂特技的情况下，8K幅面的渲染很难达到实时；
3、GPU的数据上下行速度不足，目前的GPU是插在PCIE3.0×16的插槽上，受PCIE带宽限制，只能勉强同时上行一路8K数据和下行一路8K数据，无法支撑多层8K数据的上下行；
目前市面上的非编产品都是单机形态，并且单机非线性编辑***的硬件能力，无法满足用户对于8K视频的编辑要求，因此研发能够实现不限幅面、不限层数、不限帧率的编辑方法是目前的主要任务。
发明内容
本发明的目的在于：为了解决目前市面上的非编产品都是单机形态，并且单机非线性编辑***的硬件能力，无法满足用户对于8K视频的编辑要求的问题，本发明提供一种基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，采用多台机器组成集群，以帧内切分的方式，将多层8K大幅面编辑繁重的计算任务拆分到不同机器去处理，再使用非常高速的网络技术实现数据传递，这样就能使用户实现自由顺畅的多层大幅面实时编辑，操作感受和4K编辑没有太大差异，实现了不限幅面、不限层数、不限帧率的自由编辑。
本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，包括如下步骤：
S1：利用多台机器组成InfiniBand网络集群，每台机器配置InfiniBand网卡；
S2：设置每台机器具有相同的时间线信息，使得所有机器的时间线数据结构同步；
S3：对输入的视频文件进行解码以及编辑，得到解码视频数据，然后将解码视频数据按空间划分为多个区域，并行对每一区域的解码视频数据进行渲染，最终得到每一区域的渲染结果；
S4：将各个区域的渲染结果进行缝合，拼接成完整画面，完成编辑。
进一步的，所述S1中组成InfiniBand网络集群的多台机器，包括：一台前端机器、多台解码机器和多台渲染机器。
进一步的，所述S1中利用100Gbps InfiniBand交换机实现多台机器的数据传输。
进一步的，所述S2中，利用非线性编辑***将每台机器的时间线信息抽象为时间线数据结构，通过对时间线数据结构进行序列化和反序列化，实现所有机器的时间线数据结构同步。
进一步的，所述S3中输入视频文件，利用前端机器接收用户的UI操作，将UI操作转化为非线性编辑***的数据结构和操作命令，驱动后端解码机器和渲染机器工作，并且由前端机器进行解码视频数据的空间划分。
进一步的，所述S3中，各解码机器受前端机器的驱动，接受操作命令，对输入的视频文件进行解码及编辑，得到解码视频数据，根据前端机器的空间划分，将解码视频数据发送给对应的渲染机器，每台解码机器解码的视频文件个数根据视频文件的视频幅面和格式复杂程度进行确定。
进一步的，所述S3中，每台渲染机器根据预先设定好的对应关系，接收对应区域的解码视频数据，将解码视频数据上行到GPU进行视频画面的融合叠加以及各种特技的渲染，得到渲染结果，然后将渲染结果下行到内存，并发送给前端机器。
进一步的，所述S4中，前端机器接收各个区域的渲染结果，按空间划分时的大小和位置对各渲染结果进行缝合，拼接成完整画面进行显示。
本发明的有益效果如下：
1、本发明采用了超算架构中常使用的InfiniBand网络，其核心技术是RDMA(Remote Direct Memory Access)，可以大幅缩短延时，提升带宽，使用100GbpsInfiniBand交换机，每台机器插一张或两张InfiniBand网卡，每台机器的出入带宽可以达到100Gbps或200Gbps，能够满足对于8K大幅面基带数据的低时延传输。
2、本发明的每台机器具有相同的时间线信息，所有机器的时间线数据结构同步，使得时间线上所有涉及数据改变的都会同步，比如：剪切\移动\Trim\删除素材、添加\删除\修改特技、添加\删除字幕、添加\删除轨道等，使得集群中的所有机器，持有完全相同的时间线信息，能够正确地协同工作。
3、本发明使用多台机器组成集群，以帧内切分的方式，将多层大幅面编辑繁重的计算任务拆分到不同机器去处理，再使用非常高速的网络技术实现数据传递，能使用户可以实现自由顺畅的多层8K大幅面实时编辑，操作感受和4K编辑没有太大差异，而且本发明的架构非常灵活，易于扩展，进而可实现不限幅面、不限层数、不限帧率的自由编辑。
附图说明
图1是本发明具体实施方式的方法流程示意图。
图2是本发明具体实施方式的集群架构示意图。
具体实施方式
为了本技术领域的人员更好的理解本发明，下面结合附图和以下实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，包括如下步骤：
S1：传统的网络组网方式，比如以太网，不管是10GE、25GE、40GE，都无法满足8K数据的传输要求，因此本实施例采用了InfiniBand网络，其核心技术是RDMA(Remote DirectMemory Access)，可以大幅缩短延时，提升带宽，本实施例中利用多台机器组成InfiniBand网络集群，利用100Gbps InfiniBand交换机实现多台机器的数据传输，每台机器配置一张或两张InfiniBand网卡，因此每台机器的出入带宽可以达到100Gbps或200Gbps，能够满足对于大幅面8K基带数据的低时延传输，其中组成InfiniBand网络集群的多台机器，包括：一台前端机器、多台解码机器和多台渲染机器；
S2：设置每台机器具有相同的时间线信息，使得所有机器的时间线数据结构同步，这样时间线上所有涉及数据改变的都会同步，比如：剪切\移动\Trim\删除素材、添加\删除\修改特技、添加\删除字幕、添加\删除轨道等，使得集群中的所有机器，持有完全相同的时间线信息，能够正确地协同工作；
具体的，利用非线性编辑***将每台机器的时间线信息抽象为时间线数据结构，当前端机器做操作时，任何时间线信息的变动便反映为时间线数据结构中数据的变化，前端机器对时间线数据结构进行序列化，形成二进制数据，通过RDMA的Direct Write方式，前端机器将二进制数据发送到解码机器或渲染机器注册的内存中，因为相比4K、8K视频数据，时间线数据的数据量是很小的，所以时延很低，小于1ms，然后后端机器接收二进制数据，对其进行反序列化，形成和前端机器内容一致的时间线数据结构，便实现了所有机器的时间线数据结构同步，当解码机器或渲染机器做操作时，通过同样的方式能使得其他机器的时间线数据结构同步；
S3：对输入的视频文件进行解码以及编辑，得到解码视频数据，然后将解码视频数据按空间划分为多个区域，并行对每一区域的解码视频数据进行渲染，最终得到每一区域的渲染结果，比如针对8K幅面，典型的划分方式是拆分成4个4K区域，分别对应左上、右上、左下、右下，并行对4个区域的解码视频数据进行渲染，最终得到每一区域的渲染结果，具体为：
输入视频文件，利用前端机器接收用户的UI操作，将UI操作转化为非线性编辑***的数据结构和操作命令，通知后端解码机器和渲染机器同步，驱动后端解码机器和渲染机器工作，并且由前端机器依据时间线幅面大小、时间线复杂程度、机器能力等因素，进行解码视频数据的空间划分；
各解码机器受前端机器的驱动，接受解码命令，对输入的视频文件进行解码及编辑，得到解码视频数据，解码后根据时间线信息和集群设置，如果有需要，接着做缩放或者裁切，最后根据前端机器的空间划分，将处理好的解码视频数据通过InfiniBand网络发送给对应的渲染机器，每台解码机器解码的视频文件个数根据视频文件的视频幅面和格式复杂程度进行确定；
每台渲染机器根据预先设定好的对应关系，接收对应区域的解码视频数据，将解码视频数据上行到GPU进行多层视频画面的融合叠加以及对出现在区域中的字幕、特效等各种特技做图形渲染等操作，得到渲染结果，然后将渲染结果下行到内存，并通过InfiniBand网络发送给前端机器；
S4：将各个区域的渲染结果进行缝合，拼接成完整画面，完成编辑，具体为：
前端机器接收各个区域的渲染结果，按空间划分时的大小和位置对各渲染结果进行缝合，拼接成完整画面，最后经由板卡输出到监视器，同时在显示器上显示出非编MV画面。
本实施例使用多台机器组成集群，通过前端机器进行帧内切分解码视频数据，将多层大幅面编辑繁重的计算任务拆分到不同机器去处理，再使用非常高速的网络技术实现数据传递，能使用户可以实现自由顺畅的多层大幅面实时编辑，操作感受和4K编辑没有太大差异，而且如图2所示，本实施例的架构非常灵活，易于扩展，进而可实现不限幅面、不限层数、不限帧率的自由编辑。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，本发明的专利保护范围以权利要求书为准，凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：利用多台机器组成InfiniBand网络集群，每台机器配置InfiniBand网卡；
S2：设置每台机器具有相同的时间线信息，使得所有机器的时间线数据结构同步；
S3：对输入的视频文件进行解码以及编辑，得到解码视频数据，然后将解码视频数据按空间划分为多个区域，并行对每一区域的解码视频数据进行渲染，最终得到每一区域的渲染结果；
S4：将各个区域的渲染结果进行缝合，拼接成完整画面，完成编辑；
所述S2中，利用非线性编辑***将每台机器的时间线信息抽象为时间线数据结构，通过对时间线数据结构进行序列化和反序列化，前端机器将二进制数据发送到解码机器或渲染机器注册的内存中，后端机器接收二进制数据，对其进行反序列化，形成和前端机器内容一致的时间线数据结构，实现所有机器的时间线数据结构同步。
2.根据权利要求1所述的基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，其特征在于，所述S1中组成InfiniBand网络集群的多台机器，包括：一台前端机器、多台解码机器和多台渲染机器。
3.根据权利要求1所述的基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，其特征在于，所述S1中利用100GbpsInfiniBand交换机实现多台机器的数据传输。
4.根据权利要求2所述的基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，其特征在于，所述S3中输入视频文件，利用前端机器接收用户的UI操作，将UI操作转化为非线性编辑***的数据结构和操作命令，驱动后端解码机器和渲染机器工作，并且由前端机器进行解码视频数据的空间划分。
5.根据权利要求4所述的基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，其特征在于，所述S3中，各解码机器受前端机器的驱动，接受操作命令，对输入的视频文件进行解码及编辑，得到解码视频数据，根据前端机器的空间划分，将解码视频数据发送给对应的渲染机器，每台解码机器解码的视频文件个数根据视频文件的视频幅面和格式复杂程度进行确定。
6.根据权利要求2所述的基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，其特征在于，所述S3中，每台渲染机器根据预先设定好的对应关系，接收对应区域的解码视频数据，将解码视频数据上行到GPU进行视频画面的融合叠加以及各种特技的渲染，得到渲染结果，然后将渲染结果下行到内存，并发送给前端机器。
7.根据权利要求2所述的基于帧内切分的集群化实现大幅面多层实时编辑的方法，其特征在于，所述S4中，前端机器接收各个区域的渲染结果，按空间划分时的大小和位置对各渲染结果进行缝合，拼接成完整画面进行显示。
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