服務(wù)提供商網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和最終用戶的設(shè)備中使用了大量的VoIP 編碼/解碼算法。傳統(tǒng)上，開發(fā)這些算法以減少帶寬消耗 (例如，iBLC、G.729和AMR) 或提供卓越的語音質(zhì)量 (例如，寬帶編解碼器，如AMR-WB、G.722和OPUS)。

　　例如，由WebRTC發(fā)起的VoIP會話使用OPUS，企業(yè)VoIP電話可能使用G.729，而移動網(wǎng)絡(luò)用戶可能使用AMR-WB。這些不同端點間的呼叫需要在多個編解碼器之間進行媒體轉(zhuǎn)碼，甚至在呼叫中選擇編解碼。因此，成功可靠地提供具有高度服務(wù)質(zhì)量的實時通信的能力在很大程度上取決于媒體轉(zhuǎn)碼功能。

　　媒體轉(zhuǎn)碼可以在網(wǎng)絡(luò)中的多個地方提供: 媒體網(wǎng)關(guān); 會話邊界控制器 (SBCs) 中央化媒體資源功能處理器 (MRFP); 甚至在邊緣設(shè)備內(nèi)。雖然本簡介側(cè)重于SBCs，但無論用例如何，許多相同的特性都適用。

　　多年來，基于SBC的媒體轉(zhuǎn)碼在DSP中完成，通過硬件實現(xiàn)規(guī)�；�，處理速度和成本進行優(yōu)化。雖然這是一個有效的解決方案，但網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展，實時通信遷移到純軟件的虛擬云環(huán)境，迫使SBC適應(yīng)。當今的SBC可部署在虛擬云環(huán)境中，并為媒體轉(zhuǎn)碼提供兩種選擇:

　　英特爾x86是一款通用CPU，可以支持媒體轉(zhuǎn)碼所需的矢量計算，但它也被設(shè)計為支持與媒體處理無關(guān)的大量附加指令。因此，英特爾x86是一種功能性但效率低下的媒體轉(zhuǎn)碼解決方案。雖然現(xiàn)代CPU速度很快，但它們配備了少量內(nèi)核，從而限制了執(zhí)行的并發(fā)線程數(shù)量。對于諸如媒體轉(zhuǎn)碼之類的計算密集型應(yīng)用程序，對整體規(guī)模構(gòu)成了限制，從而使解決方案在功效和成本方面效率低下。

　　GPU配備了大量計算單元，這些計算單元可累計提供高計算和數(shù)據(jù)吞吐量。雖然是為圖形計算設(shè)計的，但今天的GPU是通用并行處理器，已經(jīng)成為解決大型計算密集型任務(wù) (如圖像處理、機器學(xué)習(xí)等) 的事實上的選擇。

　　對于實時通信，當有非常多的媒體會話需要同時進行轉(zhuǎn)碼時，可以將解決方案要求映射到高性能計算 (HPC) 集群。由于媒體轉(zhuǎn)碼被認為是一項計算密集型任務(wù)，因此它非常適合利用GPU的固有特性，并與優(yōu)化的CPU實現(xiàn)相比，實現(xiàn)突破性的性能提升。

　　Ribbon SBC軟件，即使運行在物理設(shè)備中，也被構(gòu)造為單獨的信令，媒體數(shù)據(jù)包處理和媒體轉(zhuǎn)碼。此體系結(jié)構(gòu)設(shè)計非常適合促進向虛擬云部署模型的過渡�；�于此設(shè)計，可以針對每個功能進行優(yōu)化。

　　用于設(shè)置會話、信令協(xié)議互通、會話管理和信令安全的信令軟件，和負運責(zé)媒體安全、數(shù)據(jù)包處理和轉(zhuǎn)發(fā)以及媒體協(xié)議互通的媒體處理軟件，都非常適合在虛擬云部署中的CPU上運行。

　　由于CPU用于信令和媒體數(shù)據(jù)包處理，因此可以將它們用于媒體轉(zhuǎn)碼，但這不是唯一的， 使用GPU也是一個可行的選擇，有些人會說更好。下面的圖顯示了SBC的這兩個選項之間的區(qū)別，突出顯示了在虛擬CPU上運行的功能與在GPU上運行的功能。請注意，所謂的 “GPU SBC” 實際上是由CPU和GPU組成的，因為CPU仍在處理信令和媒體數(shù)據(jù)包，以及一些不太復(fù)雜的代碼轉(zhuǎn)換功能。

　　圖一：基于CPU與基于GPU的SBC轉(zhuǎn)碼對比

　　在決定這兩個選項時，必須考慮可伸縮性，語音質(zhì)量和每個轉(zhuǎn)碼會話成本的差異。為了評估這些參數(shù)，Ribbon進行了實驗室測試以設(shè)置基準測量。某個一級運營商采用了類似的測試配置，在相同參數(shù)上運行測試。結(jié)果如下:

　　對多個同時會話涉及許多重復(fù)完成的小重復(fù)任務(wù)情景進行轉(zhuǎn)碼。當這涉及多種編解碼器類型或復(fù)雜的高清編解碼器時，轉(zhuǎn)碼就成為一項計算密集型任務(wù)，這就是GPU的固有設(shè)計提供可伸縮性并證明極其有價值的地方。

　　為了確定GPU的潛在可伸縮性，Ribbon構(gòu)建了實驗室配置，如圖1所示。目標是使用固定數(shù)量的CPU與相同數(shù)量的CPU并添加GPU來確定最大并發(fā)轉(zhuǎn)碼會話。測試是針對G.711和G.722，G.729，AMR-NB，AMR-WB和EVRC之間進行轉(zhuǎn)碼。結(jié)果顯示出顯著的改進，這取決于所使用的編解碼，使用GPU可以達到到400% 到1300% 間的增益。

　　Ribbon在實驗室做了另一項獨立測試，使用更廣泛的轉(zhuǎn)碼集，結(jié)果顯示GPU可以達到425% 和1100%的增益 (取決于所使用的編解碼)

　　在CPU和GPU之間進行媒體轉(zhuǎn)碼時，一個重要的考慮因素是它們提供的語音質(zhì)量水平。由于CPU使用定點計算，而GPU使用浮點計算，因此我們需要評估這是否對語音質(zhì)量有影響。

　　我們運行了語音質(zhì)量評估 (VQA) 測試，得到的結(jié)果表明，使用帶有浮點處理的GPU要么在CPU定點處理的1% 內(nèi)，要么更好，這取決于所使用的編解碼器。另一項獨立的VQA測試檢查了更廣泛的編解碼，顯示了使用GPU的類似VQA結(jié)果。

　　語音質(zhì)量的底線是使用GPU和CPU進行轉(zhuǎn)碼之間沒有明顯的語音質(zhì)量差異。

　　為了評估每個轉(zhuǎn)碼會話的成本，Ribbon計算了兩個成本: 每個配置的最大功率消耗; 以及使用/不使用GPU的每個物理配置的成本。

　　在我們的測試中，我們看到了大量的功耗節(jié)省，相對于CPU，GPU提供了每瓦特功耗下轉(zhuǎn)碼會話數(shù)的54% 到456% 的增長，這取決于所使用的編解碼。類似地，對更廣泛的編解碼的獨立測試表明，根據(jù)所使用的編解碼，GPU在400% 和800% 之間提供了每瓦轉(zhuǎn)碼會話的增益。

　　除了電力成本之外，我們還考慮了測試配置的相應(yīng)資本成本，以考慮增量GPU。通過將總成本除以轉(zhuǎn)碼會話的最大數(shù)量，我們計算了每個轉(zhuǎn)碼會話的成本。結(jié)果表明，在所有編解碼對組合中，每個轉(zhuǎn)碼會話使用GPU的成本要低得多。我們預(yù)計每一代連續(xù)的GPU的性能增長速度將快于相關(guān)成本，因此GPU的使用將在每個轉(zhuǎn)碼會話中實現(xiàn)更好的成本。

　　當服務(wù)提供商和大型企業(yè)計劃將其SBC遷移到虛擬云環(huán)境時，他們必須確定如何提供最具成本效益、同時可擴展的媒體轉(zhuǎn)碼。

　　在此解決方案簡介中，我們強調(diào)了云中媒體轉(zhuǎn)碼的兩個選項: CPU和GPU， Ribbon和Tier 1網(wǎng)絡(luò)運營商進行的測試結(jié)果表明，在可擴展性，語音質(zhì)量和每個轉(zhuǎn)碼會話的成本方面，GPU在媒體轉(zhuǎn)碼方面的性能明顯優(yōu)于CPU，尤其是隨著擴展要求的提高。

　　總之，使用CPU進行媒體轉(zhuǎn)碼可以很好地用于低規(guī)模的轉(zhuǎn)碼解決方案或轉(zhuǎn)碼使用情況，其中最大并發(fā)轉(zhuǎn)碼會話流量是相對靜態(tài)的，并且預(yù)計不會隨著時間的推移而增長。否則，鑒于本解決方案簡介中描述的結(jié)果，將網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向使用GPU進行媒體轉(zhuǎn)碼意味著您將朝著正確的未來方向前進。

　　Ribbon是一家在實時通信領(lǐng)域擁有20年領(lǐng)導(dǎo)地位的公司。Ribbon擁有世界一流的技術(shù)和知識產(chǎn)權(quán)，為當今世界提供智能，安全，嵌入式的實時通信。該公司將固定，移動和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)從傳統(tǒng)環(huán)境轉(zhuǎn)變?yōu)榘踩�的IP和基于云的體系結(jié)構(gòu)，從而為消費者和企業(yè)提供高效的通信。Ribbon的創(chuàng)新，市場領(lǐng)先的產(chǎn)品組合遍布全球28個國家/地區(qū)，為服務(wù)提供商和企業(yè)提供了在完全虛擬化環(huán)境中快速創(chuàng)建服務(wù)的能力。