Evaluación comparativa de VPU y GPU para cargas de trabajo multimedia

Akamai Cloud ha introducido recientemente la compatibilidad con las unidades de procesamiento de vídeo (VPU) T1U Quadra de NETINT, lo que permite disponer de estas potentes tarjetas a un precio por hora al implementar máquinas virtuales en la nube. Estas se unen a las GPUNVIDIA RTX™ 4000 Ada Generation que ya se ofrecen en la cartera de Akamai Cloud. 

Para evaluar el rendimiento y la eficiencia energética en el mundo real, colaboramos con Cires21, una empresa pionera en la industria del streaming desde 2008. Utilizando su codificador C21 Live Encoder, optimizado para las arquitecturas NETINT y NVIDIA , hemos evaluado las VPU y GPU con cargas de trabajo muy exigentes, utilizando como objeto de prueba algunos de los vídeos más difíciles de procesar. 

Descubrimos que, en los escenarios más exigentes, las VPU tenían una eficiencia energética 4,7 veces superior a las GPU y, en algunos escenarios, incluso superaban a las tarjetas NVIDIA . Las GPU brillaron en algunas pruebas, pero siempre consumieron más energía que las VPU. 

Si está en una empresa que planifica sus emisiones de Alcance 3 para el próximo año, o simplemente está luchando con los requisitos energéticos en el panorama actual de la IA, las VPU deberían estar en lo alto de su lista de pruebas. Puede obtener más información sobre cómo aprovechar las VPU aquí. 

Configuración de la evaluación comparativa

Ejecutamos cada prueba en la misma región de Akamai Cloud (Frankfurt) utilizando las siguientes configuraciones: 

• Una única GPU con NVIDIA RTX4000 Ada x1 Small plan
• Una sola VPU con el plan NETINT Quadra T1U x1 Small
• Ambas instancias ejecutaron contenedores Docker optimizados para C21 Live Encoder: una con CUDAGPU) y la otra con Libxcoder (VPU).

Se realizaron pruebas con las tarjetas para medir las partes de codificación y descodificación de un flujo de trabajo multimedia típico utilizando el códec H.264/AVC. 

En la tabla siguiente, se puede ver que se generó una escalera de bitrate adaptativo (ABR) con salida simultánea a 1080p, 720p, 576p, 432p y 360p, todos a 60 fotogramas por segundo de forma 1:N a partir de la entrada. La etiqueta "Max Jobs" de la tabla indica el máximo de trabajos de transcodificación simultáneos que cada implementación de codificador podía ejecutar en tiempo real. En la prueba se utilizó un vídeo en bruto de 6 minutos con una resolución de 1080p. A continuación, la carga de trabajo de codificación procesó este vídeo y lo recodificó en el mismo formato, H.264/AVC, que la salida de destino.

Tabla resumen: Capacidad de trabajo de transcodificación por resolución

Como puedes ver en nuestros datos anteriores, incluso cuando la GPU ofrecía una mayor capacidad de trabajo a resoluciones más bajas, lo hacía con un consumo de energía significativamente mayor. Las VPU ofrecieron un mejor rendimiento energético en casi todas las resoluciones, especialmente en cargas de trabajo de alto rendimiento y alta resolución. 

En la tabla siguiente, hemos estimado el consumo de energía para 1.000 flujos simultáneos funcionando continuamente durante un año (utilizando 8.760 horas en un año).

Tabla: Consumo de energía de 1.000 flujos durante 1 año

Para cualquier organización que busque reducir las emisiones de su cadena de suministro o incluso aumentar su rendimiento en ciertos escenarios de carga de trabajo, las VPU de NETINT son una gran solución y están disponibles cada hora en Akamai según sea necesario. 

Puntuaciones de la Fusión de Evaluación Multimétodo de Vídeo (VMAF)

Por supuesto, una menor potencia y un mayor rendimiento no son nada si se sacrifica la calidad. Las puntuaciones VMAF incluidas a continuación demuestran que las VPU también hacen un gran trabajo aquí.

Para validar la precisión de los resultados, realizamos pruebas VMAP en todos los resultados. 

En el gráfico anterior, los resultados de nuestras pruebas muestran las puntuaciones VMAF para la codificación de vídeo de alta eficiencia (HEVC) producida por NETINT Libxcoder y NVIDIA Encoder. Cada puntuación se indica para una resolución de salida específica, con la tasa de bits correspondiente entre paréntesis. Estas puntuaciones proporcionan una medida objetiva de la calidad del vídeo, lo que nos permite comparar la fidelidad visual de cada codificador en diferentes configuraciones de codificación.

En el siguiente gráfico (arriba), los resultados de nuestras pruebas muestran las puntuaciones AV1 VMAF del NETINT Libxcoder y el NVIDIA Encoder en cada resolución de salida, con las tasas de bits correspondientes entre paréntesis. Estas puntuaciones indican la eficacia con la que cada codificador mantiene la calidad visual al comprimir vídeo utilizando el códec AV1, lo que pone de manifiesto las diferencias de eficiencia y calidad en las distintas resoluciones.

Disponible ahora en Akamai Cloud

Al optimizar el canal de procesamiento en NETINT, las VPU son muy capaces de hacer más con menos. Con un consumo máximo de 13 vatios, las VPU Quadra T1U de NETINT demuestran que es posible ampliar las cargas de trabajo de medios de forma eficiente sin comprometer el rendimiento ni la calidad. 

La migración de la codificación de vídeo basada en GPU a la basada en VPU para 1.000 secuencias de 1080p de un año de duración podría reducir el consumo anual de energía de 32 MWh a sólo 5,5 MWh, lo que supone un ahorro de 26,5 MWh. Esto se traduce en un ahorro energético anual de aproximadamente el 80%, junto con una reducción de unas 12,6 toneladas de emisiones de CO₂ al año, asumiendo un factor de emisiones medio global. 

Si desea probar estas tarjetas NETINT VPU, están disponibles hoy en Akamai Cloud a un precio por hora. 

Implemente VPU de NETINT o GPU de NVIDIA bajo demanda con nuestro plan Accelerated Compute o utilice el C21 Live Encoder de Cires21 para agilizar la configuración y maximizar la eficiencia con la infraestructura de GPU y VPU.