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    峰值利用率80%+,视频云离线转码自研上云TKE实践

    刘兆瑞,腾讯云高级研发工程师,负责腾讯明眸极速高清,画质重生等产品。专注于codec优化,画质增强等技术。 背景和问题 随着流量资费的降低和带宽的增加,视频成为人们获取信息越来越重要的方式,随之而来的是云点播、视频处理等视频相关业务的飞速发展,而视频转码平台作为云点播、视频处理的基础产品,面临着高并发、高 SLA、高压缩率等等多样的需求,面临着极大的挑战。 对于一般流程来说,我们面临着下面几个挑战和诉求: 不同的转码产品对核心数的需求不同,比如:极速高清、延时敏感的业务,需要大核心来保证复杂运算的稳定性,

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    数字视网膜芯片,云端实时AI高清视频处理,编解码融合架构,极致降本增效实践

    数字视网膜技术体系及芯片 Topic 《数字视网膜技术体系及芯片》 贾惠柱  北京大学信息科学技术学院副研究员 , 北京大学数字媒体研究所副所长 随着人工智能技术应用不断向纵深发展,视频系统也从建设期进入到全面应用期,对视频大数据的感、传、知、用各个环节的计算提出了新挑战,亟需成体系、开放的“端-边-云” 协同视觉智能计算体系。 数字视网膜是仿人类视网膜与人脑之间的协同机理被提出的视觉智能计算体系和标准,本演讲将首先介绍数字视网膜的提出、特点和标准,然后对数字视网膜芯片及解决方案进行阐述,最后提出数字视网膜

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    全行业视频化时代的技术革新:开源后的 BMF,将为视频处理领域带来哪些影响?

    当前,全行业都在向视频化时代进行转变,视频应用在更多行业中将成为标配,相关数据显示,在 2022 年的报告中,Top 100 的 APP 中视频占比达到 69%。IDC 数据预测,到 2025 年整个视频投向数据总量将达到 72.7%,这个趋势可能带来两个较大挑战。首先,视频体量大、增长快对计算能力是一个巨大挑战。其次,用户需要更高清、更交互和更沉浸的体验,这些需求推动着视频技术的持续迭代和前进,比如近年来,沉浸式媒体方向持续加温,大模型技术正在突飞猛进,让我们看到 AI 技术能为视频应用赋能更大的空间。实现这些体验升级,在算法、交互技术、工程链路和架构方面都有很大的迭代和演进空间。

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