腾讯云＋FFmpeg打造一条完备高效的视频产品链(11)_：腾讯云＋FFmpeg打造一条完备高效的视

在性能优化过程中，SIMD优化也面临着一些挑战，一是在使用SIMD优化时需要将算法改造成适合SIMD的算法，这并不总是一件容易的事情，其次需要考虑不同硬件之间的移植性。另外，对于SIMD一般都有内容对齐的需求，且算法上要尽量避免分支使得数据可以流化，同时，算法上的一些操作并不都被SIMD指令支持(相较而言x86的SIMD指令要比arm更为丰富一些)；另外，还有考虑不同硬件之间浮点算法的精确性，种种挑战，使得SIMD的优化的使用上并不特别的便利。

2.4.2 GPU优化

当时我基于英特尔的GPU做整个转码链路的优化，Codec解码主要有两套plugins，一套是基于MSDK，类似FFmpeg集成x264后依赖第三方去做解码。第二套思路是基于VAAPI的interface去做，使得整个硬件加速Codec是FFmpeg自身的一部分。除了做Codec的加速以外，团队同时还用OpenCL做了一些AVFiltrer的优化，这两种优化之间各有优势。顺带提及一句，即使GPU已经加速，在API的角度依然无法判断是否使用了GPU资源，这个问题目前只能归结到FFmpeg API的设计缺陷。另外，关于更多GPU的优化问题，可以参考我之前的一些文章（FFmpeg在Intel GPU上的硬件加速与优化）。