最新のメディア環境をサポートする
インテル® ソフトウェア開発製品
久保寺 陽子インテル® Media Server Studio およびインテル® SDK for OpenCL* Applications で
メディア・ソリューション/アプリケーションを最適化コンテンツ制作者
エンドポイント・レンダリング
スマート IoT
エンドポイント・インテリジェンス

クラウドサービス

デジタルアートレンダリング
レイトレーシング
コア

エンコード/トランスコード
メディア・ストリーミング
CDN
ストレージ
メディア解析
AI 品質解析
デジタル著作権とセキュリティー

ネットワーク・エッジ

アクセス

コンテンツキャッシュ
クラウドゲーム
エッジ解析
クラウド・グラフィックス
エッジエンコード/トランスコード
CDN
臨場感のあるメディア3カメラからクラウドまで、ビデオ・ソリューションを最適化
高速で、効率良い、高品質な、エンドツーエンドのビデオ処理
ビデオ・
ゲートウェイ

スマートカメラ

データセンターとクラウド

クライアントインテル® ソフトウェア・ツールは開発者による高速化、革新、差別化を支援
ビデオエンコード/デコード、画像処理、圧縮をスピードアップ
インテル® Media Server Studio とインテル® Media SDK
コンピューター・ビジョン・ソリューションを高速化し、ディープラーニングの推論を統合
インテル® コンピューター・ビジョン SDK
ソリューションのカスタマイズ、計算の最適化、ヘテロジニアス・プログラミング
インテル® SDK for OpenCL* Applications とインテル® FPGA for OpenCL*
パフォーマンスと電力効率を大幅に向上

アーカイブ 最高のパフォーマンス
 低消費電力 ハードウェア・ブロック
全体にわたってプログ
ラマブル
 開発期間の短縮

インテル® System Studio

最適化に関する注意事項© 2018 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。
* その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。

4

メディア・ソリューションの成功事例
リアルタイム HEVC
HDR ブロードキャスト

さまざまな場所で行われるイベントの現場から高速で高品質な映像を放送

全方位スマートカメラ
25 のフル HD または 4 つのUHD ストリームのデコード/表示のCPU 使用率を84% 削減Mobile Viewpoint (英語)

Milestone (英語)

360 度ビデオ/バーチャル・リアリティー体験

スポーツビデオのリプレイ

ハードウェア支援 4K ビデオを使用して360 度 VR でジャズコンサートをライブストリーム配信

さまざまな角度の 18 のカメラから高品質なビデオをスローモーションでズームしてリプレイ

Wowza*、Rivet VR: intel.ly/2cTCIfg (英語)Slomo.tv videoReferee* システム (英語)

ベンチマーク結果は、「Spectre」および「Meltdown」と呼ばれる脆弱性への対処を目的とした最新のソフトウェア・パッチおよびファームウェア・アップデートの適用前に取得されたものです。パッチやアップデートを適用したデバイスやシステムでは同様の結果が得られないことがあります。性能やベンチマーク結果について、さらに詳しい情報をお知りになりたい場合は、www.intel.com/benchmarks (英語) を参照してください。システム構成は、特定のケーススタディーを参照してください。
インテル® コンパイラーでは、インテル® マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。これには、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 2、インテル® ストリーミン
グ SIMD 拡張命令 3、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 3 補足命令などの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用、機能、または効果も保証いたしません。本製品のマイクロプロセッ
サー依存の最適化は、インテル® マイクロプロセッサーでの使用を前提としています。インテル® マイクロアーキテクチャーに限定されない最適化のなかにも、インテル® マイクロプロセッサー用のものがあります。この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガイドを参照してください。注意事項の改訂 #20110804

5

5

どのツールを使用すべきか?

6Linux* ベースのメディア・プラットフォームに使用すべきソフトウェア・ツールは?
Q1 次のいずれかの作業をお考えですか?
ニーズに合ったほかのインテル® ソフトウェア・
ツールを確認してください
isus.jp/products-list/

いいえ メディア、ビデオ、画像の処理および圧縮の高速化
 ビデオエンコード/デコードまたはストリーミングの高速化、ストリーミング密度の向上
はい ネットワーク帯域幅の削減、インフラストラクチャー・コストの軽減
 コンピューター・ビジョン、画像/ビデオ・ストリーミングのパフォーマンスの向上
 CPU/GPU パフォーマンス、スレッド化、OpenCL*、帯域幅メトリックを使用したメディア処理のボトルネックの検出 コーデック/ビデオ・フォーマット (MPEG2、AVC、VP9、HEVC) 間の迅速な移行

Q2 データセンター/クラウド、ネットワーク/ゲートウェイ、組込みデバイスのどれでソリューションを実行しますか?
クラウド/
データセンタークライアント、ゲー
トウェイ、モバイル

インテル® Media Server Studio Community Edition for Linux* (無料)インテル® SDK for OpenCL* Applications を含む

インテル® Media SDK for Embedded Linux* (無料)

プライオリティー・サポート
1 年間の有償ライセンス

Q3 パフォーマンスや品質の解析と最適化を行いますか?
インテル® Media Server Studio Professional Edition (有償)インテル® VTune™ Amplifier、Video Quality Caliper ツール +1 年間のプライオリティー・サポートを含む

インテル® System Studio とインテル® VTune™ Amplifier (無料)

Q4A CPU/GPU のワークロード・バランスが必要ですか?
インテル® SDK for OpenCL* Applications (無料)

Q4B コンピューター・ビジョンやディープラーニング機能が必要ですか?

Q4C Web ストリーミング、テレビ会議の最適化を行いますか?

インテル® コンピューター・ビジョン SDK とインテル® ディープラーニング・デプロイメント・ツールキット (無料)インテル® Collaboration Suite for WebRTC (無料)7Windows* ベースのメディア・プラットフォームに使用すべきソフトウェア・ツールは?
Q1 次のいずれかの作業をお考えですか?
ニーズに合ったほかのインテル® ソフトウェア・
ツールを確認してください
isus.jp/products-list/

いいえ メディア、ビデオ、画像の処理および圧縮の高速化
 ビデオエンコード/デコードまたはストリーミングの高速化、ストリーミング密度の向上
はい ネットワーク帯域幅の削減、インフラストラクチャー・コストの軽減
 コンピューター・ビジョン、画像/ビデオ・ストリーミングのパフォーマンスの向上
 CPU/GPU パフォーマンス、スレッド化、OpenCL*、帯域幅メトリックを使用したメディア処理のボトルネックの検出 コーデック/ビデオ・フォーマット (MPEG2、AVC、VP9、HEVC) 間の迅速な移行
クラウド/データセンター、デスク
トップ、クライアント、モバイル

インテル® Media SDK
for Windows* (無料)

プライオリティー・サポート
1 年間の有償ライセンス

Q2 パフォーマンスの解析/プロファイル、スレッド化、OpenCL*、帯域幅メトリックの確認を行いますか?
インテル® VTune™ Amplifier 無料評価版/有償ライセンス

Q3A コンピューター・ビジョンやディープ
ラーニング機能が必要ですか?

Q3B CPU/GPU のワークロード・バランスが必要ですか?

Q3C Web ストリーミング、テレビ会議、
オンラインゲームの最適化を行いますか?

インテル® SDK for OpenCL*
Applications (無料)インテル® Collaboration
Suite for WebRTC (無料)インテル® コンピューター・ビジョン SDK とインテル®
ディープラーニング・デプロイメント・ツールキット (無料)

Q4A システムの起動、電力効率、信頼性の向上が必要ですか?
インテル® System Studio とインテル® VTune™ Amplifier (無料)

クライアント、ゲー
トウェイ、モバイル

Q4B CPU/GPU 関連のビデオ処理問題のデバッグやクラウドゲームの最適化を行いますか?
インテル® Graphics Performance Analyzers (無料)8インテル® Media SDK とインテル® Media Server Studio
カメラからクラウドまで、高速で高品質なビデオ・トランスコードを実現
インテル® クイック・シンク・ビデオのハードウェア・アクセラレーションによるエンコード/デコードおよび処理を利用するための API H.265 (HEVC) H.264 (AVC) MPEG-2、VP9 など

 サイズ変更、スケーリング、デインターレース
 カラー変換、合成
 ノイズ除去、シャープネスなど

利点 インテル® プロセッサー上でハードウェア・アクセラレーション・コーデックとプログラマブル・グラフィックスによりメディアおよびビデオ・アプリケー
ションのパフォーマンスを大幅に向上**
 高いフレームレートと高解像度へ迅速に移行 ビデオ品質の向上、クラウド・グラフィックスの革新、メディア解析
 インフラストラクチャーおよび開発コストを軽減

無料ダウンロードsoftware.intel.com/tools-by-segment/media (英語) **ハードウェア・サポートは、インテル® Media Server Studio の詳細またはインテル® Media SDK (英語) を参照。

9

インテルのメディア・ソフトウェア・ツール – 2018 リリース
インテル® Media ServerStudio for Linux*

インテル® Media SDK for
Embedded Linux*

インテル® Media SDK for
Windows*

 AVC 圧縮およびビデオ品質機能を強化

 IoT ソリューション向けの新しい第 8世代インテル® Core™ プロセッサー、インテル® Celeron® プロセッサー、インテル® Pentium® プロセッサーをサポート、安定性の高いソリューショ
ンを構築するため完全検証されたメ
ディアスタックを含む

 インテル® Media Server Studio
Professional Edition のエンコーディング機能を無料で提供1、新たにデータセンター、ビジュアルクラウド、ブロードキャスト、組込みをサポート2

 一般的な使用例: デジタル監視、小売、
スマートシティー、工業、ヘルスケアなど コーデック・コンポーネント内で HEVC をサ
ポート1

 複数の同時メディアセッション向けに
HEVC ビデオエンコード品質と CPU
パフォーマンスを向上 コーデックをより細かく制御できるように API パラメーターを拡張
 セッション結合 API のパフォーマンス
を大幅に向上 CentOS* 7.4 をサポート

 PSNR、SSIM を簡単に確認できる Video
Quality Caliper1 を含む

 AVC: P フレームと B フレームの重み付け予測をサポート HEVC: 最大フレーム・サイズ・ビットレート制
御を提供

詳細 (英語)詳細 (英語)詳細 (英語)1以前は有償ライセンスでのみ提供 – 現在は無料で提供!
2現在のデスクトップ、クライアント、モバイルサポートに追加

10インテル® Media Server Studio for Linux*
高速で、効率良い、高品質なビデオ・トランスコードを実現

Community Edition - 無料
Flexible Encode Infrastructure (FEI)

インテル® Media SDK でインテル® クイック・シンク・ビデオのハードウェア・アクセラレーションによるエンコード、デコード、処理を利用
 サイズ変更、スケーリング、デインターレース
 H.265 (HEVC)
 カラー変換、合成
 H.264 (AVC) ノイズ除去、シャープネスなど
 MPEG-2 など

エンコード・パイプラインの微調整

インテル® SDK for OpenCL* Applications
CPU および GPU 向けの開発、デバッグ、最適化

Linux* 向けグラフィックス・ドライバー

Essentials Edition
Community Edition + プライオリティー・サポート

Professional Edition Essentials Edition、プライオリティー・サポート +パフォーマンス/品質アナライザー

H.265 (HEVC)

インテル® VTune™ Amplifier、Video Quality Caliper

ソフトウェアと GPU アクセラレーション・エンコード/デコード

OS サポート: Linux*
インテル® プロセッサー/テクノロジー向けに最適化

インテル® クイック・シンク・ビデオ

1111

インテルはメディア/ビデオ・ソリューションの最良の選択肢
高速で、インテリジェントな、効率良いビデオ処理
優れた視聴体験の実現
ハードウェアとソフトウェアの両方から支援 インテル® プロセッサーのハードウェア・アクセラレーション・コーデック (インテル®
クイック・シンク・ビデオ)、アクセラレーター、統合グラフィックスによりメディアおよびコンピューター・ビジョン・パイプラインを高速化、柔軟性と相互互換性を利用
 競争力を高め、リアルタイム 4K や効率良い HEVC への移行を促進
 エンタープライズ・グレードのコーデックを短期間で開発
 ビジョン・ソリューション向けにコンピューター・ビジョンとディープラーニングの推論を統合
 開発時間とコストの削減、さまざまなプラットフォームと OS へのコードの移植

13インテル® グラフィックス
VDBox : ビットストリーム・デコーダー
エンコード・アクセラレーション

VEBox : ビデオ・エンハンスメント／
フレーム処理操作におけるハード
ウェア・アクセラレーション

EUs: “実行ユニット”
3D レンダリング、
エンコード・アクセラレーション

14コーデックとフレーム処理は固定機能と実行ユニットを使用
ビデオ・エンコーディング
ENC= EU+VDBox VME (MB タイプ、動きベクトル、ビット配分/BRC)
PAK = VDBox (残差パッキングとエントロピー・コーディング)
VDENC = 省電力エンコード (第 6 世代インテル® Core™ プロセッサー・ファミリー
以降)

VPP
VPHal

VDBOX

ビデオ・デコーディング
BSD=VDBox デコード

3D FF

メディア固定機能
VEBOX

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

EU

サンプラー

サンプラー

サンプラー

ビデオ処理ハードウェア・
アクセラレーション・レイヤー
VEBox• デインターレース• ノイズ除去 (Luma/Chroma)• フレームレート変換• 色空間変換• 合成/アルファ・ブレンディング• スケーリング

キャッシュ

15

インテル® Media Server Studio のアーキテクチャー

ライブラリー/
ランタイム

ライブラリー/
ランタイム
GPU
ドライバー

ハードウェア(CPU)

GPU ドライバー
パッケージ

インテル® Media Server Studio
開発環境

ハードウェア(GPU)• CentOS* は 7.4.1708 のみをサポート
http://archive.kernel.org/centosvault/7.4.1708/isos/x86_64/ (英語)• ドライバーの入手先
https://01.org/linuxgraphics/ (英語)intel-opencl-<id>.el7.x86_64.rpm, intel-opencldevel-<id>.el7.x86_64.rpm

インテル® Media Server Studio – OpenCL* ドライバー

パッケージ• インテル® Media
Server Studio パッケージ

intel-linux-media-<id>.el7.x86_64.rpm

インテル® Media Server Studio – ドライバー & SDK
ランタイムパッケージ

intel-linux-media-devel-<id>.el7.x86 _64.rpm

インテル® Media Server Studio – ドライバー & SDK
開発パッケージ

kmod-ukmd-<id>.el7.x86_64.rpm, ukmd-kmod<id>.el7.src.rpm

ukmd カーネルモジュール

intel-i915-firmware-<id>.el7.x86_64.rpm

Skylake♱ サポート用ファームウェア・バイナリー

libdrm*-<id>.el7.x86_64.rpm, drm-utils*<id>.el7.x86_64.rpm

ダイレクト・レンダリング・マネージャーのランタイム、ライブラリー、開発など

libva*-<id>.el7.x86_64.rpm, libva-utils*<id>.el7.x86_64.rpm

ビデオ・アクセラレーション (VA) API ランタイム、開発など

install_scripts_centos_<id>.tar.gz

インテル® Media Server Studio –ドライバー & SDK
インストール・スクリプトMediaSamples_Linux_bin-<id>.tar.gz

インテル® Media Server Studio – サンプルパッケージ(バイナリーのみ)

Generic/intel-linuxmedia_generic_<id>_64bit.tar.gz, intel-opencl<id>.tar.xz, intel-opencl-devel-<id>.tar.xz

インテル® Media Server Studio – 一般 OS 用ドライバー& SDK & OpenCL* パッケージ♱ 開発コード名

16

実行環境のみのインストール (開発システム)
インテル® Media Server Studio
開発環境• libva を DRM 依存のみで再構築

ライブラリー/
ランタイム

ライブラリー/
ランタイム
GPU
ドライバー

GPU ドライバー
パッケージ• 開発システムへのインストール• 前述の開発環境をすべてインストール#!/bin/bash
ハードウェアハードウェアcd /opt/intel/mediasdk/opensource/libva/1.67.0.pre1-*/
(GPU)
(CPU)
tar -xjvf libva*
cd libva-*./configure --enable-x11=no --enable-glx=no --enable-egl=no --enablewayland=no --disable-static --prefix=/usr --libdir=/usr/lib64/
make clean
make
cd va/.libs/
tar -czvf /tmp/libva_1.67.0.pre1.tar.gz libva*.so*

ビルドされた libva

17ライブラリーの依存インテル® Media Server Studio のライブラリーは ３ つに分けられ、他のライブラリーに依存• Runtime –メディア・トランスコーディング・アプリ実行中にランタイムで必要になるライブラリー•

Devel – アプリケーションや libva/libdrm のビルドの際に必要なライブラリー•

Utils – vainfo のようなツールに必要

Devel

内部依存*

外部依存 **

libdrmdevel

libdrmkernel-headerslibva-devel

libva

N/A

intel-linuxmediadevel

intel-linuxmedia

N/A

Runtime

内部依存*

外部依存**

libdrmN/A

libpciaccess

libva

N/A

mesa-libGL
libX11libXext
libXfixes
mesa-dridrivers

intel-linuxmedia

libdrm

N/A

kmod-ukmd

N/A

centos official kernels
18メモリー使用量 – メモリーサーフェス
CPU
アプリ
ケーション

GPU

ソフトウェアハードウェア 2 つのサーフェスタイプ
– システムサーフェス– ビデオサーフェス

 ビデオはタイル形式で、CPU が効率的にアクセスできない

システム
メモリー

ビデオ

 すべてのインテル® Media Server Studioコンポーネントは両方のメモリータイプをサポートし、必要な場合は内部コピーを使用する

 内部コピーを使用するとパフォーマンスが大幅に低下することがある

19

不透明メモリー
問題: ソフトウェア実装とハードウェア実装で割り当て方法が異なると複雑さやコード保守の手間が増える
ソリューション: インテル® Media Server Studio でサーフェスの割り当てを行い内部的に制御する
変更前

ソフトウェア/ハードウェ
ア

変更後

ハードウェアソフトウェ
アシステム・メモリー・
バッファーを割り当て

デコード/VPP/エンコード
初期化

NULL バッファーポインターでフレームを割り当て
DirectX® サーフェスを割り当て

アロケーター・
コールバック

デコード/VPP/エンコード
初期化

20インテル® Media Server Studio で最適化されたアプリケーションの基本構造
セッションの初期化、パラメーターの設定

アプリケーション

照会 + 割り当て
メインループ

利用可能なサーフェスを見つける
Q ステージ: デコード、
VPP エンコード
同期
出力を取得

ループを解放(mfxstructures.h)mfxInfoMFX (デコード/エンコード)
typedef struct { コーデック、プロファイル/レベル
mfxU32 AllocId;  デコード: ほとんどはストリーム
mfxU32 reserved[2]; ヘッダーから読み取る
mfxU16 reserved3;  エンコード: パラメーターはエン
mfxU16 AsyncDepth; コードセクションで説明

同上

ループ

union {
mfxInfoMFX mfx;
mfxInfoVPP vpp;
mfxInfoVPP};
 入出力フレーム・パラメーター
mfxU16 Protected;
mfxU16 IOPattern;
mfxExtBuffer** ExtParam;
mfxU16 NumExtParam;
mfxU16 reserved2;} mfxVideoParam;

クリーンアップ、終了

初期化する際に、CPU/GPU の使用を宣言
MFXInit(MFX_IMPL_SOFTWARE, &Swversion,&Swsession);
MFXInit(MFX_IMPL_HARDWARE, &Swversion,&Swsession);
省電力 H264 エンコードを有効にする
mfxEncParams.mfx.LowPower=MFX_CODINGOPTION_ON;21ハードウェア

ソフトウェア

ソフトウェア + GPU
アクセラレーション

ハードウェアに最も近い AVC
パフォーマンス

高品質、
多くの
オプション

ソフトウェア
品質に近い

低速

ソフトウェアのパフォーマンスを向上

高速

インテル® Media Server Studio 2018および
インテル® Media SDK for Windows*
で利用可能(第 9 世代/Skylake♱ グラフィックス対応のハードウェアで実行する場合)

インテル® Media Server Studio
Professional Edition で利用可能。
ほかのハードウェア・オプションあり。

プラグイン

ドライバー

3 種類の HEVC

コード例// HEVC プラグインをここでロード
sts = Initialize(impl, ver, &session, NULL);
MFXVideoENCODE mfxENC(session);// インテル® Media SDK エンコーダーを作成// エンコードに必要なビデオ・パラメーターを設定...
// エンコーダーに必要なサーフェスのクエリー番号
sts = mfxENC.QueryIOSurf(&mfxEncParams,&EncRequest);
sts = mfxENC.Init(&mfxEncParams);// インテル® Media SDK エンコーダーを初期化// メインループ♱ 開発コード名22基本的なエンコードフロー
初期化

EncodeFrameAsyc の戻り値
ループを解放メインループ

EncodeFrameAsyc

EncodeFrameAsyc(サーフェス)(null)•より多くの入力サーフェスデータが必要。エンコードは、最初の出力を生成する前に、いくつかの入力サーフェスを要求することがある。

MFX_WRN_DEVICE_BUSY•ハードウェア・デバイスの応答なし。通常の動作において想定される出力で、しばらくしてクリアされる。この状態
が数ミリ秒以上続く場合は、問題が発生している可能性
がある。

入力完了

MFX_ERR_
MORE_DATA
さらに入力

MFX_ERR_MORE_DATA

完了(MFX_ERR_MORE_DATA はすべてのサーフェスが解放されたことを示す)

MFX_ERR_NOT_ENOUGH_BUFFER•ビットストリーム出力バッファーが小さすぎて出力フレームを格納できない。出力バッファーのサイズを増やす必要がある。

その他•その他のエラーコードは不具合を示す。詳細は、インテルのサポート担当者までお問い合わせください。

23

エンコードdo {if (still_reading_file) { // メインループ
sts = mfxENC.EncodeFrameAsync(NULL, pEncSurfaces[nEncSurfIdx], &mfxBS, &syncp);} else { // ループを解放
sts = mfxENC.EncodeFrameAsync(NULL, NULL, &mfxBS, &syncp);
if (sts==MFX_ERR_MORE_DATA) break;}switch(sts) {case MFX_WRN_DEVICE_BUSY: MSDK_SLEEP(1); break;case MFX_ERR_MORE_DATA:
nEncSurfIdx = GetFreeSurfaceIndex(pEncSurfaces, nEncSurfNum); // 利用可能なサーフェスを見つける
readsts=LoadRawFrame(pEncSurfaces[nEncSurfIdx], fSource);
if (readsts!=MFX_ERR_NONE) still_reading_file=0;
break;}
if (sts!=MFX_ERR_NONE) continue;
sts = session.SyncOperation(syncp, 60000);// ビットストリーム・データをここで使用// 同期} while (true);

24

アプリケーション設計の基本事項
非同期: 各ステージで複数のフレームを実行可能。セッションの動作中、フレームはロックされる。

セッション/パイプライン・ベース: 個々の操作は高速化しない
ビデオ・メモリー・ベース (NV12 カラー・フォーマット、GPU 割り当て): 変換ステップが最小限になるようにパイプラインを調整
コピーを最小限に抑えるように設計: NV12 変換のように、CPU と
GPU 間でコピーする代わりに同じ場所のサーフェスを再利用する
ようにパイプライン・ステップを調整

ヒューリスティック
ビデオメモリー/NV12 カラー・フォーマット
を使用する



CPU - GPU 間でのローフレームのコピーは避ける

非同期に実行する

GPU 以外のタスクの待機時間を最小にする

インテル® Media Server Studio (ビデオ)

待機時間を最小化: CPU をブロックすることなくできるだけ多くの操作をキューに追加

デコード

プロセス

エンコード

25

OpenCL* とインテル® Media Server Studio を組み合わせる
理由インテル® Media ServerStudio の範囲 (高水準)
デコード

プロセス

エンコード

OpenCL* の範囲
広範囲/低水準

固定機能のパフォーマンス

インテル® Media Server Studio は以下の最適な実装を提供する
 コーデック フレーム処理
インテル® Media Server Studio の範囲に含まれないビデオ処理タス
クは OpenCL* で処理する
 拡張された GPU 機能を利用 GPU のパイプラインを保持
使用例: カラー変換、カスタム・ビットレートの制御

GPGPU でイノベーション
を追加

素晴らしい
ものを作成

26

サンプルプログラム
https://software.intel.com/en-us/intel-media-server-studio/code-samples#code-samples (英語)• インテル® Media Server Studio の最新の API における重要な機能を紹介• サンプルプログラムの詳細:
https://software.intel.com/sites/default/files/managed/83/95/Media_S
amples_Guide_linux.pdf (英語) (サンプルガイド)
https://software.intel.com/sites/default/files/managed/1a/5a/MediaSa
mples_Linux_2017R2.tar.gz (英語) (ダウンロード・サイト)
サンプルプログラムのビルド:$ yum install gcc g++ make cmake perl libX11-devel mesa-libGLdevel$ export MFX_HOME=/opt/intel/mediasdk(デフォルト)$ perl build.pl --cmake=intel64.make.release –build
サンプルプログラムの確認:$ sample_multi_transcode -i::h264 test_in.h264 -o::h264
test_out.h264 -hw

Transcoding sample
Encoding Sample
Decoding Sample
Video Processing sample
OpenCL Video Motion Estimation
Sample
OpenCL* を使用した Transcoding のサンプルプログラム
インストールの正常終了の確認にも使用

27

関連情報
ダウンロードインテル® Media Server Studio Community Edition (無料)インテル® Media SDK (無料) (英語)

その他のツールとリソース
 インテル® Media Server Studio インテル® Media SDK
 インテル® コンピューター・ビジョン SDK (英語) インテル® SDK for OpenCL* Applications
 ホワイトペーパー: 「インテル® Media Server Studio を利用した
高品質、ハイパフォーマンスな HEVC の実現」 (英語) Web セミナー: 「メディア・パイプライン向けの強力なインテル®
GPU アクセラレーションの活用」 (英語) インテルのビジュアル・クラウド・コンピューティング
 IoT 向けインテルのスマートビデオ (英語) インテル® System Studio インテル® Collaboration Suite for WebRTC (英語)

詳細: software.intel.com/tools-by-segment/media (英語)2828

プライオリティー・サポートの利用
インテル® ソフトウェア開発ツールの有償ライセンスには購入日から 1 年間のプライオリティー・
サポートが含まれており、満了時に割引価格で更新可能

利点
 インテルのエンジニアに直接問い合わせることができ、オンライン・サービス・センターから機密の問い合わせや
コードサンプルを送信可能
 技術的な質問やその他の製品ニーズに対応するヘルプ
 製品の新しいアップデートおよび以前のバージョンへの無料アクセス関連情報
 ほかのエキスパートと知識を共有できるコミュニティー製品フォーラム
 過去数十年のハイパフォーマンス・コード作成の経験を基に構築されたドキュメント・ライブラリー

29

インテルのコンピューター・ビジョン・ポートフォリオ
体験ツール

インテル® Media SDK/
インテル® コンピューター・ビジョン SDK
インテル® Media Server Studio

インテル® System Studio

フレームワーク

Mlib

ライブラリー インテル®
DAAL

インテル® SDK for OpenCL* Applications

BigDL

インテル®
Distribution
for Python*
インテル® MKL

インテル® Nervana™ グラフ
インテル® Movidius™ 製品

ハードウェア計算

メモリー & ストレージ

ネットワークOpenVX および OpenVX ロゴは Khronos Group の商標です。
OpenCL および OpenCL ロゴは、Apple Inc. の商標であり、Khronos の使用許諾を受けて使用しています。

ビジュアル・インテリジェンス
31インテル® OpenVINO™ ツールキットでコンピューター・ビジョンを加速(Open Visual Inference & Neural Network Optimization) – かつてのインテル® コンピューター・ビジョン SDK
What it is

Why important

高性能のコンピューター・ビジョンとビジョン・アプリケーションへのディープラーニング組込みを迅速に開発するツールキット。 ハードウェ
ア・アクセラレーターを使ったディープラーニングやインテル® プラット
フォームにまたがった簡単なヘテロジニアス実行を可能にする。
以下のコンポーネントを含む:
 インテル® ディープラーニング・デプロイメント・ツールキット (モデル・オプティマイザー、推論エンジン)
 OpenCV* や OpenVX* の最適化された関数

インテリジェントなビジョン・ソリューションの需要が高まっている。
ディープラーニングの売上げは 2016 年の $655M から 2025 年の$35B¹ まで増加すると予測。 このためアプリケーションにコンピュー
ター・ビジョン、ディープラーニング、分析処理機能を組込む開発ツールを必要とし、これにより単なるデータを人口知能を加速させる洞察に変えることができる。

対象
ソフトウェア開発者、監視、ロボティクス、ヘルスケア、オフィス・オートメーション、輸送などで視覚情報の解析に関わっているデータ・サイエンティスト

VIDEO

Free Download software.intel.com/openvino-toolkit
Certain technical specifications and select processors/skus apply. See product site for details.
OpenVX および OpenVX ロゴは Khronos Group の商標です。

32

32

インテル® OpenVINO™ ツールキットの構造
インテル® ディープラーニング・
デプロイメント・ツールキット
モデル・オプティマイザー
Convert & Optimize

IR

推論エンジン
Optimized Inference

従来のコンピューター・ビジョンツールとライブラリー

最適化されたライブラリー
Photography
OpenCV*OpenVX*
VisionCode Samples

Code Samples & 10 Pre-trained Models
IR = Intermediate
Representation
file

インテル® CPU & インテル® グラフィックス向け

メディア/ビデオ/グラフィックスの性能向上

インテル® Media SDK
オープンソース版

OpenCL*ドライバー & ランタイム

インテル® グラフィックス搭載CPU向け

インテル® FPGA に最適化
FPGA ランタイム環境
Bitstreams(インテル® FPGA SDK for OpenCL* より)

FPGA – Linux* のみ
サポート OS: CentOS* 7.4 (64 bit) Ubuntu* 16.04.3 LTS (64 bit) Microsoft* Windows® 10 (64 bit) Yocto Project* version Poky Jethro v2.0.3 (64 bit)インテル® アーキテクチャー・ベースのプラットフォーム・サポート

OpenVX および OpenVX ロゴは Khronos Group の商標です。
OpenCL および OpenCL ロゴは、Apple Inc. の商標であり、Khronos の使用許諾を受けて使用しています。

33

33

インテル® ディープラーニング・デプロイメント・ツールキット
インテル® アーキテクチャーの性能を有効活用
モデル・オプティマイザー

推論エンジン What it is: 準備段階 -> トレーニングされたモデルをインポート What it is: 高レベルの推論 API

 Why important: 従来のトポロジー変換で性能/スペースを最適化。ハードウェアがサポートするデータ型への変換では最大の性能向上が見込まれる

トレーニングされたモデルCaffe*
Tensor Flow* Why important: インターフェイスは各ハードウェア・タイプごとに直接ロードされるプラグインとして実装。プログラマーが複数のコード経路を実装、維持することなく最高の性能を提供することが可能
ExtendibilityC++

すべてのターゲットに合うように変換＆最適化

モデル・オプティマイザー変換 & 最適化

CPU プラグイン

推論エンジンIR

IR .data

Load, infer

MxNet

異なるプラット
フォーム上で最適化された推論を行う共通 API (C++)

IR = Intermediate
Representation format

Extendibility
OpenCL*GPU プラグイン

Extendibility
OpenCL*/TBD

FPGA プラグイン

Extendibility
TBD

Myriad プラグイン

GPU = Intel CPU with integrated graphics processing unit/Intel® Processor Graphics
OpenCL および OpenCL ロゴは、Apple Inc. の商標であり、Khronos の使用許諾を受けて使用しています。

34

Increase Deep Learning Workload Performance on Public Models
using OpenVINO™ toolkit & Intel® Architecture
7.73x

Relative Performance
Improvement

Comparison of Frames per Second (FPS)Standard
Caffe*
Baseline

Public Models (Batch Size)

Fast Results on Intel Hardware, even before using Accelerators
Depending on workload, quality/resolution for FP16 may be marginally impacted. A performance/quality tradeoff from FP32 to FP16 can affect accuracy; customers are encouraged to experiment to find what works best for their situation. The benchmark results reported in this deck may need to be revised as additional testing is conducted. The results depend on thespecific platform configurations and workloads utilized in the testing, and may not be applicable to any particular user’s components, computer system or workloads. The results are not necessarily representative of other benchmarks and other benchmark results may show greater or lesser impact from mitigations.For more complete information about performance andbenchmark results, visit www.intel.com/benchmarks. Configuration: Intel® Core™ i7-6700K CPU @ 2.90GHz fixed, GPU GT2 @ 1.00GHz fixed Internal ONLY testing, performed 4/10/2018 Test v312.30 – Ubuntu* 16.04, OpenVINO™ 2018 RC4. Tests were based on various parameters such as model used (these are public), batch size, and other factors. Different models canbe accelerated with different Intel hardeware solutions, yet use the same Intel software tools. Benchmark Source: Intel Corporation.
Intel’s compilers may or may not optimize to the same degree for non-Intel microprocessors for optimizations that are not unique to Intel microprocessors. These optimizations include SSE2, SSE3, and SSSE3 instruction sets and other optimizations. Intel does not guarantee the availability, functionality, or effectiveness of any optimization on microprocessors not
manufactured by Intel. Microprocessor-dependent optimizations in this product are intended for use with Intel microprocessors. Certain optimizations not specific to Intel microarchitecture are reserved for Intel microprocessors. Please refer to the applicable product User and Reference Guides for more information regarding the specific instruction sets covered by thisnotice. Notice revision #20110804

35

Increase Deep Learning Workload Performance on Public Models
using OpenVINO™ toolkit & Intel® Architecture
Comparison of Frames per Second (FPS)

19.9x1

Vgg16*

Squeezenet* 1.1(32)

Relative Performance
Improvement

20

Standard
Caffe*
Baseline

18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
GoogLeNet v1

Std. Caffe on CPU

GoogLeNet v1(32)
Public Models (Batch Size)

OpenCV on CPU

Squeezenet* 1.1

OpenVINO on CPU

Vgg16* (32)

OpenVINO on GPU

OpenVINO on FPGA

Get an even Bigger Performance Boost with Intel® FPGA
1Depending on workload, quality/resolution for FP16 may be marginally impacted. A performance/quality tradeoff from FP32 to FP16 can affect accuracy; customers are encouraged to experiment to find what works best for their situation. The benchmark results reported in this deck may need to be revised as additional testing is conducted. The results depend on thespecific platform configurations and workloads utilized in the testing, and may not be applicable to any particular user’s components, computer system or workloads. The results are not necessarily representative of other benchmarks and other benchmark results may show greater or lesser impact from mitigations.For more complete information about performance andbenchmark results, visit www.intel.com/benchmarks. Configuration: Intel® Core™ i7-6700K CPU @ 2.90GHz fixed, GPU GT2 @ 1.00GHz fixed Internal ONLY testing, performed 4/10/2018 Test v312.30 – Ubuntu* 16.04, OpenVINO™ 2018 RC4. Intel® Arria 10-1150GX FPGA. Tests were based on various parameters such as model used (these are public), batch size, andother factors. Different models can be accelerated with different Intel hardeware solutions, yet use the same Intel software tools. Benchmark Source: Intel Corporation.
Intel’s compilers may or may not optimize to the same degree for non-Intel microprocessors for optimizations that are not unique to Intel microprocessors. These optimizations include SSE2, SSE3, and SSSE3 instruction sets and other optimizations. Intel does not guarantee the availability, functionality, or effectiveness of any optimization on microprocessors not
manufactured by Intel. Microprocessor-dependent optimizations in this product are intended for use with Intel microprocessors. Certain optimizations not specific to Intel microarchitecture are reserved for Intel microprocessors. Please refer to the applicable product User and Reference Guides for more information regarding the specific instruction sets covered by thisnotice. Notice revision #20110804

36

インテル® ディープラーニング・デプロイメント・ツールキット
インテル® アーキテクチャーの性能を有効活用
モデル・オプティマイザー

推論エンジン What it is: 準備段階 -> トレーニングされたモデルをインポート What it is: 高レベルの推論 API

 Why important: 従来のトポロジー変換で性能/スペースを最適化。ハードウェアがサポートするデータ型への変換では最大の性能向上が見込まれる

トレーニングされたモデルCaffe*
Tensor Flow* Why important: インターフェイスは各ハードウェア・タイプごとに直接ロードされるプラグインとして実装。プログラマーが複数のコード経路を実装、維持することなく最高の性能を提供することが可能すべてのターゲットに合うように変換&最適化

モデル・オプティマイザー変換 & 最適化

IR

IR .data

Load, infer

MxNet

ExtendibilityC++

CPU プラグイン

推論エンジン異なるプラット
フォーム上で最適化された推論を行う共通 API (C++)

IR = Intermediate
Representation format

Extendibility
OpenCL*GPU プラグイン

Extendibility
OpenCL*/TBD

FPGA プラグイン

Extendibility
TBD

Myriad プラグイン

GPU = Intel CPU with integrated graphics processing unit/Intel® Processor Graphics
OpenCL および OpenCL ロゴは、Apple Inc. の商標であり、Khronos の使用許諾を受けて使用しています。

37

モデル・オプティマイザー さまざまなフレームワークからモデルを変換 (インテル® Optimization for Caffe*、
インテル® Optimization for TensorFlow*、Apache* MXNet) 統合モデルへの変換 (IR、later n-graph) トポロジーの最適化 (ノード集約、バッチ正規化除去、水平方向の結合処理)
 グラフ内の不変パスの畳み込み

38

中間ファイル (IR)Squeezenet1.1.caffemodel

Squeezenet1.1.bin

Squeezenet1.1.prototxt

Squeezenet1.1.xml

39

モデル・オプティマイザーによる性能向上
 使い勝手の良いPython* ベースのワークフローはフレームワークの再構築を要求しない さまざまなフレームワークからモデルを読み込む (Caffe*、
TensorFlow*、MXNet、それ以外も予定)

 Caffe*、MXNet、TensorFlow* の 100 以上のモデルを検証済み 中間ファイル (IR) は標準層を使用しており、ユーザーが提供するカスタム層は Caffe* 不要 サポートされていないレイヤーの場合には、元のフレームワークにフォールバックが可能だが、 オリジナルのフレームワークが必要インテル® DLDT は幅広い DL トポロジーをサポート:• 分類モデル:– AlexNet– VGG-16、VGG-19– SqueezeNet v1.0/v1.1– ResNet-50/101/152– Inception v1/v2/v3/v4– CaffeNet– MobileNet• オブジェクト検出モデル:– SSD300/500-VGG16– Faster R-CNN– SSD-MobileNet v1、SSD-Inception v2– Yolo Full v1/Tiny v1– ResidualNet-50/101/152, v1/v2– DenseNet 121/161/169/201• 顔検出モデル:• VGG-Face• セマンティック・セグメンテーション・モデル:• FCN840

モデル・オプティマイザー
モデル・オプティマイザーは一般的な最適化を行う:
 ノードの結合 水平方向の結合

 スケールシフトへのバッチ正規化
 畳み込みでスケールの変更
 不要なレイヤーの削除(dropout) FP16/Int8 量子化
 モデル・オプティマイザーは正規化と平均演算を追加できるので、任意の処理をディープラーニング・
モデルに ‘追加’ することが可能--mean_values (104.006, 116.66, 122.67)--scale_values (0.07, 0.075, 0.084)
41

モデル・オプティマイザー (1/2)
例
1. Batch normalization ステー
ジの削除
2. 操作を ‘include’ するために重みを再計算3. Merge Convolution とReLU を １ つの最適化されたカーネルに統合42

モデル・オプティマイザー (2/2)
モデル・オプティマイザーはトポロジーを変更可能:
 モデル・オプティマイザーは標準化と平均の操作を追加できるので、いくつかの前処理がディープラーニング・モデルに ‘追加’ されている--mean_values (104.006, 116.66, 122.67)--scale_values (0.07, 0.075, 0.084)
モデル・オプティマイザーはネットワークの一部を切り離すことが可能:
 モデルには存在する層にマッピングされない前処理/後処理の部分が存在

 モデルには推論時に使用されないトレーニングの部分が存在
 モデルは複雑すぎて一括で変換できない --input と --output を使用すべき43インテル®ディープラーニング・デプロイメント・ツールキット
インテル® アーキテクチャーの性能を有効活用
モデル・オプティマイザー

推論エンジン What it is: 準備段階 -> トレーニングされたモデルをインポート What it is: 高レベルの推論 API

 Why important: 従来のトポロジー変換で性能/スペースを最適化。ハードウェアがサポートするデータ型への変換では最大の性能向上が見込まれる

トレーニングされたモデルCaffe*
Tensor Flow* Why important: インターフェイスは各ハードウェア・タイプごとに直接ロードされるプラグインとして実装。プログラマーが複数のコード経路を実装、維持することなく最高の性能を提供することが可能
ExtendibilityC++

すべてのターゲットに合うように変換 & 最適化

CPU プラグイン

推論エンジン

モデル・オプティマイザーIR

IR .data

変換 & 最適化

Load, infer

MxNet

異なるプラット
フォーム上で最適化された推論を行う共通 API (C++)

IR = Intermediate
Representation format

Extendibility
OpenCL*GPU プラグイン

Extendibility
OpenCL*/TBD

FPGA プラグイン

Extendibility
TBD

Myriad プラグイン

GPU = Intel CPU with integrated graphics processing unit/Intel® Processor
Graphics
OpenCL および OpenCL ロゴは、Apple Inc. の商標であり、Khronos の使用許諾を受けて使用しています。

44

インテルのエッジシステムでの推論
多くのディープラーニング・ネットワークが可能 — 必要なものを選択

問題 (データセット) の複雑さがネットワーク構造を決める。複雑な問題ほど、より多くの「機能」が必要になるほど、ネットワークは深くなる。

45

推論エンジン すべてのインテル® アーキテクチャーをサポートする簡単で統一された API

 ヘテロジニアスなハードウェア・タイプにまたがってレイヤーの実行をサポート
 非同期実行により性能を向上
 次世代のインテル® アーキテクチャー・
ベースのプロセッサー向けの大規模開発推論エンジン
ランタイム

プラグイン・アーキテクチャー 幅広いインテル® アーキテクチャー(CPU/GEN/FPGA) をサポートする最適化された推論

アプリケーション/サービス

推論エンジン共通 API
FPGA プラグイン

インテル® MKL-DNN
プラグイン

clDNN プラグイン

インテル® Movidius™
プラグイン

DLA

組込み関数

OpenCL*インテル®
Movidius™ API

インテル®
Arria® 10
FPGA

CPU:
インテル® Xeon® プロセッサー/
インテル® Core™ プロセッサー/
Intel Atom® プロセッサー

インテル®
グラフィックス (GPU)インテル®
Movidius™
Myriad™ 2

46

推論エンジンプラグインでサポートされるレイヤーCPU – インテル® MKL-DNN プラグイン
FP32、INT8 (予定) のサポートインテル® Xeon® プロセッサー/インテル® Core™ プロセッサー/Intel Atom®
プロセッサー・ベースのプラットフォームのサポート(https://github.com/01org/mkl-dnn (英語))GPU – clDNN プラグイン
FP32 と FP16 (ほとんどのトポロジーで推奨) のサポート



Gen9 以降のグラフィックス・アーキテクチャーをサポート(https://github.com/01org/clDNN (英語))FPGA – DLA プラグインインテル® Arria® 10 のサポート

FP16 データ型のサポート、FP11 (予定)インテル® Movidius™ – インテル® Movidius™ Myriad™ X プラグインインテル® Movidius™ Myriad™ X (28 レイヤー) でのレイヤーセットのサポー
ト、サポートされていないレイヤーは、推論エンジン (IE) の他のプラグイン経由
FP16 サポート

Layer TypeCPU
Convolution
Yes
Fully Connected
Yes
Deconvolution
Yes
PoolingYes
ROI Pooling
Yes
ReLU
Yes
PReLU
Yes
Sigmoid
Tanh
Clamp
Yes
LRN
Yes
Normalize
Yes
Mul & Add
Yes
Scale & Bias
Yes
Batch NormalizationYes
SoftMax
Yes
Split
Yes
ConcatYes
FlattenYes
Reshape
Yes
Crop
Yes
Mul
Yes
Add
Yes
PermuteYes
PriorBox
Yes
SimplerNMS
Yes
Detection Output Yes
Memory / Delay Object
Yes
Tile
Yes

FPGA
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

GPU
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes

MyriadX
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
47

推論エンジンのワークフロー
初期化

初期化
 モデルと重みのロード
 バッチサイズの設定 (必要に応じて)
 推論プラグインをロード (CPU、GPU、FPGA)
 ネットワーク・プラグインのロード 入出力バッファーのアロケーション





入力の準備
推論
出力の判断

メインループ 入力バッファーにデータを格納 推論の実行 出力結果の判断48

48

モデルのロード49

プラグインのロード

50

入力

51

出力

52

入力データの準備

53

前処理
多くの画像フォーマットは、 インターリーブ形式 (RGB、BGR、BGRA など) だが、 推論エンジンは、RGB Planar のフォーマットを入力としている
例:
R-プレーン、G-プレーン、B-プレーン
インターリーブ

Planar

54

推論

55

全体のワークフロー
モデルのトレーニング

モデル・オプティマイザーの実行

IR モデルの読み込み

ターゲットデバイスの設定

プラグインするモデルをロード

入出力用の Blob をアロケート

入力 Blob にデータを読み込む

推論エンジン (IE) API を使用してアプリケーションに組込みCPU には インテル® MKL-DNN プラグイン、GPU には Cl-DNN を使用

ターゲットデバイスは CPU/GPU/インテル® Movidius™ NCS/FPGA

推論

56

DEMO
57

さあ、始めよう
ダウンロード Free OPENVINO™ toolkit (英語)

製品の詳細
以下のリンクを参考に:
 Developer resources (英語) Intel Tech.Decoded online webinars, tool
how-tos & quick tips (英語) Hands-on in-person events (英語)サポート
 インテルのエンジニアに連絡 & コンピューター・
ビジョンのエキスパートに公式フォーラム
Community Forum (英語) で質問
Select Intel customers contact their Intel representative for issues beyond forum support..

58

ラックレベルの密度: インテル® Xeon® プロセッサー1
ソケットあたりの同時ストリーム数1

ラックあたりの同時ストリーム数2

AVC(1080p30)

18

7,290

HEVC
(4kp30)

2

810

7,290
AVC
ストリーム

810
HEVC
ストリーム

ハードウェア要件を満たす場合。詳細は、パフォーマンス・ベンチマーク (英語) とインテル® Media Server Studio のサイトを参照してください。
ベンチマーク結果は、「Spectre」および「Meltdown」と呼ばれる脆弱性への対処を目的とした最新のソフトウェア・パッチおよびファームウェア・アップデートの適用前に取得されたものです。パッチやアップデートを適用したデバイスやシステムでは同様の結果が得られないことがあります。性能やベンチマーク結果について、さらに詳しい情報をお知りになりたい場合は、www.intel.com/benchmarks (英語) を参照してください。
1同時にトランスコードされるリアルタイム・スレッド数: インテル® Xeon® プロセッサー E3-1285L v4 とインテル® Xeon® プロセッサー E3-1585L v5 の両方ともに 18、1080p30 20Mbps ストリームおよびインテル® Media SDK (ターゲット使用率 7) を使用。注: AVC のパフォーマンスはインテル® Xeon® プロセッサー E3-1285 v4 と同じ。ベンチマークのプラットフォーム構成: プロセッサー: インテル® Xeon® プロセッサー E3-1585L v5 (3.00GHz)、リング(3.00GHz) および GT (1.15GHz)。BIOS バージョン: SKLSE2R1.R00.B104.B01.1511110114。ドライバー: 20.19.15.4444。プラットフォーム: RVP11 halo fab 2。OS: Windows* 8.1 x64 Enterprise、16GB メモリー、2 DIMM
2133MHz、1 ソケット、4 コア、インテル® Iris® Pro グラフィックス P580、インテル® ハイパースレッディング・テクノロジー有効、インテル® バーチャライゼーション・テクノロジー有効。
2ラック密度は 45 カートリッジの HP Moonshot に基づく。1 つのカートリッジに 1 つの (1 つの 4.3U シャーシに合計 45 の) インテル® Xeon® プロセッサー E3-1585L v5 が含まれる。42U サイズのラックには 9 つの 4.3U シャーシを搭載できるため、9*45=405 ソケットとして計算。インテル® Xeon® プロセッサー E3-1585L v5 AVC ストリーム=405*18=7290、インテル® Xeon® プロセッサー E3-1585L v5 HEVC ストリーム=405*2=810
ベンチマークの出典: インテル コーポレーション
インテル® コンパイラーでは、インテル® マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。これには、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 2、インテル®
ストリーミング SIMD 拡張命令 3、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 3 補足命令などの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用、機能、または効果も保証いたしません。本
製品のマイクロプロセッサー依存の最適化は、インテル® マイクロプロセッサーでの使用を前提としています。インテル® マイクロアーキテクチャーに限定されない最適化のなかにも、インテル® マイクロプロセッサー用のものがあります。
この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガイドを参照してください。注意事項の改訂 #20110804

59パフォーマンス: インテル® Xeon® プロセッサーの HEVC1
マルチストリームのパフォーマンス リアルタイム (30fps)(1xRT=30fps)
ストリーム数

リアルタイム (60fps)
ストリーム数1080p1080p

AVC-HEVC

15

7

HEVC-HEVC

4K-4K

AVC-HEVC

8442

HEVC-HEVC

2

1

インテル® Xeon® プロセッサー E31500 v5 の HEVC はターゲットの4K60 を完全にアクセラレーション

NEW! プロセッサーあたり最大 2 つのリアルタイム HEVC ストリームを処理1
ハードウェア要件を満たす場合。詳細は、パフォーマンス・ベンチマーク (英語) とインテル® Media Server Studio のサイトを参照してください。
ベンチマーク結果は、「Spectre」および「Meltdown」と呼ばれる脆弱性への対処を目的とした最新のソフトウェア・パッチおよびファームウェア・アップデートの適用前に取得されたものです。パッチやアップデートを適用したデバイスやシステムでは同様の結果が得られないことがあります。性能やベンチ
マーク結果について、さらに詳しい情報をお知りになりたい場合は、www.intel.com/benchmarks (英語) を参照してください。
115 リアルタイム HD AVC-HEVC または 4 リアルタイム UHD AVC-HEVC トランスコード、8 リアルタイム HD HEVC-HEVC または 2 リアルタイム UHD HEVC-HEVC トランスコード、インテル® Media SDK (ターゲット使用率 7) を使用、すべてのコンテンツは 8 ビット 4:2:0。- ベンチマークのプラッ
トフォーム構成: プロセッサー: インテル® Xeon® プロセッサー E3-1585L v5 (3.00GHz)、リング (3.00GHz) および GT (1.15GHz)。BIOS バージョン: SKLSE2R1.R00.B104.B01.1511110114。ドライバー: 20.19.15.4444。プラットフォーム: RVP11 halo fab 2。OS: Windows* 8.1 x64 Enterprise、
16GB メモリー、2 DIMM 2133MHz、1 ソケット、4 コア、インテル® Iris® Pro グラフィックス P580、インテル® ハイパースレッディング・テクノロジー有効、インテル® バーチャライゼーション・テクノロジー有効。ベンチマークの出典: インテル コーポレーション
インテル® コンパイラーでは、インテル® マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。これには、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 2、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 3、インテル® ストリーミング
SIMD 拡張命令 3 補足命令などの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用、機能、または効果も保証いたしません。本製品のマイクロプロセッサー依存の最適化は、インテル® マイクロプロセッサーでの使用を前提としています。インテル® マイクロアーキテクチャーに限定されない最適化のなかにも、インテル® マイクロプロセッサー用のものがあります。この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガイドを参照してください。注意事項の改訂 #20110804

60法務上の注意書きと最適化に関する注意事項 (1/2)
本資料には、開発中の製品、サービスおよびプロセスについての情報が含まれています。本資料に含まれる情報は予告なく変更されることがあります。最新の予測、スケジュール、仕様、ロードマップについては、インテルの担当者までお問い合わせください。インテル® テクノロジーの機能と利点はシステム構成によって異なり、対応するハードウェアやソフトウェア、またはサービスの有効化が必要となる場合があります。詳細については、Intel.com を参照するか、OEM または販売店にお問い合わせください。
絶対的なセキュリティーを提供できるコンピューター・システムはありません。
テストでは、特定のシステムでの個々のテストにおけるコンポーネントの性能を文書化しています。ハードウェア、ソフトウェア、システム構成などの違いにより、実際の性能は掲載された性能テストや評価とは異なる場合があります。購入を検討される場合は、ほかの情報も参考にして、パフォーマンスを総合的に評価することをお勧めします。性能やベンチマーク結果について、さらに詳しい情報をお知りになりたい場合は、http://www.intel.com/performance (英語) を参照してください。
記載されているコスト削減シナリオは、指定の状況と構成で、特定のインテル® プロセッサー搭載製品が今後のコストに及ぼす影響と、その製品によって実現される可能性のあるコスト削減の例を示すことを目的としています。状況はさまざまであると考えられます。インテルは、いかなるコストもコスト削減も保証いたしません。
四半期、年度、および将来の計画と予想について言及している本資料内の記述は、多数のリスクや不確定要素を伴う将来の見通しです。
インテルの業績および計画に影響を及ぼす可能性のある要素の詳細については、Form 10-K の年次報告書を含む、インテルの SEC 提出資料に記載されています。
インテルの業務に必要な物品およびサービスの予測は、説明のみを目的としています。インテルは、本資料で公開されている予測に関連するいかなる購入に対しても一切責任を負いません。
本資料で説明されている製品には、エラッタと呼ばれる設計上の不具合が含まれている可能性があり、公表されている仕様とは異なる動作をする場合があります。現在確認済みのエラッタについては、インテルまでお問い合わせください。
ベンチマーク結果は、「Spectre」および「Meltdown」と呼ばれる脆弱性への対処を目的とした最新のソフトウェア・パッチおよびファームウェア・アップデートの適用前に取得されたものです。
パッチやアップデートを適用したデバイスやシステムでは同様の結果が得られないことがあります。
本資料は、明示されているか否かにかかわらず、また禁反言によるとよらずにかかわらず、いかなる知的財産権のライセンスも許諾するものではありません。

インテルは、本資料で参照しているサードパーティーのベンチマーク・データまたはウェブサイトについて管理や監査を行っていません。本資料で参照しているウェブサイトにアクセスし、本資料で参照しているデータが正確かどうかを確認してください。

61

法務上の注意書きと最適化に関する注意事項 (2/2)
パフォーマンス結果は 2018 年 9 月時点のテスト結果に基づいたものであり、公開されている利用可能なすべてのセキュリティー・アップデートが適用されていない可能性があります。詳細
については、構成の開示を参照してください。絶対的なセキュリティーを提供できる製品はありません。
性能に関するテストに使用されるソフトウェアとワークロードは、性能がインテル® マイクロプロセッサー用に最適化されていることがあります。SYSmark* や MobileMark* などの性能テ
ストは、特定のコンピューター・システム、コンポーネント、ソフトウェア、操作、機能に基づいて行ったものです。結果はこれらの要因によって異なります。製品の購入を検討される場合は、他の製品と組み合わせた場合の本製品の性能など、ほかの情報や性能テストも参考にして、パフォーマンスを総合的に評価することをお勧めします。詳細については、
www.intel.com/benchmarks (英語) を参照してください。
本資料の情報は、現状のまま提供され、本資料は、明示されているか否かにかかわらず、また禁反言によるとよらずにかかわらず、いかなる知的財産権のライセンスも許諾するものではありません。製品に付属の売買契約書『Intel's Terms and Conditions of Sale』に規定されている場合を除き、インテルはいかなる責任を負うものではなく、またインテル製品の販売や使用に関する明示または黙示の保証 (特定目的への適合性、商品性に関する保証、第三者の特許権、著作権、その他、知的財産権の侵害への保証を含む) をするものではありません。
© 2018 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Inside、Intel Inside ロゴ、Arria、Intel Atom、Celeron、Intel Core、Iris、Movidius、Pentium、
Quark、Xeon、Intel Xeon Phi、Nervana、OpenVINO、Intel RealSense、VTune は、アメリカ合衆国および / またはその他の国における Intel Corporation またはその子会社の商標です。
Arduino* 101 および Arduino ロゴは、Arduino, LLC の商標または登録商標です。
OpenVX および OpenVX ロゴは Khronos Group の商標です。
OpenCL および OpenCL ロゴは、Apple Inc. の商標であり、Khronos の使用許諾を受けて使用しています。
Microsoft および Windows は、米国 Microsoft Corporation の、米国およびその他の国における登録商標または商標です。
*その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。

最適化に関する注意事項

インテル® コンパイラーでは、インテル® マイクロプロセッサーに限定されない最適化に関して、他社製マイクロプロセッサー用に同等の最適化を行えないことがあります。これには、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 2、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 3、インテル® ストリーミング SIMD 拡張命令 3 補足
命令などの最適化が該当します。インテルは、他社製マイクロプロセッサーに関して、いかなる最適化の利用、機能、または効果も保証いたしません。本製品のマイクロプロセッサー依存の最適化は、インテル® マイクロプロセッサーでの使用を前提としています。インテル® マイクロアーキテクチャーに限定されない最適化のなかにも、インテル® マイクロプロセッサー用のものがあります。この注意事項で言及した命令セットの詳細については、該当する製品のユーザー・リファレンス・ガ
イドを参照してください。
注意事項の改訂 #20110804
62