硬件编解码器

解码器的存在是因为音频视频数据存储要先通过压缩，否则数据量太庞大，而压缩需要通过一定的编码，才能用小的容量来存贮质量高的音频视频数据。因此，在需要对数据进行播放时，要先通过硬件解码器进行解码。

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视频编解码器原理

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音频和视频都需要可定制的压缩方法。工程师和数学家们尝试了很多种不同的办法来试图解决这个问题。其中，前端负责高清图像的采集，传输负责高清图像的输送，后端负责高清图像的存储，中心负责高清图像的显示和业务的管理。一个复杂的平衡关系存在于以下因素之间：视频的质量、用来表示视频所需要的数据量(通常称之为码率)、编码算法和解码算法的复杂度、针对数据丢失和错误的鲁棒性(Robustness)、编辑的方便性、随机访问、编码算法设计的完整性、端到端的延长以及其它一些因素。

编解码器好坏

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当我们评价一个东西是好或者不好，首先需要给出一个测度。从广义上看，编解码器的测度是多个维度的函数，维度包括：压缩效率（即码率和质量）、算法复杂度（时间、空间复杂度）、实现复杂度（平台支持能力、技术人员市场占比）、系统指标（可并行性、可扩展性、延迟大小、抗误码能力）等。由于这些维度之间是互相制约的，实际研发中只能取主要维度而牺牲其他方面，取得某种平衡。频率或其它并以数字的形式表示的，在发动机实际运转过程中，由于信号变化很快，很难从这些不断变化的数字中发现问题所在，因此可以利用解码器自带的示波器功能，对电控发动机系统里的曲轴传感器信号。比如在视频内容生产领域用的JPEG2K、TICO等编码器，就强调低复杂度，压缩比并没有分发领域的HEVC、H264等高。再比如H264编码器，会分为不同的profile或类型，直播编码器码率通常是离线编码器1.5到2倍，就是为了降低延迟而牺牲了压缩效率。

编解码器的前景

首先，视频作为所谓较大的大数据，存取和交换都离不开压缩和解压。因此，背后的编解码技术（及工程师）是被需要的，短期不会被冷落。但是换个角度看，正是因为编解码无处不在，高频和基础的特点，尽管逻辑上常常放在应用层，但技术下沉或者说硬核化的趋势很明显。解码就不用说了，播放器大都调用芯片内置的硬解码。编码方面，情况好一些，NTT，索喜（Socionext）、富士通这些***做编码芯片的厂商主要集中在***领域。量化器采用分层量化，即选用不同的步长，针对DCT变换后的不同系数进行量化。真正走量的互联网视频服务商大多还是用云+软编码的方式。不过如前面提到的，平台厂商有***的趋势，Intel和Nvida就是代表。特别是Intel，本身就是云计算的主力平台，其新的CPU+FPGA的计算平台值得期待，尽管现在主打AI对抗Nivida。但视频方面不难推测，Media SDK应该逐步支持到FPGA层面。从这个意义上看，FPGA/ASIC 做编解码前景还是不错的，适合于练内功的人，但就业口子不大，集中在少数几家。相比来说，软件编解码门槛低，口子宽但变化快。

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