【CPU】SIMD流指令集优化FFMPEG在因特尔CPU中的加速操作提升推流效率

小小杨树
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关键词：CPU、SIMD、 C++、 FFMPEG、OPENCV

一. 引言

  在上一期的【DLL】基于Python与C++的FFmpeg与OpenCV实践中实现了在cpu中使用ffmpeg和python进行读取相机获取图像数据进行推流操作，今日刷微信公众号发现一段文字提醒了我：仅考虑CPU解码，使用FFMPEG可以配合nasm编译(--enable_asm)支持CPU的SIMD流指令集(SSE、AVX、MMX)，比默认VideoCapture配置的ffmpeg性能更好。同时还可以根据需要配置解码所使用的线程数，控制sws_scale、decode的消耗。这不禁勾起我优化的欲望。

二. 实现

   鉴于本人在cpu底层的造诣颇浅，但手下有deepseek这位高效率员工，于是我去指挥ds进行优化。输入优化指令如下图所示：

image.png 以下是针对SIMD指令集和性能优化的代码修改及配置说明：

1. FFmpeg编译配置（关键）

  确保FFmpeg库编译时启用所有SIMD优化：

./configure --enable-gpl --enable-nonfree --enable-asm --enable-x86asm --enable-avx --enable-avx2 --enable-sse4 --enable-mmxe --enable-shared

若使用预编译库，需确认编译时启用了这些选项

2. 代码优化修改

修改set_codec_params函数（utils.h）：

void set_codec_params(...) {
    // 原有代码...
    codec_ctx->thread_count = 6;  // 根据CPU核心数设置（i5-11400F为6核）
    codec_ctx->thread_type = FF_THREAD_SLICE; // 启用多线程切片
    codec_ctx->flags2 |= AV_CODEC_FLAG2_FAST; // 启用快速编码模式
}

修改initialize_sample_scaler函数（utils.h）：

SwsContext* initialize_sample_scaler(...) {
    SwsContext* swsctx = sws_getContext(
        width, height, AV_PIX_FMT_BGR24,
        width, height, codec_ctx->pix_fmt,
        SWS_FAST_BILINEAR,  // 更快的缩放算法
        nullptr, nullptr, nullptr
    );
    // ...
}
#### 修改`allocate_frame_buffer`函数（utils.h）：
```shell
AVFrame* allocate_frame_buffer(...) {
    // 替换new为av_malloc确保内存对齐
    uint8_t* framebuf = static_cast<uint8_t*>(av_malloc(i + AV_INPUT_BUFFER_PADDING_SIZE));
    // ...
}

3.编码器参数优化

  由于ds的回答有些许失误。它将如下所示的代码模块修改放置在demo.cpp中进行修改，实际应为在utils.h中进行修改

image.png

4. 关键优化点说明

优化项作用
多线程切片编码充分利用6核CPU的并行能力
快速Bilinear缩放比Bicubic快30%以上，适合实时场景
内存对齐分配确保SIMD指令能高效访问内存
Ultrafast预设显著降低编码复杂度（但会增大体积）
X264高级参数禁用宏块树、分片线程等进一步降低延迟

实测

  对代码进行编译后，使用nginx开启端口后运行demo.exe可以看见如下日志信息：

image.png   根据日志信息中的using cpu capabilities: MMX2 SSE2Fast SSSE3 SSE4.2 AVX FMA3 BMI2 AVX2 AVX512可以知道：FFmpeg 使用了 libx264 编码器，并且列出了当前 CPU 支持的所有 SIMD（单指令多数据流）扩展。这些扩展有助于加速视频编码过程。

  后期的其它深度优化以及纠正待续......

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