面向实时视频AIGC的分布式转码架构性能优化与瓶颈分析 大家好，今天我们来探讨一个非常热门且具有挑战性的领域：面向实时视频AIGC的分布式转码架构。随着AIGC（AI Generated Content）的兴起，对视频处理的需求呈指数级增长，尤其是在实时场景下，对转码的性能、稳定性和可扩展性提出了极高的要求。本讲座将深入分析分布式转码架构的各个环节，重点关注性能优化策略和瓶颈分析，并结合实际代码案例，帮助大家更好地理解和应用相关技术。 一、实时视频AIGC转码的需求与挑战 AIGC在视频领域的应用，例如实时风格迁移、内容增强、虚拟形象驱动等，都离不开高效的视频处理管道。在实时场景下，我们面临以下关键挑战： 低延迟： 用户期望看到的是近乎实时的效果，转码延迟必须尽可能低。 高吞吐： 需要处理大量的并发请求，保证系统能够支撑高并发的用户访问。 异构计算： AIGC算法通常对计算资源有特殊要求，例如GPU加速，需要支持异构计算环境。 质量保证： 在保证速度的同时，需要尽可能地保持视频质量，避免过度压缩导致的失真。 成本控制： 高性能的计算资源成本较高，需要在性能和成本之间找到平衡点。 二、分 …