昇腾实战丨DVPP媒体数据处理视频解码问题案例

yizhihongxing

摘要:本期就分享几个关于DVPP视频解码问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法

本文分享自华为云社区《DVPP媒体数据处理视频解码问题案例》,作者:昇腾CANN 。

DVPP(Digital Vision Pre-Processing)是昇腾AI处理器内置的图像处理单元,通过AscendCL媒体数据处理接口提供强大的媒体处理硬加速能力,主要功能包括图像编解码、视频编解码、图像抠图缩放等。

本期就分享几个关于DVPP视频解码问题的典型案例,并给出原因分析及解决方法:

  1. 视频解码进程卡死,无法退出
  2. retCode返回值设置错误,导致视频解码异常
  3. 视频解码无报错,但无解码结果数据,且CPU占用率高

01 视频解码进程卡死,无法退出

现象描述

用户进程卡死,无法退出。查看应用类日志,一直重复提示信息“fault kernel_name=DvppSendVdecFrame”、“Kernel task happen error, retCode=0x28, [aicpu timeout]”,表示AI CPU异常,无法处理视频解码任务,导致任务超时。

日志片段举例如下:

[ERROR] RUNTIME(pid,pName):DateTimeMS [task.cc:878]1827 PreCheckTaskErr:[DVPP][DEFAULT]Kernel task happen error, retCode=0x28, [aicpu timeout].
[ERROR] RUNTIME(pid,pName):DateTimeMS [task.cc:676]1827 PrintAicpuErrorInfo:[DVPP][DEFAULT]Aicpu kernel execute failed, device_id=0, stream_id=177, task_id=4, fault so_name=libdvpp_kernels.so, fault kernel_name=DvppSendVdecFrame, fault op_name=, extend_info=.
[ERROR] RUNTIME(pid,pName):DateTimeMS [task.cc:878]1831 PreCheckTaskErr:[DVPP][DEFAULT]Kernel task happen error, retCode=0x28, [aicpu timeout].
[ERROR] RUNTIME(pid,pName):DateTimeMS [task.cc:676]1831 PrintAicpuErrorInfo:[DVPP][DEFAULT]Aicpu kernel execute failed, device_id=0, stream_id=170, task_id=8, fault so_name=libdvpp_kernels.so, fault kernel_name=DvppSendVdecFrame, fault op_name=, extend_info=.
[ERROR] RUNTIME(pid,pName):DateTimeMS [engine.cc:960]1766 ReportExceptProc:[DVPP][DEFAULT]Task exception! device_id=0, stream_id=107, task_id=8, type=1, retCode=0x28.
[ERROR] RUNTIME(pid,pName):DateTimeMS [engine.cc:960]1773 ReportExceptProc:[DVPP][DEFAULT]Task exception! device_id=0, stream_id=130, task_id=4, type=1, retCode=0x28.

可能原因

Device内存不足,AI CPU无法处理视频解码任务,导致任务超时。

处理步骤

1.在使用媒体数据处理V1版本的视频解码功能前,可参考性能指标说明页面中的“每路VDEC解码的内存消耗计算公式”,预估需使用的Device内存,并合理规划Device上的内存。
您可以在页面左上侧切换版本,查看对应版本的性能指标说明。

2.优化应用程序的代码逻辑,增加异常处理机制,获取视频解码异常信息,强制退出进程。

在调用aclinit接口初始化之后、调用aclvdecSendFrame接口解码之前,定义异常回调函数,并调用aclrtSetExceptionInfoCallback接口设置异常回调函数,用于获取任务异常信息,以便在异常分支中根据任务异常信息来判断是否退出应用进程。

  • 定义异常回调函数,回调函数原型为:typedef void (*aclrtExceptionInfoCallback)(aclrtExceptionInfo *exceptionInfo)
  • 实现异常回调函数,在异常回调函数fn内调用aclrtGetDeviceIdFromExceptionInfo、aclrtGetStreamIdFromExceptionInfo、aclrtGetTaskIdFromExceptionInfo接口分别获取Device ID、Stream ID、Task ID。

根据Stream ID、Task ID判断Device是否异常,若异常,则强制退出进程。

异常回调函数实现示例如下:

void dvpp_callback(aclrtExceptionInfo * exception_info)
{
    uint32_t taskId = aclrtGetTaskIdFromExceptionInfo(exception_info);
    uint32_t streamId = aclrtGetStreamIdFromExceptionInfo(exception_info);
    uint32_t deviceId = aclrtGetDeviceIdFromExceptionInfo(exception_info);
 if(taskId == 0xffffffff) || (streamId == 0xffffffff) {
 //Device异常,强制退出进程
 } else {
 //任务异常,如果频繁出现(例如,统计1秒内触发异常回调函数的次数),进程退出
 }
 return;
}

3.调用aclrtSetExceptionInfoCallback接口设置异常回调函数。

02 retCode返回值设置错误,导致视频解码异常

现象描述

调用aclvdecSendFrame接口发送一帧码流后,继续复用输出图片描述信息,进行后续帧码流的解码操作,结果反复出现解码不成功、解码异常的情况。

日志片段举例如下:

Channel[0]: success to aclvdecSendFrame, loop=1, count=7
get frame success, totalCount=7
packet.size is 26084.
Channel[0]: begin to send frame, loop=1, count=8
acldvppGetPicDescRetCode, retCode: 2.
Vdec ERROR!!!!!!!!!!!!!!!!
errCount is 3. total count is 3.
!!!!!!!!!!!!!!!!!!acldvppGetPicDescRetCode, retCode: 2.right_count:0,fail_count:3,total_count:3
Channel[0]: success to aclvdecSendFrame, loop=1, count=8
get frame success, totalCount=8
packet.size is 27927.
Channel[0]: begin to send frame, loop=1, count=9
acldvppGetPicDescRetCode, retCode: 2.
Vdec ERROR!!!!!!!!!!!!!!!!
errCount is 4. total count is 4.
!!!!!!!!!!!!!!!!!!acldvppGetPicDescRetCode, retCode: 2.right_count:0,fail_count:4,total_count:4

可能原因

根据日志中的提示,通过acldvppGetPicDescRetCode接口获取到的retCode为2,retCode为非0值时,表示解码异常。

再查看代码逻辑时,发现由于前一帧码流解码失败,retCode被置为2,在复用输出图片描述信息时,retCode也继承了前一帧解码失败的状态值2,导致AscendCL在解码后续帧时,获取到retCode值为2,就一直判断解码是失败。

处理步骤

如果存在复用输出图片描述信息的场景,需先调用acldvppSetPicDescRetCode设置为0,防止前一帧解码异常的状态影响后续解码。

03 视频解码无报错,但无解码结果数据、CPU占用率高

现象描述

查看应用类日志,无ERROR报错、无解码结果数据输出,另外,在运行应用程序的Linux服务器上执行top命令,该应用进程的CPU占用率持续升高。

可能原因

1. 无ERROR、无解码结果数据输出,初步判断可能是因为解码发帧接口aclvdecSendFrame调用正常,但未触发回调函数,无法获取解码结果数据。

2. 检查触发回调函数的代码逻辑。

按照视频解码的接口调用逻辑:由用户提前创建一个单独的线程,并自定义线程函数,在线程函数内调用aclrtProcessReport接口,通过该接口配置超时时间,等待指定的超时时间后,触发回调函数,获取解码结果数据。

Channel[0]: success to aclvdecSendFrame, loop=1, count=7
get frame success, totalCount=7
void *ThreadFunc(aclrtContext sharedContext)
{
 if (sharedContext == nullptr) {
 ERROR_LOG("sharedContext can not be nullptr");
 return ((void*)(-1));
 }
 INFO_LOG("use shared context for this thread");
 aclError ret = aclrtSetCurrentContext(sharedContext);
 if (ret != ACL_SUCCESS) {
 ERROR_LOG("aclrtSetCurrentContext failed, errorCode = %d", static_cast<int32_t>(ret));
 return ((void*)(-1));
 }
 INFO_LOG("thread start ");
 while (runFlag) {
 // Notice: timeout 1000ms
 (void)aclrtProcessReport(1000);
 }
 return (void*)0;
}

3. 如果触发回调函数的接口调用逻辑正确,则在aclrtProcessReport接口处增加日志打印,判断应用运行过程中线程是否成功调用了aclrtProcessReport接口,只有成功调用aclrtProcessReport接口,才会触发回调函数。

示例代码如下:

while (runFlag) {
 // Notice: timeout 1000ms
 aclError ret = aclrtProcessReport(1000);
 printf("aclrtProcessReport failed, ret=%d.\n", ret);
}

4. 修改代码后,重新编译运行应用。

在终端屏幕重复出现以下打印信息,表示调用aclrtProcessReport接口失败:

aclrtProcessReport failed, ret = 107012

查阅该接口的返回值说明,107012表示线程未订阅或重复订阅。

5. 检查代码逻辑,检查是否调用aclvdecSetChannelDescThreadId接口绑定用户新建的线程,按照VDEC视频解码的接口调用逻辑,只有调用该接口绑定用户线程,才可以触发调用aclrtProcessReport接口,进而触发回调函数。

6. 修改代码后,重新编译运行应用,视频解码正常,正常输出解码结果数据,同时CPU占用率下降。

处理步骤

参见视频解码的接口调用流程页面或者参考VDEC功能样例开发视频解码功能。您可以在页面左上侧切换版本,查看对应版本的接口调用流程。

其中,需关注以下注意点:

  • 创建新线程,并自定义线程函数,在线程函数内调用aclrtProcessReport接口,等待指定时间后,触发回调函数中的回调函数。
  • 需调用aclvdecSetChannelDescThreadId接口绑定用户创建的新线程。
  • 释放资源时,依次销毁通道、销毁通道描述信息后,才可以销毁中用户创建的新线程。

04 更多介绍

[1]昇腾文档中心

[2]昇腾社区在线课程

[3]昇腾论坛

 

点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

原文链接:https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/17381912.html

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:昇腾实战丨DVPP媒体数据处理视频解码问题案例 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月8日
下一篇 2023年5月8日

相关文章

  • caffe搭建–caffe- win10 vs2015 编译(支持GPU)–注意在cmake的时候需要根据情况仔细修改配置

    –http://blog.csdn.net/longji/article/details/60964998 注意: 在cmake的时候需要根据情况仔细修改配置,比如,如果gpu的能力不足3.0的话,在windows上就不能开启cudnn,应当设置为OFF,否则后面运行的时候将开启cudnn,但是事实上硬件不能支持,倒时候还得回来重新修改配置重新编译。 01…

    2023年4月8日
    00
  • caffe中的props

    VS .props解析       在VS 2010项目文件夹中属性表文件的新的格式(.props)。Visual Studio 2010引入了用户设置文件(Microsoft.cpp.<Platform>.users.props)以控制包括全局搜索路径在内的全 局设置。这些文件位于$(USERPROFILE)appdatalocalmicros…

    2023年4月6日
    00
  • [DeeplearningAI笔记]序列模型1.5-1.6不同类型的循环神经网络/语言模型与序列生成

    5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.5不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络,但是对于很多应用Tx和TyTx和Ty并不一定相等。 在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络。 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中,RNN的输出和输入序列长度一致–Tx=Ty…

    2023年4月6日
    00
  • TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 运行步骤 1.从 YOLO 官网下载 YOLOv3 权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 下载过程如图: 2.转换 Darknet YOLO 模型为 K…

    2023年4月8日
    00
  • 反卷积(Transposed Convolution)

    反卷积的具体计算步骤 令图像为   卷积核为       case 1 如果要使输出的尺寸是 5×5,步数 stride=2 ,tensorflow 中的命令为: transpose_conv = tf.nn.conv2d_transpose(value=input, filter=kernel, output_shape=[1,5,5,1], stride…

    2023年4月8日
    00
  • pytorch 与 numpy 的数组广播机制

    numpy 的文档提到数组广播机制为:When operating on two arrays, NumPy compares their shapes element-wise. It starts with the trailing dimensions, and works its way forward. Two dimensions are com…

    2023年4月6日
    00
  • 循环神经网络学习笔记

    RNN是为了处理序列数据而生,能够顺序获取序列之间的关系,但是也存在处理过长序列会引起梯度消失、梯度爆炸,信息丢失问题。为了解决RNN的问题,LSTM就诞生了,LSTM主要是通过遗忘门,输入门,输出门来解决这些问题。遗忘门主要是来控制记住什么信息,忘记什么信息。比如我今天下午去游泳,对于泳字来说只有游字是重要的,前面的几个字不重要,这时遗忘门就要告知泳字前面…

    2023年4月8日
    00
  • pytorch Model to keras model

    pytorch model to keras model 概述 依赖 安装方式 代码 概述 使用pytorch建立的模型,有时想把pytorch建立好的模型装换为keras,本人使用TensorFlow作为keras的backend 依赖 标准库依赖: pytorch keras tensorflow pytorch2keras 安装方式 conda ins…

    2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部