谷歌工程师详细介绍了Stadia难以察觉延迟背后的流媒体技术

Google刚刚结束其年度开发者活动Google I / O的第一天，该活动曾短暂触及Google Stadia背后的技术。虽然在为期三天的活动中只花了一个小时，但在此期间，谷歌的一些高级员工走上舞台，概述了该公司如何将延迟降低到不可思议的水平，并构建一个强大的流媒体来搭载本地游戏PC。

随着谷歌在云游戏领域取得重大进展，每个人的问题都在于，这种体验是否值得或者直接与本地硬件相媲美。为了说服开发者Stadia是即将到来的游戏的地方，Google的两位首席工程师Rob McCool和Guru Somadder以及项目经理Khaled Abdel Rahman详细阐述了该平台的技术基础。

而且似乎自从流媒体平台在GDC宣布以来，谷歌希望清除一些关于流媒体延迟的观念，这可能是，也可能不是。最值得注意的是，数据中心在整个等式中增加了多少延迟。

“从数据中心接收到的数据包到达你的时间比用大脑命令到达你手指需要的时间要短，”Somadder说。

但谷歌很快指出，以光速传播的数据本身并不是一个问题，因此转移和处理数据包所花费的额外时间会增加游戏玩家的体验延迟。

根据谷歌的说法，游戏流媒体的成功归功于能够最大限度地减少延迟的编解码器，编码器和解码器 - 以及无情地在质量和延迟之间取得正确的平衡。毕竟，游戏玩家不需要仅接收数据，而是将其快速传回服务器以响应玩家的行为。

“流光是一种专为游戏流而设计的传送引擎，”McCool说。“这是一个与游戏同时运行的程序。它从客户端以及Google的内容交付网络获取信息，并实时决定如何最大限度地提高质量，同时保持潜伏期不易察觉。

“没有一个优化可以制作完美的云游戏流媒体技术。它总是在平衡一系列的权衡。因此，如果你改进了一件事，通常会以牺牲另一件事为代价。所以解决方案不是一个优雅的算法，你可以用几行希腊符号来描述，也许从中得到一个硕士论文，它看起来非常不同。“

数据必须通过许多步骤才能到达您的家中，而Google认为需要更改此数据在网络中传输的固有方式以抵御缓冲。因此，它在Stadia的瓶颈带宽和往返传播时间(或简单的BBR)拥塞控制算法上采用了自己的游戏优化扭曲。

这是谷歌自己的宝贝，据报道“非常接近”Google Stadia的需求。BBR是一种算法，它试图在发生之前减少拥塞和数据包丢失 - 特别是在通常被称为“blufferbloat”的最后一英里。那就是当所有重要数据的数据包堆得太深，堵塞缓冲区，最终造成不必要的大量队列时。单独排队通常是游戏流的死刑。

“因此，在接收方，我们使用瑞典团队提供的WebRTC扩展来禁用缓冲并在它们到达时立即显示。对于我们的应用，控制拥塞以保持缓冲尽可能低是至关重要的。“

通过优化的BBR算法和逐帧反馈循环，Google可以避免与视频流和滞后网络流媒体服务相关的一些陷阱。

“控制器不断根据从接收设备到达的每个数据包反馈信号调整目标比特率，”McCool继续说道。“控制器使用各种滤波器，模型和其他工具，然后将它们合成为可用带宽模型，并为视频编码器选择目标比特率。

“Google经验丰富，设计算法可以对极其复杂的情况和代码进行建模，并且以毫秒级延迟进行大规模工作，这使我们处于为玩家提供这种体验的理想位置。我们以毫秒(有时甚至微秒)的水平进行调整，并及时做出明智的选择，以确保延迟时间不易察觉，同时最大限度地提高质量。我们融合了许多不同的信号模型，反馈，主动学习，传感器和紧密的反馈回路，以产生精确调整的体验。“

谷歌也坚持采用最新的编解码器，包括VP9和AV1，它希望整体改进游戏流，从而减少网络需求并提高质量。

为了吸引越来越多的野生开发者加入这项服务，Stadia还将实施一个开发友好的“Playability Toolkit”。这套API允许开发人员逐帧修改和跟踪编码器，实时指标，设备信息和延迟跟踪。

虽然我们对Google Stadia的商业模式仍有很多疑问，但谷歌I / O谈话已经略微阐明了​​谷歌打算如何利用其巨大的权重和全球网络统治来满足玩家的云游戏服务需求。

如果谈话只是几个小时，那么我们可能会有更多我们渴望的答案。我肯定知道游戏PC硬件的未来是否真的处于危险之中。