您现在可以使用（或同时使用）FFmpeg 和 libav 来实现相同的目的。
我写了一篇文章，使您能够在 ffmpeg 和 libav 上部署和使用基于 VAAPI 的硬件编码，此外，还提供了关于您可能遇到的任何编码器限制的参考，具体取决于您的硬件。
供您参考，这里是一个示例构建，截至今天启用了所有 VAAPI 编码器，根据需要进行修改以满足您的要求：
在 Skylake 验证测试平台上构建支持 VP8/9 解码和编码硬件加速的支持 VAAPI 的 FFmpeg 二进制文件：
构建平台：Ubuntu 16.04LTS。
第一件事：
首先构建依赖链。
- 厘米：
这是用于英特尔 G45 和高清显卡系列的媒体运行时 GPU 内核管理器的 C。这是构建intel-hybrid-driver软件包的先决条件。
git clone https://github.com/01org/cmrt
cd cmrt
./autogen.sh
./configure
time make -j$(nproc) VERBOSE=1
sudo make -j$(nproc) install
sudo ldconfig -vvvv
- 英特尔混合驱动程序：
此包提供对 WebM 项目 VPx 编解码器的支持。GPU 加速是通过在英特尔 GEN GPU 上执行的媒体内核提供的。混合驱动程序提供 CPU 绑定熵（例如，CPBAC）解码并管理 GEN GPU 媒体内核参数和缓冲区。
这是使用所需配置构建libva的先决条件，因此我们可以在支持的硬件配置上访问 VPX 系列混合解码功能。
git clone https://github.com/01org/intel-hybrid-driver
cd intel-hybrid-driver
./autogen.sh
./configure
time make -j$(nproc) VERBOSE=1
sudo make -j$(nproc) install
sudo ldconfig -vvv
- 英特尔 vaapi 驱动程序：
此软件包为英特尔 GEN 显卡系列 SKU 提供 VA-API（视频加速 API）用户模式驱动程序。当前的视频驱动程序后端通过打包缓冲区和要发送到 i915 驱动程序的命令来为 GEN GPU 提供桥梁，以执行视频解码、编码和处理的硬件和着色器功能。当被调用以处理支持的硬件上的 VP8/9 混合解码任务时，它还为intel-hybrid-driver提供了一个包装器（必须使用该--enable-hybrid-codec选项进行配置）。
git clone https://github.com/01org/intel-vaapi-driver
cd intel-vaapi-driver
./autogen.sh
./configure --enable-hybrid-codec
time make -j$(nproc) VERBOSE=1
sudo make -j$(nproc) install
sudo ldconfig -vvvv
- 库：
Libva 是 VA-API（视频加速 API）的实现
VA-API 是一个开源库和 API 规范，它提供了对视频处理的图形硬件加速能力的访问。它由每个支持的硬件供应商的主库和驱动程序特定的加速后端组成。
git clone https://github.com/01org/libva
cd libva
./autogen.sh
./configure
time make -j$(nproc) VERBOSE=1
sudo make -j$(nproc) install
sudo ldconfig -vvvv
完成后，通过运行vainfo测试 VAAPI 支持的功能集：
vainfo
我当前测试平台上的输出是：
libva info: VA-API version 0.40.0
libva info: va_getDriverName() returns 0
libva info: Trying to open /usr/local/lib/dri/i965_drv_video.so
libva info: Found init function __vaDriverInit_0_40
libva info: va_openDriver() returns 0
vainfo: VA-API version: 0.40 (libva 1.7.3)
vainfo: Driver version: Intel i965 driver for Intel(R) Skylake - 1.8.3.pre1 (glk-alpha-58-g5a984ae)
vainfo: Supported profile and entrypoints
VAProfileMPEG2Simple : VAEntrypointVLD
VAProfileMPEG2Simple : VAEntrypointEncSlice
VAProfileMPEG2Main : VAEntrypointVLD
VAProfileMPEG2Main : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointVLD
VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointEncSliceLP
VAProfileH264Main : VAEntrypointVLD
VAProfileH264Main : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264Main : VAEntrypointEncSliceLP
VAProfileH264High : VAEntrypointVLD
VAProfileH264High : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264High : VAEntrypointEncSliceLP
VAProfileH264MultiviewHigh : VAEntrypointVLD
VAProfileH264MultiviewHigh : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264StereoHigh : VAEntrypointVLD
VAProfileH264StereoHigh : VAEntrypointEncSlice
VAProfileVC1Simple : VAEntrypointVLD
VAProfileVC1Main : VAEntrypointVLD
VAProfileVC1Advanced : VAEntrypointVLD
VAProfileNone : VAEntrypointVideoProc
VAProfileJPEGBaseline : VAEntrypointVLD
VAProfileJPEGBaseline : VAEntrypointEncPicture
VAProfileVP8Version0_3 : VAEntrypointVLD
VAProfileVP8Version0_3 : VAEntrypointEncSlice
VAProfileHEVCMain : VAEntrypointVLD
VAProfileHEVCMain : VAEntrypointEncSlice
VAProfileVP9Profile0 : VAEntrypointVLD
制作一个可用的 FFmpeg 构建来测试编码器：
现在，我们将构建一个 FFmpeg 二进制文件，它可以利用 VAAPI 来测试 Skylake 上的编码和解码功能，使用自定义前缀，因为我们通过测试平台上的环境模块系统加载 FFmpeg。
首先准备目标目录：
sudo mkdir -p /apps/ffmpeg/dyn
sudo chown -Rc $USER:$USER /apps/ffmpeg/dyn
mkdir -p ~/ffmpeg_sources
根据需要包括额外的组件：
（一个）。构建和部署 nasm：
Nasm是用于 x264 和 FFmpeg 使用的 x86 优化的汇编程序。强烈推荐，否则您生成的构建可能会非常慢。
请注意，我们现在已经从 Yasm 切换到 nasm，因为这是 x265、x264 等正在采用的当前汇编程序。
cd ~/ffmpeg_sources
wget wget http://www.nasm.us/pub/nasm/releasebuilds/2.14rc0/nasm-2.14rc0.tar.gz
tar xzvf nasm-2.14rc0.tar.gz
cd nasm-2.14rc0
./configure --prefix="/apps/ffmpeg/dyn" --bindir="/apps/ffmpeg/dyn/bin"
make -j$(nproc) VERBOSE=1
make -j$(nproc) install
make -j$(nproc) distclean
(b)。静态构建和部署 libx264：
该库提供 H.264 视频编码器。有关更多信息和使用示例，请参阅H.264 编码指南。这需要使用--enable-gpl --enable-libx264配置 ffmpeg 。
cd ~/ffmpeg_sources
wget http://download.videolan.org/pub/x264/snapshots/last_x264.tar.bz2
tar xjvf last_x264.tar.bz2
cd x264-snapshot*
PATH="/apps/ffmpeg/dyn/bin:$PATH" ./configure --prefix="/apps/ffmpeg/dyn" --bindir="/apps/ffmpeg/dyn/bin" --enable-static --disable-opencl
PATH="/apps/ffmpeg/dyn/bin:$PATH" make -j$(nproc) VERBOSE=1
make -j$(nproc) install VERBOSE=1
make -j$(nproc) distclean
（C）。构建和配置 libx265：
该库提供 H.265/HEVC 视频编码器。有关更多信息和使用示例，请参阅H.265 编码指南。
sudo apt-get install cmake mercurial
cd ~/ffmpeg_sources
hg clone https://bitbucket.org/multicoreware/x265
cd ~/ffmpeg_sources/x265/build/linux
PATH="$/apps/ffmpeg/dyn/bin:$PATH" cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="/apps/ffmpeg/dyn" -DENABLE_SHARED:bool=off ../../source
make -j$(nproc) VERBOSE=1
make -j$(nproc) install VERBOSE=1
make -j$(nproc) clean VERBOSE=1
(d)。构建和部署 libfdk-aac 库：
这提供了一个 AAC 音频编码器。有关更多信息和使用示例，请参阅AAC 音频编码指南。这需要使用--enable-libfdk-aac（如果还包括--enable-gpl则--enable-nonfree）配置 ffmpeg。
cd ~/ffmpeg_sources
wget -O fdk-aac.tar.gz https://github.com/mstorsjo/fdk-aac/tarball/master
tar xzvf fdk-aac.tar.gz
cd mstorsjo-fdk-aac*
autoreconf -fiv
./configure --prefix="/apps/ffmpeg/dyn" --disable-shared
make -j$(nproc)
make -j$(nproc) install
make -j$(nproc) distclean
(e)。构建和配置 libvpx
cd ~/ffmpeg_sources
git clone https://github.com/webmproject/libvpx/
cd libvpx
./configure --prefix="/apps/ffmpeg/dyn" --enable-runtime-cpu-detect --enable-vp9 --enable-vp8 \
--enable-postproc --enable-vp9-postproc --enable-multi-res-encoding --enable-webm-io --enable-vp9-highbitdepth --enable-onthefly-bitpacking --enable-realtime-only \
--cpu=native --as=yasm
time make -j$(nproc)
time make -j$(nproc) install
time make clean -j$(nproc)
time make distclean
（F）。构建 LibVorbis
cd ~/ffmpeg_sources
wget -c -v http://downloads.xiph.org/releases/vorbis/libvorbis-1.3.5.tar.xz
tar -xvf libvorbis-1.3.5.tar.xz
cd libvorbis-1.3.5
./configure --enable-static --prefix="/apps/ffmpeg/dyn"
time make -j$(nproc)
time make -j$(nproc) install
time make clean -j$(nproc)
time make distclean
（G）。构建FFmpeg：
cd ~/ffmpeg_sources
git clone https://github.com/FFmpeg/FFmpeg -b master
cd FFmpeg
PATH="/apps/ffmpeg/dyn/bin:$PATH" PKG_CONFIG_PATH="/apps/ffmpeg/dyn/lib/pkgconfig" ./configure \
--pkg-config-flags="--static" \
--prefix="/apps/ffmpeg/dyn" \
--extra-cflags="-I/apps/ffmpeg/dyn/include" \
--extra-ldflags="-L/apps/ffmpeg/dyn/lib" \
--bindir="/apps/ffmpeg/dyn/bin" \
--enable-debug=3 \
--enable-vaapi \
--enable-libvorbis \
--enable-libvpx \
--enable-gpl \
--cpu=native \
--enable-opengl \
--enable-libfdk-aac \
--enable-libx264 \
--enable-libx265 \
--enable-nonfree
PATH="/apps/ffmpeg/dyn/bin:$PATH" make -j$(nproc)
make -j$(nproc) install
make -j$(nproc) distclean
hash -r
注意：要获取调试版本，请省略该distclean步骤，您将ffmpeg_g在源子目录下找到二进制文件。
当出现问题并且可能需要 gdb 跟踪以进行调试时，我们通常希望进行调试构建。
FFmpeg 的 environment-modules 文件（如果您的前缀不同，则根据需要进行编辑，并在需要时添加冲突）：
less /usr/share/modules/modulefiles/ffmpeg/vaapi
#%Module1.0#####################################################################
##
## ffmpeg media transcoder modulefile
## By Dennis Mungai <dmngaie@gmail.com>
## February, 2016
##
# for Tcl script use only
set appname ffmpeg
set version dyn
set prefix /apps/${appname}/${version}
set exec_prefix ${prefix}/bin
conflict ffmpeg/git
prepend-path PATH ${exec_prefix}
prepend-path LD_LIBRARY_PATH ${prefix}/lib
要加载和测试，请运行：
module load ffmpeg/vaapi
通过以下方式确认一切正常：
which ffmpeg
预期输出：
/apps/ffmpeg/dyn/bin/ffmpeg
测试新编码器的示例片段：
确认 VAAPI 编码器已成功构建：
ffmpeg -hide_banner -encoders | grep vaapi
V..... h264_vaapi H.264/AVC (VAAPI) (codec h264)
V..... hevc_vaapi H.265/HEVC (VAAPI) (codec hevc)
V..... mjpeg_vaapi MJPEG (VAAPI) (codec mjpeg)
V..... mpeg2_vaapi MPEG-2 (VAAPI) (codec mpeg2video)
V..... vp8_vaapi VP8 (VAAPI) (codec vp8)
请参阅每个相关编码器的帮助文档：
ffmpeg -hide_banner -h encoder='encoder name'
测试编码器；
使用 GNU 并行，我们将使用以下示例将系统上 ~/src 路径上的一些 mp4 文件（4k H.264 测试样本，每个 40 分钟，AAC 6 通道音频）编码为 VP8 和 HEVC。请注意，我已经调整了编码器以适合我的用例，并启用了重新缩放到 1080p。根据需要进行调整。
在作业控制上，您可以使用 gnu-parallel 启动多个 VAAPI 加速作业，如下例所示：
对于 VP8，同时启动 10 个编码作业：
parallel -j 10 --verbose '/apps/ffmpeg/dyn/bin/ffmpeg -loglevel debug -threads 4 -hwaccel vaapi -i "{}" -vaapi_device /dev/dri/renderD129 -c:v vp8_vaapi -loop_filter_level:v 63 -loop_filter_sharpness:v 15 -b:v 4500k -maxrate:v 7500k -vf 'format=nv12,hwupload,scale_vaapi=w=1920:h=1080' -c:a libvorbis -b:a 384k -ac 6 -f webm "{.}.webm"' ::: $(find . -type f -name '*.mp4')
使用 GNU Parallel 的 HEVC：
对于 HEVC Main Profile，同时启动 10 个编码作业：
parallel -j 4 --verbose '/apps/ffmpeg/dyn/bin/ffmpeg -loglevel debug -threads 4 -hwaccel vaapi -i "{}" -vaapi_device /dev/dri/renderD129 -c:v hevc_vaapi -qp:v 19 -b:v 2100k -maxrate:v 3500k -vf 'format=nv12,hwupload,scale_vaapi=w=1920:h=1080' -c:a libvorbis -b:a 384k -ac 6 -f matroska "{.}.mkv"' ::: $(find . -type f -name '*.mp4')
一些注意事项：
- 英特尔的 QuickSync 非常高效。在此处查看同时运行 10 个编码的功耗跟踪和平均系统负载。
- Skylake 的 HEVC 编码器非常慢，我怀疑在我的硬件上，可能比基于软件的 x265 编码器和 kvazaar 的 HEVC 编码器慢。然而，经过良好调整，其质量明显优于其他基于硬件的编码器，例如 Maxwell GM200 系列 SKU 上的 Nvidia NVENC HEVC 编码器。然而，Pascal 上的 NVENC 编码器比 Intel 的 Skylake HEVC 编码器实现更快、更出色。
- 与 Nvidia 的 NVENC 不同，消费者 SKU 没有同步编码限制。我能够使用 VAAPI 同时运行 10 个编码会话，而使用 NVENC，我在测试台上的 GeForce GTX 系列 GPU 上最多只能同时进行两个编码。干得好，英特尔。
到今天为止，VP9 硬件加速编码现在可用于 FFmpeg。但是，您需要基于Intel Kabylake的集成 GPU 才能利用此功能。
现在，有了新的 vp9_vaapi 编码器，这就是我们得到的。
编码器选项现在可用：
ffmpeg -h vp9_vaapi
输出：
Encoder vp9_vaapi [VP9 (VAAPI)]:
General capabilities: delay
Threading capabilities: none
Supported pixel formats: vaapi_vld
vp9_vaapi AVOptions:
-loop_filter_level <int> E..V.... Loop filter level (from 0 to 63) (default 16)
-loop_filter_sharpness <int> E..V.... Loop filter sharpness (from 0 to 15) (default 4)
当您尝试在不受支持的硬件上实现这一点时会发生什么，比如 Skylake？
请参阅下面的示例输出：
[Parsed_format_0 @ 0x42cb500] compat: called with args=[nv12]
[Parsed_format_0 @ 0x42cb500] Setting 'pix_fmts' to value 'nv12'
[Parsed_scale_vaapi_2 @ 0x42cc300] Setting 'w' to value '1920'
[Parsed_scale_vaapi_2 @ 0x42cc300] Setting 'h' to value '1080'
[graph 0 input from stream 0:0 @ 0x42cce00] Setting 'video_size' to value '3840x2026'
[graph 0 input from stream 0:0 @ 0x42cce00] Setting 'pix_fmt' to value '0'
[graph 0 input from stream 0:0 @ 0x42cce00] Setting 'time_base' to value '1/1000'
[graph 0 input from stream 0:0 @ 0x42cce00] Setting 'pixel_aspect' to value '1/1'
[graph 0 input from stream 0:0 @ 0x42cce00] Setting 'sws_param' to value 'flags=2'
[graph 0 input from stream 0:0 @ 0x42cce00] Setting 'frame_rate' to value '24000/1001'
[graph 0 input from stream 0:0 @ 0x42cce00] w:3840 h:2026 pixfmt:yuv420p tb:1/1000 fr:24000/1001 sar:1/1 sws_param:flags=2
[format @ 0x42cba40] compat: called with args=[vaapi_vld]
[format @ 0x42cba40] Setting 'pix_fmts' to value 'vaapi_vld'
[auto_scaler_0 @ 0x42cd580] Setting 'flags' to value 'bicubic'
[auto_scaler_0 @ 0x42cd580] w:iw h:ih flags:'bicubic' interl:0
[Parsed_format_0 @ 0x42cb500] auto-inserting filter 'auto_scaler_0' between the filter 'graph 0 input from stream 0:0' and the filter 'Parsed_format_0'
[AVFilterGraph @ 0x42ca360] query_formats: 6 queried, 4 merged, 1 already done, 0 delayed
[auto_scaler_0 @ 0x42cd580] w:3840 h:2026 fmt:yuv420p sar:1/1 -> w:3840 h:2026 fmt:nv12 sar:1/1 flags:0x4
[hwupload @ 0x42cbcc0] Surface format is nv12.
[AVHWFramesContext @ 0x42ccbc0] Created surface 0x4000000.
[AVHWFramesContext @ 0x42ccbc0] Direct mapping possible.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000001.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Direct mapping possible.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000002.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000003.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000004.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000005.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000006.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000007.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000008.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x4000009.
[AVHWFramesContext @ 0x42c3e40] Created surface 0x400000a.
[vp9_vaapi @ 0x409da40] Encoding entrypoint not found (19 / 6).
Error initializing output stream 0:0 -- Error while opening encoder for output stream #0:0 - maybe incorrect parameters such as bit_rate, rate, width or height
[AVIOContext @ 0x40fdac0] Statistics: 0 seeks, 0 writeouts
[aac @ 0x40fcb00] Qavg: -nan
[AVIOContext @ 0x409f820] Statistics: 32768 bytes read, 0 seeks
Conversion failed!
有趣的是这个特定平台上没有 VP9 编码的入口点警告，正如 vainfo 的输出所证实的那样：
libva info: VA-API version 0.40.0
libva info: va_getDriverName() returns 0
libva info: Trying to open /usr/local/lib/dri/i965_drv_video.so
libva info: Found init function __vaDriverInit_0_40
libva info: va_openDriver() returns 0
vainfo: VA-API version: 0.40 (libva 1.7.3)
vainfo: Driver version: Intel i965 driver for Intel(R) Skylake - 1.8.4.pre1 (glk-alpha-71-gc3110dc)
vainfo: Supported profile and entrypoints
VAProfileMPEG2Simple : VAEntrypointVLD
VAProfileMPEG2Simple : VAEntrypointEncSlice
VAProfileMPEG2Main : VAEntrypointVLD
VAProfileMPEG2Main : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointVLD
VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264ConstrainedBaseline: VAEntrypointEncSliceLP
VAProfileH264Main : VAEntrypointVLD
VAProfileH264Main : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264Main : VAEntrypointEncSliceLP
VAProfileH264High : VAEntrypointVLD
VAProfileH264High : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264High : VAEntrypointEncSliceLP
VAProfileH264MultiviewHigh : VAEntrypointVLD
VAProfileH264MultiviewHigh : VAEntrypointEncSlice
VAProfileH264StereoHigh : VAEntrypointVLD
VAProfileH264StereoHigh : VAEntrypointEncSlice
VAProfileVC1Simple : VAEntrypointVLD
VAProfileVC1Main : VAEntrypointVLD
VAProfileVC1Advanced : VAEntrypointVLD
VAProfileNone : VAEntrypointVideoProc
VAProfileJPEGBaseline : VAEntrypointVLD
VAProfileJPEGBaseline : VAEntrypointEncPicture
VAProfileVP8Version0_3 : VAEntrypointVLD
VAProfileVP8Version0_3 : VAEntrypointEncSlice
VAProfileHEVCMain : VAEntrypointVLD
VAProfileHEVCMain : VAEntrypointEncSlice
VAProfileVP9Profile0 : VAEntrypointVLD
VP9 配置文件 0 的 VLD（用于可变长度解码）入口点是 Skylake 在 VP9 硬件加速方面达到的最远距离。
这些带有 Kabylake 测试台，运行这些编码测试并报告:-)