概要
本記事では、CPU/GPUによるソフトウェアエンコードと、VPU（Video Processing Unit）やCPU/GPU内蔵ハードウェアエンコーダー（例：QSV、NVENC）を、柔軟性・効率・スケーラビリティという軸で整理します。4K/8K時代の実務で避けて通れない「どれを選ぶべきか」を、具体的な観点とワークロード別の指針に落とし込みます。

VPUとは何か？CPU/GPU内蔵エンコーダーとの機能的な違い

VPU（Video Processing Unit）は、動画のエンコード/デコード/前処理に特化した専用ハードウェア（多くはASIC）です。機能面ではCPU/GPU内蔵のハードウェアエンコーダー（例：QSV、NVENC）と近いものの、規模や設計のフォーカスが異なります。
CPU/GPU内蔵ハードウェアエンコーダーは便利ですが、同時並行で扱えるストリーム数には上限があります（世代やSKUに依存）。
一方、CPU本体は汎用プロセッサーなので、ソフトウェアエンコーダー（例：x264、x265）を動かす柔軟性があります。
GPU本体でも、内蔵ハードウェアエンコーダーを使わずにデコーダーやエンコーダーを実装することは技術的に可能ですが、効率は良くありません。一般的には、フレームの拡大などの前処理を行った後、ハードウェアエンコーダーに戻す用途で利用されます。

ソフトウェアエンコードの強み：圧倒的な「柔軟性」

新しいコーデックの実装や、既存コーデックの改良が容易です。アルゴリズム更新・最適化・バグ修正を素早く反映できます。

細かな内部パラメータ（レート制御、モーション推定、心理視覚最適化など）を深く調整することも可能です。
ワークロードに合わせて品質優先/速度優先のチューニングが自由です。

実務上の意味：配信・VOD・アーカイブ等で品質要件が高い/コーデック進化を素早く取り込みたい場合、ソフトウェアは強力な選択肢。

ハードウェアエンコード/VPUの強み：徹底した「効率」

消費電力あたりのスループットに優れています。専用回路ゆえに処理速度も高速です。
ストリーム単位での消費電力は、CPU/GPU内蔵ハードウェアエンコーダーとVPUで概ね同等ですが、エンコード環境を大規模化する場合はVPUの方が優位になりやすいです（ハードウェアエンコーダのみをスケールできるため、拡張性・ラック密度・冷却計画の面でも設計しやすい）。

実務上の意味：大量ストリームのライブ配信やトランスコード・クラウドスケール処理で、TCO（総所有コスト）と電力効率を最重要視するならVPUが現実解。

弱みの整理：柔軟性の壁と世代/回路依存

回路で固定された機能は後から大きく変えられません。
例）AV1の回路が無ければ後付けで対応は不可。画質アルゴリズムの根本的改善も難しい（微細なパラメータやAPI改善による向上はあり得ますが、回路構成そのものは変更できません）。
世代依存：例えば、NVENCはGPU世代ごとに、対応コーデック・プロファイル・制限が異なります。

実務上の意味：品質やコーデック戦略を頻繁に更新するチームは、ハードウェア固定の制約を考慮すべき。

スケールの論点：ストリーム数と消費電力、拡張のしやすさ

ストリーム単位の消費電力はVPUとCPU/GPU内蔵エンコーダーで大差がないケースが多いものの、エンコード拠点の規模を拡大するなら、ラックスペース密度と拡張性の点でVPUが有利になりがちです。
ラック当たりのスループット密度、冷却容易性、運用の標準化などを総合評価するとVPUの優位が見えやすいシナリオがあります。
現実的には、CPUやGPU内蔵エンコーダー単体の消費電力を正確に計測するのは困難です。

解像度が上がると必要能力は何倍？4K/8Kの目安

4K30p ≒ 1080p30 の約 4 倍の処理能力が必要
8K30p ≒ 1080p30 の約 16 倍の処理能力が必要

実務上の意味：同じ設定でも解像度が上がるだけで計算量は急増。4K/8K常時エンコードの計画では、電力・冷却・ストレージ・ネットワークまで含めた全体設計が不可欠。

HEVC/AV1の現実：圧縮率は魅力、しかしソフトウェアでは重い

HEVC/AV1は、H.264と比較して圧縮率が大幅（半分のビットレートで同品質が狙えるケース）ですが、アルゴリズムの複雑性からソフトウェアエンコードのリソース消費が非常に大きい。
ライブ用途や大規模トランスコードでは、ソフトウェアのみでHEVC/AV1を回すのは現実的でないケースが多く、ハードウェア（VPU/専用ブロック）の導入効果が顕著。

大規模エンコードの潮流：Google・Metaの取り組み

GoogleやMetaは、巨大な配信/VOD需要に応えるため、自社向けに独自のVPUを開発・運用しています。

これらは市販されておらず、自社サービス外では利用不可。

実務上の意味：パブリックな選択肢としては、市販のVPUやGPU内蔵エンコーダー、クラウド上の専用エンコードサービスを検討することになります。

市販VPUの選択肢：NETINTとFFmpeg統合の話

NETINTはVPUを市販しており、PCIe経由で装着し、API/SDKを通じて利用できます。考え方はCPU/GPU内蔵エンコーダー（QSV、NVENC等）と同様です。

NPUにハードウェアエンコード機能を搭載した構成も存在します。利用モデルは概ね同様です（記事執筆現在、著者は、下記製品でのFFmpegでのエンコードに成功できていませんが…）。

これらはFFmpegと統合して使えるよう、パッチ/プラグイン/ライブラリを提供しています。FFmpegのメインストリームに取り込まれれば、-c:v で他のハードウェアコーデックと同様に指定でき、運用の一貫性が高まります。
最近はパブリッククラウドでもNETINT VPUを選択可能なサービスがあり、オンプレ/クラウドのハイブリッド運用も現実的です。

どれを選ぶべき？ワークロード別意思決定フレーム

1) ライブ配信（常時多数ストリーム）

優先：電力効率 / スループット密度 / 運用標準化
推奨：VPUまたはCPU/GPU内蔵ハードウェアエンコーダー
メモ：ABR（HLS/DASH）多段トランスコードのパイプラインをハードウェア側へ。CPUはI/O制御と軽めの前処理へ。

2) 高品質VOD（アーカイブ/映画/配信前マスター）

優先：最終画質 / エンコード設定の自由度 / コーデック進化の取り込み
推奨：ソフトウェアエンコード（必要に応じて分散）
メモ：時間をかけて心理視覚最適化や 2-pass/多段最適化を徹底。BEAMRのCABR（Content-Adaptive Bitrate Reduction）の活用の検討。

3) ミックス運用（ライブもVODも）

優先：TCO / 運用柔軟性
推奨：ライブは VPU/ハードウェア、VODマスターはソフトウェア。クラウドとオンプレのハイブリッドでピーク対応。

4) 4K/8KやAV1へ段階移行

優先：将来の拡張性 / 電力計画
推奨：AV1/HEVCをハードウェアで支える設計を軸に、ソフトウェアは検証・マスター用途へ。

まとめ

柔軟性が必要ならソフトウェアエンコード。コーデック進化の取り込み、品質最適化に強い。
効率/スループットが必要ならVPU/ハードウェアエンコーダー。消費電力効率とラック密度でスケーラビリティに優れる。
4K/8K・AV1/HEVCの時代、計算量の爆発を前提にアーキテクチャ選定を。
大規模運用では、オンプレ/クラウド、ソフトウェア/ハードウェアのハイブリッド戦略が現実解。
NETINTなどの市販VPUは、FFmpegとの統合により既存パイプラインへスムーズに組み込める可能性が高い。

本記事の内容は、一般的な技術知見と運用現場で得られる傾向をもとに、意思決定に必要な観点を整理したものです。個別導入では、対象ワークロード・ネットワーク・ストレージ・配信要件に応じてベンチマークを実施することを強く推奨します。