2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

原文链接:https://developer.nvidia.com/ffmpeg GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg and libav are among the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins t…

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是…

目录(?)[-] 私有驱动 编译 FFMPEG 使用 nvenc 这篇文档介绍如何在 ffmpeg 中使用 nvenc 硬件编码器. 私有驱动 nvenc 本身是依赖于 nvidia 底层的私有驱动的,所以想要使用编码器首先需要安装 nvidia 的私有驱动.在 NVIDIA VIDEO CODEC SDK 的介绍中说明,最新版本的 nvenc sdk 5.0 在 Linux 需要 346.22 以上的驱动,在windwos 下则需要 347.07 以上的驱动 The latest NVENC…

为了搞硬件加速编解码,用了一周时间来看 CUDA,接下来开始加以总结. 一.什么是 CUDA (1)首先需要了解一下,什么是 CUDA. 参看:百度百科 -- CUDA 参看:CUDA基础介绍 参看:cuda入门 参看:CUDA知识普及 参看:CUDA学习笔记 CUDA (Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构),是显卡厂商 NVIDIA 在2007年推出的并行计算平台和编程模型.它利用图形处理器 (GPU) 能力,实现计算性能的显著提高.CUD…

1.目标 <1>显卡性能参数: <2>方案可行性: 2.平台信息 2.1.查看当前显卡信息 命令:  lspci |grep VGA  信息:  01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1) 解析:  GK106,是一个由英伟达公司制造的适配器图形处理和加速核心芯片. 从NVIDIA支持的矩阵表中查找出GK106支持格式分别为:  NVDEC解码:…

这几天在做dxva2硬件加速,找不到什么资料,翻译了一下微软的两篇相关文档.这是第二篇,记录用ffmpeg实现dxva2. 第一篇翻译的Direct3D device manager,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6124588.html 第二篇翻译的在DirectShow中支持DXVA 2.0,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6125351.html 在做dxva2的过程中,参考了许多网上的代码,这些代码…

最近一直在研究Linux下利用GPU进行硬件加速转码的方案,折腾了很久,至今没有找到比较理想的硬加速转码方案.似乎网上讨论这一方案的文章也特别少,这个过程中也进行了各种尝试,遇到很多具体问题,以下便对之前所作的一些工作做一些总结和分享,省的时间长了自己也忘记了,也希望后来者能少走弯路,并找到适合自己的最佳方案. 背景: 项目需要在指定的linux服务器上对视频源进行转码存储,以节省存储空间.操作系统必须是Linux,用来硬加速转码的GPU是nViDIA的GT440. 方案1: 由于nViDIA的…

概述 NVIDIA Jetson TX1是计算机视觉系统的SoM(system-on-module)解决方案.它组合了最新的NVIDIAMaxwell GPU架构,其具有ARM Cortex-A57 MPCore(Quad-Core)CPU族,实现性能与电源功耗的最大优化,满足下一代产品的工业视觉计算的要求. Jetson TX1 SoM设计满足低功耗环境要求,集成: l  先进的3D图形.视频和图像处理 l  并行计算.机器视觉.机器学习能力 l  32bit和64bit的操作能力 除了性能和…

Nvidia硬解码总结 1.前言 本文的主要目的是对近期进行的nvidia硬件解码工作的记录和总结.至于为什么研究nvidia硬件解码的具体内容,其实主要是为了在项目中能够利用nvidia的硬件解码和编码能力,提高单机的编解码并行能力.截止当前,nvidia的硬件编码官方提供了nvenc的方法,且在ffmpeg中已经增加了对nvenc的编码库.对于硬件解码,官方提供了基于cuda的解码方法,但是ffmpeg中还没有相应的解码库.所以,我的目的就是调研一下这个硬解方案,并将其自定义增加到ffmpe…