虽然FFmpeg本身有cuvid硬解,但是找不到什么好的资料,英伟达的SDK比较容易懂,参考FFmpeg源码,将NVIDIA VIDEO CODEC SDK的数据获取改为FFmpeg获取,弥补原生SDK不能以流作为数据源的不足.所用SDK版本为Video_Codec_SDK_7.1.9,英伟达官网可下载. 1.修改数据源 首先是FFmpeg的一些常规的初始化 bool VideoSource::init(const std::string sFileName, FrameQueue *pFram

虽然FFmpeg本身有cuvid硬解,但是找不到什么好的资料,英伟达的SDK比较容易懂,参考FFmpeg源码,将NVIDIA VIDEO CODEC SDK的数据获取改为FFmpeg获取,弥补原生SDK不能以流作为数据源的不足.所用SDK版本为Video_Codec_SDK_7.1.9,英伟达官网可下载. 1.修改数据源 首先是FFmpeg的一些常规的初始化 bool VideoSource::init(const std::string sFileName, FrameQueue *pFram

2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics

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

这篇文章主要分析 NVCUVID 提供的解码器,里面提到的所有的源文件都可以在英伟达的 nvenc_sdk 中找到. 解码器的代码分析 SDK 中的 sample 文件夹下的 NvTranscoder 中包含了编码器和解码器的用法,编码器的内容不在这里分析,因为 FFMPEG 中已经包含了相关的代码,不需要其他的处理. 解码器在 SDK 中有一份封装,主要是 NvTranscoder 下的 VideoDecoder 类.目前这个类的具体用法还不是特别的清楚.分析将会从 main 函数开始. ma

1.系统信息 操作系统版本:CentOS7.X 显卡版本:英伟达 Tesla P100 其他软件包安装信息: CUDA 9.0 CUDNN 7.4.2.24 lightgbm 2.2.X Boost 1.61 CMake 3.12 特别说明,如果没有在官网找到你的显卡版本对应的驱动,请尽快寻找你的显卡提供商确认驱动信息,不要轻易尝试:那就是在浪费时间,切记! 2.安装P100驱动 这里安装P100驱动的方式,通过Yum Rpm包的安装方式,其他相关的Linux系统可以通过对应的包管理或者二进制的

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu18.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考: 1.卸载系统里低版本的英伟达驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.把显卡驱动加入PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get update 3.查找英伟达显卡驱动最新版本号 sudo apt-cache search nv

为了了解,上来先看几篇中文博客进行简单了解: 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL?(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信(GPU卡通信模式测试) nvidia-nccl 学习笔记 (主要是一些接口介绍) https://developer.nvidia.com/nccl (官方网站) https://github.com/NVIDIA/nccl (官方仓库) https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/het

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对