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GPU T4解码能力
2024-11-02
Tesla T4视频编码性能分析
Tesla T4视频编码性能分析 从开普勒开始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码: GPUs 支持完全加速的硬件视频解码.最近发布的图灵硬件提供了张量核心和更好的机器学习性能,但新的 GPU 还加入了新的多媒体功能,如改进的 NVENC 单元,以在视频编解码器中提供更好的压缩和图像质量. 看一看图灵设计的新的 NVENC 单元的性能和质量. NVENC 性能测试设置 H.264 出现于 15 年前,已经成为一种无处不在的视频编码标准.它已经成为业界最重要和最广泛的编解码
【GPU编解码】GPU硬解码---CUVID
问题描述:项目中,需要对高清监控视频分析处理,经测试,其解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,解码成为系统的瓶颈. 解决思路: 利用GPU解码高清视频,降低解码所占用CPU资源,加速解码过程. 一.OpenCV中的硬解码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行读取视频,由cv::gpu::VideoReader_GPU完成,其示例程序如下. int main(int argc, const char* argv[]) { ) ; ]); cv::namedWindow("
【视频开发】GPU编解码:GPU硬解码---DXVA
GPU编解码:GPU硬解码---DXVA 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream;IDCT,反余弦变换;Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction;PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc;IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc;最后MoComp加速仅包含PostProc.一款显卡芯片在硬件支持
【计算机视觉】【并行计算与CUDA开发】GPU硬解码---CUVID
问题描述:项目中,需要对高清监控视频分析处理,经测试,其解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,解码成为系统的瓶颈. 解决思路: 利用GPU解码高清视频,降低解码所占用CPU资源,加速解码过程. 一.OpenCV中的硬解码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行读取视频,由cv::gpu::VideoReader_GPU完成,其示例程序如下. 1 int main(int argc, const char* argv[]) 2 { 3 if (argc != 2) 4 re
【GPU编解码】GPU硬解码---DXVA
前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码,下面将介绍利用DXVA进行硬解码. 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream:IDCT,反余弦变换:Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction:PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc:IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc:最后MoC
【GPU编解码】GPU硬编码
一.OpenCV中的硬编码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行写视频,编码过程由cv::gpu::VideoWriter_GPU完成,其示例程序如下. int main(int argc, const char* argv[]) { ) { std::cerr << "Usage : video_writer <input video file>" << std::endl; ; } const double FPS = 25.0; cv
【GPU编解码】GPU硬编码 (转)
一.OpenCV中的硬编码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行写视频,编码过程由cv::gpu::VideoWriter_GPU完成,其示例程序如下. 1 int main(int argc, const char* argv[]) 2 { 3 if (argc != 2) 4 { 5 std::cerr << "Usage : video_writer <input video file>" << std::endl; 6 return
【GPU编解码】GPU硬解码---DXVA (转)
前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码,下面将介绍利用DXVA进行硬解码. 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream:IDCT,反余弦变换:Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction:PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc:IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc:最后MoC
【计算机视觉】【并行计算与CUDA开发】GPU硬解码---DXVA
前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码,下面将介绍利用DXVA进行硬解码. 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream:IDCT,反余弦变换:Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction:PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc:IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc:最后MoC
从VGA到GPU!细数二十年显卡发展历程
VGA有很多层涵义,本来是用于代表一个分辨率(您可能不了解VGA,但应该知道QVGA代表什么),随后被普遍称为显示输出接口.为了输出VGA分辨 率.提供VGA输出接口,显卡和VGA就有了不解之缘,显卡被称为VGA Card是有历史原因的,如果您对此感兴趣的话,请慢慢看: ● 什么是VGA? VGA,Video Graphic Array,视频图形阵列,表示一组点阵图形,长640像素宽480像素,最初能够输出640×480分辨率的接口叫做D-Sub,也被称作VGA接口, 它是一个15针的梯形插头
MediaCodec在Android视频硬解码组件的应用
https://yq.aliyun.com/articles/632892 云栖社区> 博客列表> 正文 MediaCodec在Android视频硬解码组件的应用 cheenc 2018-09-03 11:21:35 浏览433 评论0 android 函数 阿里技术协会 OpenGL 摘要: 本文大致介绍了一下Android MediaCodec 在解码的接口调用流程和主流业务逻辑. 背景: 随着多媒体产业的发展,手机端对视频解码性能要求越来越高.如果采用cpu进行解码,则会占用很多cp
IP通信中音频编解码技术与抗丢包技术概要
此文较长,建议收藏起来看. 一.一个典型的IP通信模型 二.Server2Server技术分类 Server2Server这块也是一个专门的领域,这里只简单分个类. 1.同一国家相同运营商之间: 同一运营商之间也有丢包,在铁通,鹏博士等运营商中尤甚.并且在晚高峰的时候表现更加突出. 2.同一国家不同运营商之间: 在很多时候,由于运营商之间的结算和有限带宽的问题.运营商之间的网络不稳定. 3.不同国家之间: 同一个国家都这么多问题,不同国家的问题回更复杂,在不同的国家要选择好的机房,实时选择实时监
【并行计算与CUDA开发】英伟达硬件加速编解码
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
【miscellaneous】最新HEVC/H.265 4K视频,显卡解码测试
转载自:http://bbs.zol.com.cn/diybbs/d34441_76103.html 4K这个概念也在最近几年开始流行了起来,无论是4K显示器.4K电视盒子,还是4K游戏对硬件的要求也越来越高.很多玩家,为了达到"4K"标准,不得不去升级自己的设备.最近又推出了HEVC/H.265视频编码标准,相较于之前的H.264标准有了相当大的改善. H.265旨在在有限带宽下传输更高质量的网络视频,仅需原先的一半带宽即可播放相同质量的视频.这也意味着,我们的智能手机.平板机等移动
【miscellaneous】硬解码与软解码
在显卡技术日益成熟的今天,一些概念我们都不是很清楚了,那么显卡硬件解码功能是什么意思呢?高清硬解和软件有什么不同呢?显卡配置需不需要考虑硬件解码呢?电脑爱好者为您分析. 什么是硬件解码? 显卡硬件解码是将原来全部交由CPU来处理的视频数据的一部分交由GPU来做,而GPU的并行运算能力要远远高于CPU,这样可以大大的降低对CPU的负载,CPU的占用率较低了之后就可以同时运行一些其他的程序了,当然,对于较好的处理器来说,比如Intel i5,或者AMD 任何一款四核心处理器来说,硬解和软解的区别只是
基于FFmpeg的Dxva2硬解码及Direct3D显示(四)
初始化硬解码上下文 目录 初始化硬解码上下文 创建解码数据缓冲区 创建IDirectXVideoDecoder视频解码器 设置硬解码上下文 解码回调函数 创建解码数据缓冲区 这一步为了得到 LPDIRECT3DSURFACE9* 实例 m_pSurface,就是之前说过的那个数组. // m_surfaceNums 为希望创建的缓冲区个数,单路视频一个就够了,太多可能显存不够用 m_pSurface = (LPDIRECT3DSURFACE9*)av_mallocz(m_surfaceNums
Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本)
0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com
编解码-protobuf
Google的Protobuf在业界非常流行,很多商业项目选择Protobuf作为编解码框架,Protobuf的优点. (1)在谷歌内部长期使用,产品成熟度高: (2)跨语言,支持多种语言,包括C++.Java和Python: (3)编码后的消息更小,更加有利于存储和传输: (4)编解码的性能非常高: (5)支持不同协议版本的前向兼容: (6)支持定义可选和必选字段. Protobuf的入门 Protobuf是一个灵活.高效.结构化的数据序列化框架,相比于XML等传统的序列化工具,它更小,更快,
各种音视频编解码学习详解 h264 ,mpeg4 ,aac 等所有音视频格式
编解码学习笔记(一):基本概念 媒体业务是网络的主要业务之间.尤其移动互联网业务的兴起,在运营商和应用开发商中,媒体业务份量极重,其中媒体的编解码服务涉及需求分析.应用开发.释放 license收费等等.最近因为项目的关系,需要理清媒体的codec,比较搞的是,在豆丁网上看运营商的规范标准,同一运营商同样的业务在不同文档中不同的要求,而且有些要求就我看来应当是历史的延续,也就是现在已经很少采用了.所以豆丁上看不出所以然,从 wiki上查.中文的wiki信息量有限,很短,而wiki的英文内容内多,
(中级篇 NettyNIO编解码开发)第八章-Google Protobuf 编解码-2
8.1.2 Protobuf编解码开发 Protobuf的类库使用比较简单,下面我们就通过对SubscrjbeReqProto进行编解码来介绍Protobuf的使用. 8-1 Protobuf入门TestsubscrjbeReqProto package lqy7_protobuf_140; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import com.google.protobuf.InvalidProtocolBuff
利用GPU实现大规模动画角色的渲染
0x00 前言 我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好,甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了. 但不幸的是,渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的,因为有太多Draw Call的问题,如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销,最后我们必须找到其他的解决方案.那么本文就来聊聊利用GPU实现角色的动画效果,减少CPU端的蒙皮开销:同时将渲染10,000个带动画的模型的Draw Call从10,000+减少到22个.(模型来自:RTS
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