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:

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

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

需求源于手机拍摄的视频,默认参数码率较大,拍摄的文件体积较大,不便于保存和转发.手机默认拍照的720P视频,默认码率达到4M,实际上转成1M就差不多了.FFmpeg默认的转码是使用软件解码,然后软件编码,速度慢,CPU使用率太高(基于100%). 本次测试硬件环境: CPU: Intel i5- 4核2.7GHz RAM: 8GB SSD: Reeinno ST120GB GPU: Intel HD Graphics 芯片集成显卡 软件环境: Windows SP1 64bit FFmpeg v

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

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

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

前两天在论坛上看到一个问题,大意是怎么在UBUNTU下使用NDK-r20编译FFmpeg.我第一反应是不该用r20,因为我在很早前用过没有gcc版本的NDK,发现有很多问题不能编译,就立马回复了个使用r12b来编译.回到家我细想了一下,如果我就是想要用r20的NDK编译最新的FFmpeg呢?不如我们花点时间来折腾下. NDK不知道从什么版本彻底改革,使用了clang来编译,这还不是最关键的,在新的NDK里sysroot也改变了(关键是google在NDK根目录里建了一个sysroot--错误的s

7 月 31 日,阿里云视频云受邀参加由开放原子开源基金会.Linux 基金会亚太区.开源中国共同举办的全球开源技术峰会 GOTC 2021 ,在大会的音视频性能优化专场上,分享了开源 FFmpeg 在性能加速方面的实战经验以及端云一体媒体系统建设与优化. 众所周知,FFmpeg 作为开源音视频处理的瑞士军刀,以其开源免费.功能强大.方便易用的特点而十分流行.音视频处理的高计算复杂度使得性能加速成为 FFmpeg 开发永恒的主题.阿里云视频云媒体处理系统广泛借鉴了开源 FFmpeg 在性能加速方

Minimit Anima 是一个实现 CSS3 Transforms 和 Transitions 动画的 jQuery 插件.基于硬件加速的 CSS3 动画执行更快,而且它有一个类似于 jQuery 动画的 API.插件中包含的 jquery.transform.js 让你可以在不支持的 Transforms 的浏览器中实现缩放.旋转和倾斜效果. 您可能感兴趣的相关文章 Metronic – 基于 Bootstrap 响应式后台管理模板 Verlet-js:超炫的开源 JavaScript 物

我们知道在Ubuntu下直接编译FFmpeg是很简单的,主要是先执行./configure,接着执行make命令来编译,完了紧接着执行make install执行安装.那么如何使用Android的NDK编译出来可以在Android下面可以使用的FFmpeg动态链接库呢?写下这篇文章就是学习如何裁剪并且编译出来可以使用的动态库. 一.获取FFmpeg源码: 首先在编译之前,得获取一份FFmpeg的源码,如果你没有git并且也不打算使用,你可以去FFmpeg官网http://ffmpeg.org/去

Chromium站点上有个大致的框图.描写叙述了Chromium的video在各个平台 - 包含Android - 上是怎样使用硬件资源来做视频编解码加速的: 而依据Android Kitkat上的Chromium代码分析,HTML5 video播放硬件加速,终于是使用MediaCodec.java来利用本地native的硬件资源来做video视频播放加速的. Chromium的MediaPlayer或称MediaFramework, 首先是HTMLMediaElement调用一个MediaPl

  IE9 的一个重大改进就是使用了GPU硬件加速来渲染网页. 那么GPU硬件加速到底能够带来多大的性能提升? 你可以在IE的测试案例网站(http://ie.microsoft.com/testdrive/)找到答案. 其中最有名的渲染速度测试网页就是鱼缸测试 . 使用IE9和IE8以及其他浏览器分别打开该网页,立即可以对比出渲染速度的明显差异. 鱼缸测试网页网址:http://ie.microsoft.com/testdrive/Performance/FishIE%20tank/Defau

FFmpeg NDK编译 和最简单的APK 准备 硬件: 一台电脑,实验在Lenovo T430上 一个Android设备,实验在 三星S3/A7 编译环境: Ubuntu 14.04 (ant\java等命令必须支持) 工具包: NDK: https://dl.google.com/android/ndk/android-ndk32-r10b-linux-x86_64.tar.bz2 SDK:https://dl.google.com/android/adt/adt-bundle-linux-

作者:JasonWong链接:http://www.zhihu.com/question/37444226/answer/72007923来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. -----图形性能部分-----Qt的widgets部分,运行时的图像渲染性能是一般的,因为大部分的界面内容都是Qt自绘,没有走硬件加速,也就是说很多图形内容都是CPU算出来的.但是widgets底层毕竟是C++,而且Qt的模块写的也不错,做过很多优化,这个渲染的性能在桌面上与有硬件加速的框架比差别不大,除

-----图形性能部分-----Qt的widgets部分,运行时的图像渲染性能是一般的,因为大部分的界面内容都是Qt自绘,没有走硬件加速,也就是说很多图形内容都是CPU算出来的.但是widgets底层毕竟是C++,而且Qt的模块写的也不错,做过很多优化,这个渲染的性能在桌面上与有硬件加速的框架比差别不大,除非是有很多动画的复杂场景才能看出区别.不过在手机上或者嵌入式上,就会明显觉得widgets的渲染性能低了. 那么怎么办呢,Qt是不会抱死在widgets一个框架上的.所以Qt推出了Quick和

SIMD 的意思是 Single Instruction Multiple Data.顾名思义,一个指令可以处理多个数据. .NET Framework 4.6 推出的 Nuget 程序包 System.Numerics.Vectors 里面的 Vector`1 类型是有硬件加速功能的.这个硬件加速功能就是指即时编译的时候根据硬件环境选用一些 SIMD 的指令让程序运行更快. 这个硬件加速功能的威力可以用下面的方式得到验证. 用单线程的程序重复 10000000H 个单精度浮点数的加法.加法的每

目标 视频的硬件解码近来发展非常快速,尤其是在低功耗的设备上.本教程会讲述一些硬件加速的背景知识并解释一下GStreamer是怎么做的. 悄悄告诉你,如果设置正确地话,我们什么也不用做,GStreamer自动做完这一切的. 介绍 视频解码是非常消耗CPU的一个任务,尤其是1080P这种高分辨率的高清节目.幸运的是,现在的显卡都带了可编程的GPU,如果我们用GPU用来做视频解码,那么CPU就可以解放出来做其他的任务了.低功耗的CPU是无法做解码这样的工作的,这时硬件的配合就是必须的了. 目前来说(

图形是Android平台中的一个大主题,包含java/jni图形框架和2d/3d图形引擎(skia.OpenGL-ES.renderscript). 本文档描述了飞思卡尔设备上的一般Android图形堆栈和UI特性. 1. Androidt图形堆栈 所有Android 3D应用和游戏都有如下图形堆栈: Android系统UI和所有应用程序UI遵循如下二维图形堆栈,硬件渲染将使用GPU HW OpenGL-ES 2.0加速二维UI,提高性能. 硬件加速可以在i.mx6上通过device/fsl/i