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

To enable DXVA2, use the --enable-dxva2 ffmpeg configure switch. To test decoding, use the following command: ffmpeg -hwaccel dxva2 -threads 1 -i INPUT -f null - -benchmark ****************vlc 启用 dxva2.0硬件解码后,CPU使用率明显降低************* 基于ffmpeg的dxva h26

1.gpu解码器的基本调用流程 要做视频流解码,必须要了解cuda自身的解码流,因为二者是一样的底层实现,不一样的上层调用 那cuda的解码流程是如何的呢 在https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk  下载 Video_Codec_SDK_8.0.14 解压开来 在sampls里面有几个针对不同场景应用的小例子,如果不知道自己该参考哪一个,就需要去看开发文档,doc里面有一个 NVENC_VideoEncoder_API_ProgGu

这段时间在实现Gpu的视频流解码,遇到了很多的问题. 得到了阿里视频处理专家蔡鼎老师以及英伟达开发季光老师的指导,在这里表示感谢! 基本命令(linux下) 1.查看物理显卡 lspci | grep -i vga root@g1060server:/home/user# lspci | grep -i vga :) :00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1c03 (rev a1) :00.0 VGA compati

FFmpeg集成到GPU GPU加速视频处理集成到最流行的开源多媒体工具中. FFmpeg是最流行的开源多媒体操作工具之一,它有一个插件库,可以应用于音频和视频处理管道的各个部分,并在世界各地得到广泛采用. 视频编码.解码和转码是FFmpeg最流行的应用之一.由于FFmpeg和libav社区的支持以及NVIDIA工程师的贡献,这两个工具现在都支持本机NVIDIA GPU硬件加速的视频编码和解码,通过整合NVIDIA视频编解码器SDK. 利用FFmpeg的音频编解码器.流muxing和RTP协议,

===================================================== FFmpeg的库函数源码分析文章列表: [架构图] FFmpeg源码结构图 - 解码 FFmpeg源码结构图 - 编码 [通用] FFmpeg 源码简单分析:av_register_all() FFmpeg 源码简单分析:avcodec_register_all() FFmpeg 源码简单分析:内存的分配和释放(av_malloc().av_free()等) FFmpeg 源码简单分析:常

tensorflow指定GPU训练 import os os.environ[CUDA_VISIABLE_DEVICES] = '0,1'记住DEVICES是复数 range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.adarray() 两者都是均匀地(evenly)等分区间:range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用.range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者

查过好几次这个命令,总是忘,转一篇mark一下吧 转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py 1.2

GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示. 方法二:GPU-Z软件       下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三:终端查看 在运行中输入cmd,打开终端 输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 回车 输入nvidia-smi 输出为 其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory

查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1   python  your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES

[转] MATLAB下如何指定GPU资源 原文链接

FFmpeg软件只是个解码编码软件,如果支持多种格式必须先安装好对应的库,下面就说下我装的库:1. 安装faad2 # wget http://downloads.sourceforge.net/faac/faad2-2.6.1.tar.gz# tar xvfz faad2-2.6.1.tar.gz# cd faad2 # ./bootstrap # ./configure # make # make install 2. 安装liba52 # wget http://liba52.source

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

一.命令行运行python程序时 1.首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况. nvidia-smi 2.然后指定空闲的GPU运行python程序. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二.在python程序中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" PS:周期性输出GPU使用情况 每 10s 显示一次GPU使用

Pytorch指定GPU的方法 改变系统变量 改变系统环境变量仅使目标显卡,编辑 .bashrc文件,添加系统变量 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号 在程序开头设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' 在运行程序时指定 # 运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 使用torch.c

ffmpeg编解码学习   目录(?)[-] ffmpeg程序的使用ffmpegexeffplayexeffprobeexe 1 ffmpegexe 2 ffplayexe 3 ffprobeexe ffmpeg库的使用视频播放器 1 ffmpeg库的配置 2 最简单的视频播放器 3 相关结构体的研究 ffmpeg库的使用音频播放器 1 最简单的音频播放器 ffmpeg库的使用一个真正的播放器ffplay 1 真正的播放器 ffmpeg库的使用编码 1 编码 2 转码 ffmpeg源代码分析 F

感谢大神分享,虽然现在还看不懂,留着大家一起看啦 PS:有不少人不清楚“FFmpeg”应该怎么读.它读作“ef ef em peg” 0. 背景知识 本章主要介绍一下FFMPEG都用在了哪里(在这里仅列几个我所知的,其实远比这个多).说白了就是为了说明:FFMPEG是非常重要的. 使用FFMPEG作为内核视频播放器: Mplayer,ffplay,射手播放器,暴风影音,KMPlayer,QQ影音... 使用FFMPEG作为内核的Directshow Filter: ffdshow,lav fil

在CSDN上的这一段日子,接触到了很多同行业的人,尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人,有的已经是有多年经验的“大神”,有的是刚开始学习的初学者.在和大家探讨的过程中,我忽然发现了一个问题:在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟.“大神”们水平高超,探讨着深奥的问题:而初学者们还停留在入门阶段.究竟是什么原因造成的这种“两极分化”呢?最后,我发现了问题的关键:FFMPEG难度比较大,却没有一个循序渐进,由简单到复杂的教程.现在网上的有关FFMPEG的教程多半难度比较大,不太适合刚接

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本文转载自:http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/15811977 在CSDN上的这一段日子,接触到了很多同行业的人,尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人,有的已经是有多年经验的“大神”,有的是刚开始学习的初学者.在和大家探讨的过程中,我忽然发现了一个问题:在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟.“大神”们水平高超,探讨着深奥的问题:而初学者们还停留在入门阶段.究竟是什么原因造成的这种“两极分化”呢?最后,我发现了问