先说配置,我电脑E3V3+GTX780TI视频就一个普通的720P AVC1编码MP4视频,实时检测软件是CPU-Z和GPU-Z,AIDA64[全默认设置]全部用ptoplayer默认播放时候,播放30分钟,全程满帧(输入和输出帧数相等).显卡和CPU基本处于待机负载显卡核心频率在300MHZ,显存在600MHZ,TDP 4%,温度40℃:CPU温度42℃.机箱出风口基本无热风.[开启CUDA:LAV解码器]LAV使用Nvidia CUVID显卡和CPU处于中等负载显卡核心满频率875MHZ(我

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J

Qt播放视频使用QMediaPlayer要注册Lav解码器,如果手动去注册,每次去使用管理员运行命令或者生成.bat文件都比较麻烦. 解决方法步骤如下: 一:编写注册Lav解码器脚本,并取消控制台的显示,生成.bat文件. 二:使用Bat to Exe将.bat文件转换为exe文件. 三:使用QSettings和QProcess进行注册. 实现步骤: 一:注册Lav脚本 /***-------------------------取消控制台显示-----------------------****

NVIDIA A100 GPUs上硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 Leveraging the Hardware JPEG Decoder and NVIDIA nvJPEG Library on NVIDIA A100 GPUs 根据调查,平均每个人产生1.2万亿张图片,这些图片是由手机或数码相机拍摄的.这种图像的存储,特别是以高分辨率的原始格式存储,占用了大量的内存. JPEG指的是联合摄影专家组(Joint Photography Experts Group),该组于20

LAV Filter 是一款开源的DirectShow视频分离和解码软件,他的分离器LAVSplitter封装了FFMPEG中的libavformat,解码器LAVAudio和LAVVideo则封装了FFMPEG中的libavcodec.它支持十分广泛的视音频格式. 支持状况: 封装格式: MKV/WebM, AVI, MP4/MOV, MPEG-TS/PS (including basic EVO support), FLV, OGG, 以及其他ffmpeg支持的格式! 视频编码: H264,

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

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学

1: 总体结构 LAV Filter 是一款视频分离和解码软件,他的分离器封装了FFMPEG中的libavformat,解码器则封装了FFMPEG中的libavcodec.它支持十分广泛的视音频格式. 源代码位于GitHub或Google Code: https://github.com/Nevcairiel/LAVFilters http://code.google.com/p/lavfilters/ 本文分析了LAV Filter源代码的总体架构. 使用git获取LAV filter源代码之

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("

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

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

上一篇文章分析了LAV Filter 中的LAV Video的两个主要的类:CLAVVideo和CDecodeThread.文章:LAV Filter 源代码分析 3: LAV Video (1) 在这里继续上篇文章的内容.文章中提到LAVVideo主要通过CDecodeThread这个类进行解码线程的管理,其中有一个关键的管理函数:ThreadProc(),包含了对解码线程的各种操作.函数如下所示: //包含了对进程的各种操作 DWORD CDecodeThread::ThreadProc()

LAV Video 是使用很广泛的DirectShow Filter.它封装了FFMPEG中的libavcodec,支持十分广泛的视频格式的解码.在这里对其源代码进行详细的分析. LAV Video 工程代码的结构如下图所示 直接看LAV Video最主要的类CLAVVideo吧,它的定义位于LAVVideo.h中. LAVVideo.h /* 雷霄骅 * 中国传媒大学/数字电视技术 * leixiaohua1020@126.com * */ /* * Copyright (C) 2010-20

声明 什么cuDNN之类的安装,应该是毫无难度的,按照官网的教程来即可,除非...像我一样踩了狗屎运.咳咳,这些问题不是本文的关键. 本文的关键是解决pip安装tensorflow gpu版的问题. 安装环境 操作系统:64位的Windows 10 的1709版, 显卡:GTX 1080Ti Python:3.6.5,64位 准废话 在网上查了很多资料,包括tensorflow官网的安装指南,然而总是报错: Could not find a version that satisfies the

现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限.本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络.该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token.因此类似注意力机制的属性适用于整个网络.该模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲,该模型也更加简单.参数更少. 引言 深度神经网络对自然语言处理技术造成了深远的影响,尤其是机器翻译(Blunsom, 2013

我知道这非常长,可是,我坚持看完了.希望有幸看到这文章并对图形方面有兴趣的朋友,也能坚持看完.一定大有收获.毕竟知道它们究竟是怎么"私下勾搭"的.会有利于我们用程序来指挥它们....(这是我加上去的) 原文从这里開始: 要说到设计的复杂程度,那还是CPU了!这个不用讨论,非常easy的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了.还是简单说说他们的设计原理吧. CPU: 可是,如今我要问一句:"什么是CPU?"我相信大多数人并不知道什么是CPU.当然,

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

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

TVM优化GPU机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.最近,阿里巴巴集团正在为全球电子商务部署NMT服务. 将Transformer用作NMT系统的关键技术,相对于基于经典RNN / LSTM的模型具有同等(甚至更高)的精度,对于高效的离线训练更为友好.尽管Transformer在离线训练阶段很友好,打破了跨时间步长的依赖性,但在线推理效率不高.在生产环境中,已经发现,初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍至

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(上) Basic Parameters: Video: mp4, webM, avi Picture: jpg, png, gif, bmp Text: doc, html, txt, pdf, excel Video File Size:  not more than 10GB batch=16, subdivisions=1 Resolution: 416 * 416, 320 * 320. Frame: 45f/s with 320 * 320. A