完整代码和编译生成的可执行文件放在这里: https://github.com/ZihaoZhao/CUDA_study/tree/master/Reduction 总结一下,这一篇我们使用CUDA完成了一个基础的并行归约算法,不过这算法还有很大的优化空间,接下来我们一起对这个算法进行优化,看看能再加快多少。
FFmpeg默认合并命令使用 CPU 编解码,不使用GPU加速,如ffmpeg -i input.mp4 -vf "ass=subtitle.ass" -c:a copy output.mp4,而转码速度非常慢,并且期间CPU 使用率非常高,那么就不能干其他事了。 如果要使用GPU加速,只需要通过添加参数-vcodec和-hwaccel cuda指定视频编码器和cuda加速就行了,而所使用的编码器必...
4.2 用Visual Studio 2013打开windows文件夹下的Caffe.sln,检查解决方案中的项目,重点看libcaffe和test_all是否成功地被导入。 如果这两个没有成功导入,原因是Visual Studio 2013的安装路径中缺少CUDA 8.0.props(或者是你的版本号在CommonSettings.props写错了),我的是这个路径 C:\Program Files (x86)\MSBuild\Micro...
查看支持 cuda 的编码器 执行ffmpeg -codecs | findstr cuvid 这些 编码器就是支持 GPU 加速的 第四步 开始转码 执行ffmpeg -i -vcodec h264_nvenc -vcodec表示指定 视频编码器,只要指定了支持 GPU 加速的编码器,FFMPEG 就会自动使用 GPU 第五步 等待执行,期间可以用任务管理器查看系统资源使用情况 GPU 编...
FFmpeg是可以利用显卡加速的，以英伟达显卡为例。先安装FFmpeg和CUDA，注意FFmpeg对CUDA版本有要求尽量都...
CUDA硬件加速的代码,貌似不是ABI 兼容的,所以只能用MSVC编译出 DLL。然后 qt creator 里面也必须使用 msvc 编译调试,不能用 MinGW ,会报错。 完整项目下载:百度网盘,提取码:9yeu,qt creator 编译 Kits 请选择 MSVC 2019 64 bits ,调试环境如图: 其实ffmpeg.c 工程的硬件加速代码在3地方都有分布,解码,filter,...
在FFmpeg命令行中,使用适当的编解码器参数来启用GPU加速。例如,使用NVIDIA的NVENC编码器进行H.264编码时,可以使用以下命令: ffmpeg -hwaccel cuda -c:v h264_nvenc input.mp4 output.mp4 其中,-hwaccel cuda指定使用CUDA硬件加速,-c:v h264_nvenc指定使用NVIDIA的NVENC编码器进行H.264编码。 调整参数:根据具体...
本次编译ffmpeg使用的是Ubuntu 20.04系统,搭载了RTX 3090 GPU,Nvidia显卡驱动版本为455,CUDA版本为11.1。下面开始具体的编译安装。 首先下载源码(从国内加速源): gitclonehttps://gitee.com/mirrors/ffmpeg.git 使用git tag来查看最近的稳定版的记录(或者在镜像网页上查看),这里看到最新的版本是n4.4-dev。
抽帧由于步骤多、计算重，在视频AI推理场景很容易成为性能瓶颈。因此，有必要使用硬件加速等手段，来对...