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...
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GPU加速技术是通过将部分计算任务从CPU转移到GPU来加速处理过程。GPU拥有大量的并行处理单元,非常适合处理大规模的数据并行任务,如视频编解码、图像渲染等。通过利用GPU加速,可以显著减少视频处理的时间,提高处理效率。 二、FFmpeg中的GPU加速支持 FFmpeg通过集成不同的编解码器库和GPU加速框架,如NVIDIA的NVENC/NVDEC、Int...
同时,GPU 的内存带宽远高于 CPU,可以更快地完成数据的读写操作。因此,利用 GPU 加速可以大幅度提升视频处理的性能。 二、FFmpeg 的 GPU 加速支持 FFmpeg 支持多种 GPU 加速技术,其中最常用的是 CUDA 和 OpenCL。CUDA 是 NVIDIA 推出的 GPU 加速技术,而 OpenCL 则是一个跨平台的 GPU 加速框架。在 FFmpeg 中...
FFmpeg提供了一些Filter用于实现硬件加速pipeline的建立,分别为Hwupload、Hwdownload、Hwmap、Hwunmap,使得在组成硬件的Pipeline时尽量避免大量的数据交换,所有操作尽量在GPU内部直接完成以提升性能。 9.3 硬件或驱动不支持 如果完成了编解码的部署,需要AVFilter相关的优化但硬件或者驱动层面却不支持,面对这种情况,我们可考虑Op...
整体的思路:所有对图像的操作都在gpu上操作。ffmpeg拉流存储在gpu上,格式是yuv,需要先进行颜色空间的转化:yuv->bgr。cuda和ffmpeg都不支持直接进行颜色空间的转化(需要自己写代码后面我会给出)。只要转成gpu上的rgb数据格式了,后续就可以继续使用cuda的库函数直接在gpu上进行操作(避免数据的迁移gpu-cpu-gpu)。
确定服务器有GPU lspci | grep NVIDIA # 查看NVIDIA显卡ubuntu-drivers devices 先在$HOME目录下创建名为 ffmpeg_sources 的目录(文件夹) 1、依赖库安装: nasm 汇编编译器,编译某些依赖库的时候需要 cd ~/ffmpeg_sources curl -O -L http://www.nasm.us/pub/nasm/releasebuilds/2.13.02/nasm-2.13.02.tar...
有Nvidia显卡的情况下,在Linux下使用GPU进行视频转码加速的方法 1、FFmpeg编译安装 在FFmpeg官网https://ffmpeg.org/download.html可以下载到ubunto/debian的发行包,其他Linux发行版需自行编译。同时,如果要使用GPU进行硬件加速的话,也是必须自己编译FFmpeg的,所以本节将介绍从源码编译安装FFmpeg的方法(基于RHEL/Centos) ...
FFmpeg可以使用gpu吗 ffmpeg调用gpu 文章目录 一.FFMPEG介绍 FFMPEG组成 二.Windows10下FFMPEG安装 三.FFMPEG的使用 1.关键指令 一.FFMPEG介绍 FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常...