ffmpeg letöltés
Hivatalos weboldal letöltési oldal:
A hiperlink bejelentkezés látható.
Ajánlott a lefordított verzió letöltése és az oldal letöltése:
A hiperlink bejelentkezés látható.
Általában inkább a legfrissebb verziót szeretem letölteni (a dátumról neveztem el), és természetesen van egy stabil verzió (a verziószámról van elnevezve).
CUDA letöltés
A CUDA egy olyan illezőprogram, amely lehetővé teszi a GPU számára, hogy kapcsolódó műveleteket végezzen, mert olyan alkalmazásokat fejlesztünk, amelyek nem közvetlenül irányítják a GPU-t, hanem az illesztőgépen keresztül működnek.
A hiperlink bejelentkezés látható.
Itt a verziót választom, ahogy az alábbiakban látható:
Természetesen az alábbi linkre is kattinthatsz, hogy közvetlenül a beállításokhoz menj, amikor letöltöttem.
A hiperlink bejelentkezés látható.
Letöltés után ne felejtsd el telepíteni, hogy ne mutassam be, hiszen mindannyian szoftvert fejlesztenek.
parancs
Lekérdezési parancsok
Nézd meg, hogy a letöltött ffmpeg támogatja-e a cuda-t, ha nem (én letöltöttem), akkor töltsd le újra, vagy fordítsd magad.
Tesztparancsok
Konvertáld a jelenlegi könyvtárban lévő 0.mp4 00.mp4-ra
A jelenlegi könyvtárban lévő 0.mp4 átalakítása 00.mp4-re, és megadja a kimeneti képkockasebességet 15 (-r 15) és a bitrátát 500k (-b 500k).
-hwaccel cuvid: Megadja a cuvid hardveres gyorsítás használatát
-c:v h264_cuvid: Videódekódolás h264_cuvid használatával
-c:v h264_nvenc: Videókódolás h264_nvenc
-vf scale_npp=1280:-1: Határozd meg a kimeneti videó szélességét és magasságát, figyeld meg, hogy ez eltér a -vf scale=x:x szoftvertől a soft dekódoláshoz használt -vf scale=x:x
Több videókártya parancs
GPU transzkódolási hatékonysági teszt
Egy szerveren, amely két Intel-E5-2630v3 CPU-val és két Nvidia Tesla M4 videókártyával rendelkezett, a h264 videótranszkódolási tesztet a következőképpen végezték:
Átlagos GPU transzkódolási idő: 8s
Átlagos CPU transzkódolási idő: 25 másodperc
Párhuzamos transzkódoláskor a CPU soft conversion hatékonysága javul, és mind a 32 mag elfoglalt, ha a három transzkódolási feladat párhuzamosan van
Átlagos GPU transzkódolási idő: 8s
Átlagos CPU transzkódolási idő: 18 másodperc
Nem nehéz látni, hogy a GPU transzkódolási sebessége nem nő párhuzamos állapotban, ami azt mutatja, hogy egy GPU egyszerre csak egyetlen transzkódoló feladatot tud végrehajtani. Szóval, ha több grafikus kártyát helyeznek be a szerverre, az ffmpeg több GPU-t használ párhuzamos transzkódoláshoz?
Sajnos a válasz nem.
Az ffmpeg nem képes automatikusan különböző GPU-khoz rendelni a transzkódoló feladatokat, de némi vizsgálat után kiderült, hogy a transzkódoló feladathoz használt GPU a -hwaccel_device paraméterrel meg lehet határozni!
Transzkódoló feladatokat különböző GPU-knak küldj be
Grafika 0
Videókártya1
Illusztrál:
-hwaccel_device N: Határozz meg egy GPU-t egy transzkódoló feladat végrehajtásához, N egy szám
|
Közzétéve: 2019-11-07 21:08:29
|
|
|
|
Háziúr|
Közzétéve: 2019-11-11-7 21:18:35
|
Közzétéve: 2023-2-26 12:11:24
|
