ffmpeg lejupielāde
Oficiālā vietnes lejupielādes lapa:
Hipersaites pieteikšanās ir redzama. Ieteicams lejupielādēt kompilēto versiju un lejupielādēt lapu:
Hipersaites pieteikšanās ir redzama. Es parasti dodu priekšroku lejupielādēt jaunāko versiju (nosaukta pēc datuma) un, protams, ir stabila versija (nosaukta pēc versijas numura).
CUDA lejupielāde
CUDA ir draiveris, kas ļauj GPU veikt saistītās darbības, jo mēs izstrādājam lietojumprogrammas, kas tieši nekontrolē GPU, bet darbojas caur draiveri.
Hipersaites pieteikšanās ir redzama. Šeit es izvēlos versiju, kā parādīts zemāk: Protams, varat arī noklikšķināt uz zemāk esošās saites, lai lejupielādētu iestatījumus.
Hipersaites pieteikšanās ir redzama.
Pēc lejupielādes atcerieties to instalēt, tāpēc es to neiepazīstināšu, galu galā viņi visi izstrādā programmatūru.
pavēlēt
Vaicājuma komandas Pārbaudiet, vai lejupielādētais ffmpeg atbalsta cuda, ja tas nav (es to lejupielādēju), tad lejupielādējiet to vēlreiz vai kompilējiet pats.
Pārbaudes komandas
Pašreizējā direktorija 0.mp4 konvertēšana uz 00.mp4
Pārveidojiet pašreizējā direktorija 0.mp4 uz 00.mp4 un norādiet izejas kadru ātrumu 15 (-r 15) un bitu pārraides ātrumu 500k (-b 500k).
-hwaccel cuvid: norāda cuvid aparatūras paātrinājuma izmantošanu
-c:v h264_cuvid: Video dekodēšana, izmantojot h264_cuvid
-c:v h264_nvenc: Video kodēšana ar h264_nvenc
-vf scale_npp=1280:-1: Norādiet izvades video platumu un augstumu, ņemiet vērā, ka tas atšķiras no -vf scale=x:x, ko izmanto mīkstajai dekodēšanai
Vairākas grafikas kartes komandas
GPU pārkodēšanas efektivitātes pārbaude Serverī ar diviem Intel-E5-2630v3 procesoriem un divām Nvidia Tesla M4 grafikas kartēm h264 video pārkodēšanas tests tika veikts šādi:
Vidējais GPU pārkodēšanas laiks: 8s Vidējais CPU pārkodēšanas laiks: 25s
Pārkodējot paralēli, tiek uzlabota CPU mīkstās konvertēšanas efektivitāte, un visi 32 kodoli tiek aizņemti, kad trīs pārkodēšanas uzdevumi ir paralēli
Vidējais GPU pārkodēšanas laiks: 8s Vidējais CPU pārkodēšanas laiks: 18s
Nav grūti redzēt, ka GPU pārkodēšanas ātrums paralēli nepalielinās, kas liecina, ka GPU vienlaikus var veikt tikai vienu pārkodēšanas uzdevumu. Tātad, ja serverī ir ievietotas vairākas grafikas kartes, vai ffmpeg paralēlai pārkodēšanai izmantos vairākus GPU? Diemžēl atbilde ir nē. ffmpeg nav iespējas automātiski piešķirt pārkodēšanas uzdevumus dažādiem GPU, bet pēc dažiem pētījumiem tika konstatēts, ka pārkodēšanas uzdevumam izmantoto GPU var norādīt ar parametru -hwaccel_device! Pārkodēšanas uzdevumu iesniegšana dažādiem GPU
Grafika 0
Grafikas karte1
Ilustrētu:
-hwaccel_device N: norādiet GPU, lai veiktu pārkodēšanas uzdevumu, N ir skaitlis
|