NVIDIAGPU助力视频编码及超分辨率技术
显卡的视频编码和解码能力
显卡的视频编码和解码能力在电脑科学领域中，显卡的视频编码和解码能力是一项重要的技术。
随着媒体内容的不断发展和流行，对视频编解码技术的需求也越来越大。
本文将探讨显卡的视频编码和解码能力，以及其在多媒体应用中的作用和优势。
一、显卡的视频编码能力随着高清视频和4K视频的兴起，对视频编码的要求越来越高。
显卡作为计算机硬件的关键组成部分，具备强大的计算能力，能够在视频编码过程中发挥重要作用。
它能够将视频信号转换为特定编码格式，以减小视频的文件大小并提高传输速度。
同时，显卡的视频编码能力还能够对视频进行压缩，以减少存储空间和传输带宽的占用。
二、显卡的视频解码能力显卡的视频解码能力是指它能够将编码后的视频信号解码为可播放的视频。
在解码过程中，显卡能够解压缩视频文件，并将其转换为图像信号，以供显示器进行显示。
显卡的强大解码能力能够保证较高的解码速度和流畅的播放效果，使用户能够享受到高质量的视频体验。
三、显卡在多媒体应用中的作用随着多媒体应用的普及，显卡的视频编码和解码能力变得尤为重要。
在视频编辑软件中，显卡的编码能力可以加快视频剪辑和处理的速度，提高工作效率。
同时，显卡的解码能力也能够保证播放器能够顺畅播放各种视频格式，以及高清和4K视频。
除此之外，在游戏领域中，显卡的视频编码能力能够提供更高的游戏画质和更流畅的游戏体验。
在游戏过程中，显卡能够对游戏图像进行编码和处理，以提高视觉效果和游戏性能。
显卡的解码能力则能够保证游戏视频的流畅播放，以及实时游戏的响应速度。
四、显卡视频编码和解码能力的优势相比于传统的处理器，显卡在视频编码和解码方面具有明显的优势。
首先，显卡具备强大的并行计算能力，能够同时处理多个视频流，大大提高了编码和解码的速度。
其次，显卡拥有专门的硬件编码和解码器，能够更加高效地完成编码和解码任务。
此外，显卡还具备较大的显存，能够处理更大的视频数据，提高了性能和效率。
总结起来，显卡的视频编码和解码能力在现代计算机和多媒体应用中起着重要的作用。
nvenc编码intel解码
nvenc编码intel解码NVENC（NVIDIA Video Encoding）是一种由NVIDIA开发的硬件编码技术，它可以利用GPU的计算能力对视频进行快速编码。
而Intel 解码是指使用英特尔处理器进行视频解码的技术。
这两种技术在视频处理和加速上有着各自的特点和优势。
首先，我们来了解一下NVENC编码技术。
NVENC利用了NVIDIA的GPU计算能力，将视频编码的任务从CPU转移到了GPU上，从而极大地提高了编码的效率和速度。
相比于传统的软件编码，NVENC编码可以在更短的时间内完成编码任务，并且对于高分辨率和高码率的视频，NVENC编码表现更为出色。
同时，NVENC还支持多路编码，可以同时对多个视频流进行实时编码，是很多视频直播和实时传输应用的首选。
NVENC编码技术还有一个非常重要的优点，即具有较低的延迟。
在许多实时传输或游戏直播等需要即时反馈的场景下，延迟是非常关键的因素。
NVENC编码通过在GPU上进行并行计算，可以显著降低编码的延迟时间，确保视频内容能够在最短的时间内传输到目标设备。
然而，NVENC编码技术也存在一些限制和缺点。
首先，由于NVENC是NVIDIA专有技术，因此只能在搭载NVIDIA GPU的设备上使用。
这限制了其在某些设备上的应用场景。
其次，尽管NVENC编码速度快，但在一些特定的场景下，如低码率编码或者对图像质量要求较高时，NVENC并不总是能够提供最佳效果。
最后，NVENC编码需要相应的硬件支持，较老的GPU可能无法完全兼容NVENC编码。
接下来，我们来了解一下Intel解码技术。
与NVENC编码相对应，Intel解码是利用英特尔处理器进行视频解码的技术。
英特尔处理器普遍存在于许多计算设备中，例如个人电脑和一些移动设备，因此使用Intel解码技术可以广泛支持各种设备。
Intel解码技术可以通过软件解码或者硬件解码的方式进行。
软件解码是利用处理器的计算能力进行解码，具有较好的兼容性，并且能够适应不同类型的视频编码格式。
NVIDIA显卡硬解码设置
1. 解码模式：这就是完美解码内置的几种方案，选定后会自动更改下面的分离器和解码器设置。
对于硬解码用户来说，A卡选择ATI UVD（不要选V2，目前兼容性不好），N卡选择nVidia PureVideo就可以了，在此基础上我们还需要对其他一些选项进行微调。
2. 自动模式：“自动模式”默认就是开启的，完美解码将会根据片源自动选择合适的分离器和音频解码器，一般情况下都会正常工作。
如果您有特殊需要或者出现解码不正常时，可以关闭自动模式，然后根据片源的封装格式手动选择分离器和音频解码器。
3. 向导：点击“向导”按钮，弹出的窗口如上图所示，它可以根据操作系统、显卡种类和视频编码的不同，选择一种合适的视频渲染器。
不过它自动选择的渲染模式不一定是最好的，我们最好还是手动更改。
4. 视频渲染器：视频渲染器首选“VMR9（修正黑位）”，修正黑位表示在播放超宽荧幕影片时上下黑边色差就不存在了，视觉效果最好，而且不会与Vista的Aero界面冲突。
VMR9能够支持VC-1和MPEG2硬解，但H.264和X264硬解就得改为“EVR增强型渲染（C/A）”，C/A表示可以外挂字幕并合理分配资源占用。
各种渲染器的画面色彩、比例、兼容性、字幕显示模式都不尽相同，但也不会差很多，我们的原则是以打开硬解码并不影响Vista玻璃效果为第一要务，有兴趣的朋友可以慢慢对比渲染方式的差异。
5. 分离器和音频解码器：分离器和音频解码器一般交给软件自动判定就可以了，它能够支持绝大多数的影片，但如果出现图像无法正常显示、硬解工作不正常就需要关闭自动模式，按照片源的封装格式手动选择分离器；如果没声音或者出现爆音的情况（HDMI模式下容易出问题），需要换一种音频解码器试试，不过这个和视频硬解码无关，可以根据个人喜好设定。
6. 视频解码器：视频解码器的选择，是能否开启硬解码的关键，一般MPEG2和H.264选用“CyberLink （DXVA）”，X264选用“CyberLink（DXVA）For MKV”，A卡VC-1选用“MPC HomeCinema”，N卡VC-1选用“Microsoft”，DivX则不支持硬解。
Chrome新增NVIDIA_RTX视频超分辨率技术支持
13２０２３年６期 （２
月下旬）资 讯资 讯
交通·制造·物流
“海南自贸港—湛江—昆明”铁海联运班列首发
据国铁南宁局消息，2月8日，“海南自贸港—湛江—昆明”37002次铁海联运班列从湛江发出，预计4天后抵达昆明王家营站，这是国铁南宁局湛江货运中心今年开辟的首条西部陆海新通道铁海联运新线路。
“粤港澳大湾区组合港”激活珠三角水运一盘棋
近日，在广东佛山顺德北滘港码头，佛山市美的报关有限公司申报的电烤箱、洗碗机等货物被运上诚祥398号驳船，办结通关手续后，通过内河驳运至深圳蛇口码头，直接登上货轮发往印度、沙特阿拉伯、日本、泰国等国家和地区。
这批家用电器出口环节的无缝衔接，得益于“粤港澳大湾区组合港”项目。
近年来，深圳市交通运输局与深圳海关等部门联合创新实施“深圳枢纽港+珠江沿线支线港”的“粤港澳大湾区组合港”项目，将深圳港口货源腹地纵深拓展至珠三角内河沿线码头，将传统“转关模式”精简为“一次申报、一次查验、一次放行”。
cuda转码和nvenc使用方法
cuda转码和nvenc使用方法
CUDA转码和NVENC的使用方法如下：
1. CUDA转码：CUDA转码是一种基于NVIDIA GPU的转码技术，使用CUDA转码可以将视频文件转换为所需的格式和分辨率。
使用CUDA转码需要安装NVIDIA显卡和CUDA工具包，并在计算机上安装支持CUDA的编码器。
将视频文件导入编码器后，选择CUDA转码选项进行转码。
转码过程中，GPU将负责进行计算和渲染，以加速转码过程。
2. NVENC：NVENC是一种基于NVIDIA GPU的编码技术，使用NVENC 可以将视频流编码为所需的格式和比特率。
使用NVENC需要安装NVIDIA 显卡和NVENC SDK，并在计算机上安装支持NVENC的编码器。
将视频流导入编码器后，选择NVENC编码选项进行编码。
编码过程中，GPU将负责进行计算和渲染，以加速编码过程。
以上信息仅供参考，建议查阅专业教程获取更具体准确的信息。
显卡的视频编码与解码性能
显卡的视频编码与解码性能显卡在计算机领域扮演着至关重要的角色，不仅用于图形渲染和视频播放，还经常被用于视频编码和解码的处理。
视频编码是将原始视频数据进行压缩和编码的过程，而视频解码则是将已编码的视频数据解析并还原为可观看的图像。
显卡在视频编码和解码过程中的性能发挥着重要作用。
一、视频编码性能视频编码是将原始视频数据通过压缩算法转换为较小的数据流，以减少带宽需求和存储空间。
常见的视频编码格式包括H.264、H.265、VP9等。
显卡的视频编码性能主要体现在两个方面：编码效率和编码质量。
1. 编码效率编码效率指的是显卡在进行视频编码时所需的时间和资源。
高效的视频编码可以在较短时间内完成编码任务，提高生产效率。
显卡的并行计算能力可以有效地提升视频编码的效率，特别是在处理大量视频流的情况下。
2. 编码质量编码质量是指经过编码后的视频图像保持的清晰度和细节丰富度。
较高的编码质量能够提供更好的视觉体验，尤其是在高分辨率视频和动态场景下。
显卡的图像处理能力和编码算法对于编码质量有着重要的影响。
二、视频解码性能视频解码是将已编码的视频数据进行解析和还原的过程，使其可以在显示设备上正常播放。
与视频编码不同，视频解码对显卡的要求更多体现在解码效率上。
1. 解码效率解码效率指的是显卡在解码时所需的时间和资源。
高效的视频解码可以快速地将已编码的视频数据解析为原始图像，减少卡顿和延迟，提供流畅的播放体验。
显卡的并行处理能力可以发挥在解码复杂视频场景中的优势。
2. 解码质量解码质量是指解码后的视频图像能够还原出原始的清晰度和细节。
较高的解码质量可以提供更好的视觉效果，尤其是在高分辨率和高动态范围视频的播放过程中。
显卡的图像处理和解码算法对于解码质量有着重要的影响。
三、影响显卡视频编码与解码性能的因素1. 显卡硬件显卡的硬件性能对视频编码和解码的能力有重要影响。
例如，显卡的GPU性能、显存带宽和核心频率等因素都会直接影响视频编码和解码的速度和质量。
nvenc参数
nvenc参数
NVENC参数是指NVIDIA的视频编码器参数，它是一种硬件加速的视频编码技术，可以在NVIDIA显卡上进行视频编码，提高视频编码的速度和质量。
在使用NVENC参数进行视频编码时，需要了解一些常用的参数设置，以达到最佳的视频编码效果。
NVENC参数中最重要的是编码器的选择。
NVIDIA提供了两种编码器：H.264和H.265。
H.264编码器适用于大多数情况下，它可以提供高质量的视频编码，并且具有广泛的兼容性。
而H.265编码器则可以提供更高的压缩比和更好的视频质量，但是需要更高的计算能力和更高的硬件要求。
NVENC参数中还有一些常用的参数设置，如码率、分辨率、帧率等。
码率是指视频的比特率，它决定了视频的清晰度和文件大小。
一般来说，码率越高，视频的清晰度越高，但是文件大小也会越大。
分辨率是指视频的像素数，它决定了视频的清晰度和画面大小。
帧率是指视频的每秒帧数，它决定了视频的流畅度和动态效果。
NVENC参数中还有一些高级参数设置，如GOP大小、B帧数、参考帧数等。
GOP大小是指视频的关键帧间隔，它决定了视频的压缩效率和画面质量。
B帧数是指视频中的双向预测帧数，它可以提高视频的压缩比和画面质量。
参考帧数是指视频中的参考帧数，它可以影响视频的压缩效率和画面质量。
NVENC参数是视频编码中非常重要的一部分，它可以提高视频编码的速度和质量。
在使用NVENC参数进行视频编码时，需要根据具体的情况进行参数设置，以达到最佳的视频编码效果。
同时，还需要注意硬件要求和兼容性问题，以确保视频编码的稳定性和可靠性。
显卡的视频编解码能力与K播放支持
显卡的视频编解码能力与K播放支持随着多媒体技术的快速发展，高清视频资源的使用越来越普遍，尤其在K歌、直播、游戏等领域。
在这些领域中，显示效果的流畅与清晰度对用户体验至关重要。
显卡作为计算机多媒体图形数据的处理器，在视频编解码和K播放支持方面起着重要的作用。
1. 显卡的视频编解码能力显卡的视频编解码能力是指它能够处理视频信号的能力。
在现代电脑中，绝大多数的显卡都配备了专门的视频编解码器。
这些编解码器能够将视频数据进行压缩和解压缩，提高视频传输和存储的效率。
视频编解码能力的强弱直接决定了显卡在处理高清视频时的性能。
现在市场上的显卡普遍支持H.264（也称为AVC）和H.265（也称为HEVC）等视频编解码格式。
这些编码格式具有较高的压缩率和图像质量，可以实现高清视频的传输和播放。
而且，一些高端显卡还支持更先进的VP9、AV1等编码格式，以满足4K、8K甚至更高分辨率视频的需求。
2. K播放支持K播放是指高清卡拉OK的播放模式。
它要求显卡具备较强的图像渲染能力，能够实时显示高清视频背景，并同时实时合成用户的声音和图像。
显卡对K播放的支持主要体现在以下几个方面：首先，显卡需要具备高容量的视频内存。
K播放需要大量的缓存空间储存高清视频数据，以保证视频的流畅播放。
其次，显卡需要有强大的图像处理能力。
K播放中，显卡要负责实时渲染高清视频背景，处理实时视频合成，以及实时效果的呈现，这就对显卡的图像处理能力提出了较高的要求。
另外，显卡还需要支持硬件加速播放技术。
硬件加速技术可以大幅度提升视频解码和渲染的速度，减轻CPU负担，提高视频播放的流畅度。
常见的硬件加速技术包括DXVA、CUDA和Quick Sync等。
3. 总结显卡的视频编解码能力和K播放支持对高清视频的播放效果有着重要影响。
用户在选择显卡时，应注意其所支持的视频编码格式和K播放相关技术。
强大的视频编解码能力和K播放支持将为用户带来更流畅、更清晰的高清视频体验。
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NVIDIA GPU助力视频编码及超分辨率技术
案例简介
•本案例中，上海大学先进显示与系统应用实验室利用NVIDIA GPU助力基于深度学习的视频编码和图像超分辨率研究。
NVIDIA GPU 的强大计算能力对于成功学习视频特征表述，提升视频编码效率和图像上采样效果起着重要的作用。
•本案例中使用的是由越海扬波提供的硬件方案海啸TG200型号GPU专用服务器2台，每台服务器安装4片P100-16GB型号的TESLA GPU。
Case Introduction
•In this case, Key Laboratory of Advance Displays and System Application of Shanghai University use NVIDIA GPU to study deep learning based video coding and image super-resolution techniques. Powerful computing capability of NVIDIA GPU plays an important role in learning feature expressions, improving video coding efficiency and image up-sampling quality. •Hardware platform in this case: 2 Haixiao TG200 Servers with 4 P100-16GB Tesla GPU, provided by YueHaiYangBo
现状
从视频编码技术的发展历程来看，如何在复杂度和时延受限的条件下，获得最优率失真性能，是视频编码技术的核心问题。
传统的快速编码研究主要是基于统计特征建模和基于机器学习特征分析的方法，对于复杂问题的建模和特征表述效果有待提升。
目前，基于深度学习的快速视频编码技术是快速编码领域的新兴研究方向之一。
当前，基于深度学习的视频编码技术还处于研究初期，但已展现出良好的发展前景。
未来，本课题组还将基于NVIDIA Tesla GPU提供的卓越计算性能，将其应用于光场视频编码、超高分辨率视频编码等领域，提升视频特征学习的速度和效率；研究基于深度学习的视频编码优化方案，为下一代视频编码标准的制定进行技术探索。
挑战
深度学习系统相比于以往的机器学习算法，可以实现端到端的学习，无需再手动设计和提取分类特征。
但是，深度学习系统的分类准确率受到分类类别、训练样本、网络结构、网络宽度和深度、训练的目标函数等因素的综合影响。
JVET的编码单元采用四叉树+二叉树图的QTBT划分结构。
编码单元的QTBT划分结构具有高度的灵活性和宽阔的尺寸跨度，再加之JVET有67帧内预测模式，这给快速编码算法的设计带来了挑战。
128×128 CU，QTdepth=0
(a)
128
1
2
8
1
1
1
1
2
3
4
6
13
7
8910
12
11
Binary tree splitting type
16×16 CU
QTdepth=2，
5
(b)
213
3
45
67
811
910
12 JVET编码单元QTBT划分结构
基于GPU 深度学习技术的编码方案
基于CNN 提出一种端到端的编码单元快速选择算法框架，将QTBT 编码单元选择问题转化为多分类问题，从整体上判断32×32编码块的纹理复杂度；而不是逐级进行判读是否需要划分为子块。
本方法通过直接预测32×32编码块的最浅和最深划分深度，有效解决了JVET 中QTBT 编码单元种类繁多的问题，并保持了良好的分类准确性。
本方法直接从当前编码单元中学习和提取特征表述，而不需要手动去设计和提取特征；也不需要时域和空域的相关性信息，有助于提高帧内编码的并行运算和独立解码性能。
Start encoding a CTU
Determine the optimal QTBT structure
within the candidate depth range
64×
64 CU
32×32 CU
CNN online classification
128×128
LCU
Set candidate min and max depth
for each 32×32 CU.
CTU is evenly divided into 32×32 blocks.
Result of all blocks is 0Yes
Result of all blocks < 2At LCU level
At 64×64CU level
Yes
No
No
CUdepth<mindepth
Do CUdepth RDO Bypass CUdepth RDO
Check into sub_CUs
Cudepth+=1CUdepth>maxdepth
Terminate further sub_CUs RDO
Yes
No
Yes
No
基于CNN 的编码单元快速选择算法框图
基于纹理丰富程度的类别设计
CNN 提取到的底层纹理特征
基于级联多列卷积神经网络的超分辨率技术
目前基于深度学习的超分辨率方法没有考虑到图像的多尺度特征，我们基于多列卷积神经网络的结构，提出了基于级联多列卷积神经网络的超分辨率，如图所示。
SRCMCN 网络结构图
网络优化使用小批次随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent, SGD ）算法和反向传播算法。
经过训练后，在Set5、Set14、BSDS100、Urban100和Manga1等测试集上取得了比其他方法更好的PSNR 和SSIM 表现。
Ground-truth HR
SRCNN [13] / 20.22dB LapSRN [9] / 21.83dB
FSRCNN [20] / 20.91dB
Ours / 22.10dB
LapSRN [9] / 21.83dB Ours / 22.10dB
SUPER-RESOLUTION RES ULTS OF “ULTRAELEVEN” FROM THE MANGA109 DATASET WITH SCALE FACTOR ×4
影响
受益于GPU 的计算能力，课题组得以在短时间内实验验证新思路新方法，为基于深度学习的视频编码和图像超分辨率相关理论研究提供了实验条件。
通过GPU 并行加速，课题组在基于深度学习的视频快速编码、编码效果增强、视频超分辨率、VR 内容制作等领域开展应用示范。