📷 本文来自英伟达高级工程师 季光在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中季光详细解析了GPU在视频编解码，图像分析和视频处理方面的相关技术支持，
深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。深度学习已经从能够进行线性分类的感知器发展到添加多层来近似更复杂的函数。加上卷积层使得小图像的处理性能有了提升，可以识别一些手写数字。现在，随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用，从而实现了以前不实用的广泛应用。
NVIDIA 发布了基于新一代 Ampere 架构的多款 GPU 加速器 A100、A10，相较于上一代有显著的算力提升。腾讯云作为国内领先的云计算服务商，是业内率先推出搭载 A100、A10 的 GPU 云服务器的云厂商之一，进一步提升客户的训练、推理效率。
背景与工程定位 背景 项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能，但这是在PC/服务端上跑的，现在需要移植到移动端，因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。 同类型的库 caffe-Android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未测试。 CNNdroid，网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452，这个是用 renderscript 作优化的深度学习框架，不过就
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的X86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，GPU处理器应运而生。 腾讯云根据GPU的应用场景，已推出多款GPU实例，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla
一、直播难与易 `直播难`：个人认为要想把直播从零开始做出来，绝对是牛逼中的牛逼，大牛中的大牛，因为直播中运用到的技术难点非常之多， 视频/音频处理，图形处理， 视频/音频压缩，CDN分发，即时通讯等技术，每一个技术都够你学几年的。 `直播易`：已经有各个领域的大牛，封装好了许多牛逼的框架，我们只需要用别人写好的框架， 就能快速的搭建一个直播app，也就是传说中的站在大牛肩膀上编程。 二、直播相关概述 1.一个完整直播app功能 1、`聊天` 私聊、聊天室、点亮、推送、黑名单
大家好，我是李晓波（篱悠），目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
大半年没写博客了，但我一直关注着互联网的动向，最近会研究很多东西，并分享，今年移动直播行业的兴起，诞生了一大批网红，甚至明星也开始直播了，因此不得不跟上时代的步伐，由于第一次接触的原因，因此花了很多时间了解直播，整理了直播的原理，当前只是原理篇，后续会持续发布实战篇，教你从零开始搭建一个完整的iOS直播app，希望能帮助到更多的人更快的了解直播。 如果喜欢我的文章，可以关注我微博:袁峥Seemygo
今天继续讲解异步并发执行中的Streams： 3.2.5.5.4. Implicit Synchronization【隐式同步】 Two commands from different streams cannot run concurrently【同时地】 if any one of the following operations is issued in-between them by the host thread 【 两个不同流中的命令不能同时执行，如果host线程在这两个命令中间发布了下
在网络游戏中，无论是大逃杀、棋牌类、电子竞技类还是娱乐休闲类小游戏，玩家和玩家之间的互动和语音聊天都是一个必不可少的环节。作为一个通用的技术需求，如果由游戏厂商自己从零开始研发相应的音频技术，既不经济也不具备技术优势，因此市面上有一些厂商提供第三方的游戏音频SDK，让游戏开发商免于重复造轮子的同时，能把更多时间花在提升核心竞争力上。
根据当前人工智能的趋势，越大的自然语言模型可以提供越好的准确性，目前GPT-3的模型参数达到175B。但是由于成本、时间和代码集成的障碍，较大的模型难以训练。
近日，腾讯正式宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具是面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景所提出的加速方案，已经在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中广泛应用，这是腾讯通过 GitHub 对外开源的第 100 个项目。
计算机常见的处理器包括CPU和GPU，CPU即中央处理单元（Central processing unit），它是计算机的控制核心。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时在大量的逻辑判断中，包含了大量的分支跳转和中断处理，使得CPU的内部结构异常复杂，不擅长于快速计算。
SSE（Streaming SIMD Extensions，单指令多数据流扩展）指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
前言 随着视频编解码技术的不断发展，视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时，在GPU领域，随着CUDA等通用计算平台的不断发展，GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 1. GPU概述 早期，GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务，而且硬件架构较为封闭。OpenGL和DirectX接口是与GPU交互的唯一方式。如果工程师想利用GPU进行通用计算，不仅先要学习OpenGL和Di
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
图像已经发展成人类沟通的视觉语言。无论传统互联网还是移动互联网，图像一直占据着很大部分的流量。如何在保证视觉体验的情况下减少数据流量消耗，一直是图像处理领域研究的热点。也诞生了许多种类的图像格式JPEG、PNG 、GIF、WEBP、HEVC，以及腾讯公司自研的WXAM和SHARPP格式。 腾讯TEG - 架构平台部图片存储系统TPS 作为超大规模的图片平台，图片数万亿张存储量百P，下载带宽数T，一直需要严重关注图像压缩技术的发展。本文就近几年图像压缩技术的发展、新格式的出炉，和图片存储系统TPS在实际业务上
2006年，NVIDIA公司发布了CUDA（http://docs.nvidia.com/cuda/），CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 9。
在不断出现的新格式被逐步应用之后，兼容性最好的传统老格式 JPEG 依然地位高居不下占据大幅带宽，如何在老格式上也继续挖掘优化点？
随着近几年视频行业的爆发增长，各个业务场景对视频处理的需求越来越高。本周的技术解码就由段争志老师带大家一起探秘腾讯云视频云全链路媒体处理解决方案中的关键技术。 近几年视频行业喷井式爆发，短视频APP、社交媒体、电商带货、直播会议、线上教育等等各种泛媒体类应用大规模增长的同时，人们对高清/超高清、低延时、高画质的需求也越来越强烈。腾讯云视频云依托自身多年的视频技术的积累以及众多业务应用的落地优化实践，不断完善自身产品体系，优化性能，结合用户业务场景不断创新，提供一整套集视频质检、画质修复增强、编码、
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