.266这些比较新的编码器，同时也可以在这个平台为已有的编码器附加类似AI的场景识别和全新的编解码标准，比如下面将会提到的V-Nova带来的新编码方式，这些技术都会堆叠在Xilinx的平台上，Xilinx的加速平台是构建在软件定义加速器...这是一套完整的工具链以及平台的支撑套件，同时Xilinx也提供Alveo Board Products，提供数据中心的标准卡，让各位在各类标卡的业界厂商，比如另戴尔，Inspur等认证过的标准版卡上部署自己的软件和加速器等等...当讨论“Live Video”的时候，Xilinx想面对的宽度市场分类是那些需要实时处理的视频，而不是提前处理好放在文件服务器中拿去播放的视频，如果是放在文件服务器中从OBS中调出来不需要转码就可以通过时间轴放出去的视频叫做...如何实现多Codec实时视频转码？ —— 赛灵思视频加速技术专场 从AI到编码、转码，硬件加速方案正在扮演越来越重要的角色。...8月23日·北京 | LiveVideoStack联合赛灵思，邀请多位专家展现基于FPGA的硬件加速特性，在视频、图片编码与转码以及AI计算方面带来的收益。
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。...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。...目前，基于CUDA的GPU加速已经在深度学习、图像处理、科学计算等领域有着广泛应用。 2. 编码加速 目前，最新的视频编码标准是HEVC，基于GPU的HEVC编码加速研究已经有很多。...这就要求加速算法必须提高吞吐量。 在HEVC中，整像素搜索部分是以PU块为单位进行。然而，HEVC的PU块可选大小分布广泛，最大可取64x64，最小时边长仅为4。...总结 本文主要介绍了常见的HEVC的GPU加速方法和GPU程序设计时要注意的问题。主机和设备之间的I/O是GPU优化的重点问题，需要精心设计。
本文内容来自Xilinx 张吉帅在LiveVideoStackCon2019深圳站上的精彩分享，他将重点讨论异构计算中非常具有潜力的一部分 —— FPGA，并详细介绍赛灵思以及其技术生态合作伙伴在有关视频加速...FPGA的优势 大家好，我是来自Xilinx的张吉帅，随着视频内容的火爆，其在网络上的传输量越来越大，对视频编解码算力也有了更高的需求；此外，视频压缩的标准也在不断提升，对于H.264视频编码压缩，CPU...根据实际数据显示，相较于CPU与GPU在BASE LAN加速卡上的表现，基于FPGA可以实现对H.265 1080P 120帧/秒的视频编码压缩，并且在压缩率、压缩质量以及功耗上都具有更大的优势。...具体地说，赛灵思所提供的各种硬件加速解决方案，架构通常为FPGA+CPU的异构方式。从开发者或者应用的角度，实际CPU端包含一个应用程序，FPGA端则包含一段二进制的FPGA逻辑代码。...编码器多路视频流输入、输出的应用 3. 赛灵思实时视频转码架构 如上架构图所示，赛灵思实时视频转码包含两种不同的途径，XMA和OpenCL。
有些人会觉得现在市场上有很多深度学习引擎的框架，比如tensorflow, pytorch, caffe等，为什么还需要加速呢，很简单，虽然深度学习的技术发展火热，也有很多大牛，但是深度学习框架在技术上目前并没有收敛...袁进辉老师首先分析已有框架的优缺点，然后分享深度学习框架应该怎么加速（数据并行，模型并行，流水并行）的观点。...视频转载自腾讯视频
新的Vulkan Video扩展允许GPU加速视频编解码。最初的公共工程被视为一个临时规范，编解码器覆盖范围有限，但会随着时间的推移而迭代更新。...Vulkan Video允许GPU加速编解码，并通过调度、同步和其他Vulkan功能与Vulkan API集成。...在AMD方面，到目前为止，他们一直依赖于基于Gallium3D的视频加速技术，他们是否/何时将AMDVLK应用于Vulkan Video，以及独立的RADV驱动程序是否也能支持这些视频扩展，这将是一个值得期待的问题...相比现在不同视频接口（尤其是Windows和Linux之间支持不同API）的碎片化，希望一旦Vulkan Video 1.0规范定稿，我们将看到更多的多媒体软件使用此视频编码/解码API。...有了Vulkan Video 1.0，当扩展的编解码器支持出现时，它很有可能成为GPU加速视频编码/解码的主流接口，希望它比OpenMAX做得更好热度更高。
最近使用百度云看考研视频，但是百度云的播放器太简陋，无法倍速播放视频，太浪费时间了，听说firefox可以加速播放，可我又是chrome的死忠，于是在网上查到一个简单的方法。
近年来，优质视频内容呈井喷式爆发，如何提高视频内容的产出效率，成为行业加速发展的关键。...为助力视频制作方提高产出效能，腾讯视频云在视频制作领域，一次性打包推出了云导播台、腾讯云剪、腾讯智眸三款产品，全程参与视频制作过程，助力视频制作方加速内容产出。...1 线下导播移至线上，云导播台节省视频制作成本 为了满足视频行业追求高效、低成本的节目制作需求，腾讯视频云推出云导播台产品，将线下导播转移至线上，省去切换台、录机等笨重且繁琐的硬件，降低视频制作成本。...在视频制作领域，腾讯视频云已经为政务民生、医疗、在线教育、金融等多个行业提供服务，未来，腾讯视频云也将继续与先进科技深度结合，为提升视频制作者的生产力而努力钻研。...而除了视频制作领域外，腾讯视频云还深入泛娱乐直播，短视频社区，电竞赛事等直播行业的各个角落，致力做好内容生产的助推器，加速视频行业繁荣发展。
命令 document.querySelector('video').playbackRate = 3.0; 使用方法 📷
LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英特尔 加速计算系统与图形部工程师 何俊彦老师，为我们详细介绍了Gstreamer的框架和特点，视频的模块化处理，以及其硬件加速的实现与应用案例...本次我分享的主要内容是关于Gstreamer中的视频处理与硬件加速。 以上是本次的agenda。首先，介绍一下Gstreamer的Framework，做一个简单的概述。...然后，具体介绍视频处理和硬件加速在Gstreamer中的实现。接着讲解一些常用的Gstreamer的pipeline和example，其中可能也有大家感兴趣的AI pipeline的搭建。...render即渲染，可以理解为视频的输出。...Vulkan是最近提出的，此外还有Cuda最近也补充了关于视频硬件加速的API。 接着介绍一下硬件加速的具体实现。
、实现一个插件 6、关于封装 7、yolov5案例 8、retinaface案例 9、高性能低耦合 10、便捷性 tensorRT，nvidia发布的dnn推理引擎，是针对nvidia系列硬件进行优化加速...https://github.com/shouxieai/tensorRT_cpp提供的方案开展讨论，使得能够使用、部署起来 该教程，讲驾驭tensorRT，实现从模型导出，到c++/python推理加速...tensorRT 课程内容： 1、如何正确的导出onnx 2、如何在c++中使用起来 3、动态batch，和动态宽高的处理方式 4、实现一个自定义插件 5、c++中推理实现高性能低耦合的方法 项目代码，视频讲解
我们都知道，在视频上训练深度网络 3D CNN 比训练 2D CNN 图像模型的计算量更大，可能要大一个数量级。...长时间的训练会消耗大量的硬件和资源，在减缓视频理解研究领域发展的同时，也会阻碍该领域在真实场景的应用。...在 3D CNN 视频模型中， 每一个 mini-batch 的输入 shape 为 Batch_size x T (采样帧数) x H (高度） x W（宽度）， 通常在训练中 Batch_size，...今天我们将解读该篇论文，带领大家一起了解 Multigrid 训练加速算法的具体细节。...增大 T，H，W 维度通常可以提高视频模型的 accuracy， 而增加 Batch_size 且 减小 T, H, W 通常可以换来更快的训练但是 accuracy 会降低。
因此，有必要使用硬件加速等手段，来对视频抽帧做极致的性能优化。...使用硬件来做硬解码以及并行计算加速是一个比较理想的替代方案，NVIDIA的GPU从2014年发布的Maxwell架构开始，即增加了单独的硬件编解码计算单元，并且GPU上为数众多的CUDA core也特别适用于图像数据并行处理加速...该解决方案也会作为太极平台的基础抽帧能力组件，与太极的推理加速组件进行整合。 6....结语 本方案从GPU硬件加速的角度出发，分别针对抽帧各步骤做性能分析&计算优化，解决了中间过程大数据量的原始视频帧host与device端数据IO交换问题，避免GPU与CPU间的PCI-E数据带宽瓶颈，...（该方案已得到NVIDIA官方大力认可，并作为优秀案例进行推广：《腾讯广告视频抽帧的全流程GPU加速》） 最后，给个人公众号打个小广告，主要分享AI工程领域的加速、性能优化实践经验总结。
Test Image 使用VCU的代码： zcu106_codec 2 创建Vitis工程 本篇文章来测试Tutorials中的第4个例子：Convolution Example 该例子中主要目的是对视频进行处理...，其中进行了多个实验，从CPU单独运行到最后的RTL加速运行。...2.1 CPU Only 该实验使用纯CPU的方法对视频图像处理进行了测试。...A53 CPU的处理速度：132/49 = 2.69 FPS，这与实时视频处理需求的30 FPS，还差的太远了。 我们需要依赖A53的硬件至少实现12倍的加速才能够实现30 FPS的速度。...并使用VCU加速了编解码速度。 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157986.html原文链接：https://javaforall.cn
视频切片后自动上传至国内免费CDN，无成本加速视频播放 说明：一般我们观看自己下载的电影时候，通常会因为网络或者带宽原因很卡，所以就得处理下，这里写出了一个视频转码切片后自动上传至国内CPU的脚本，脚本默认提供上传到语雀...CPU的脚本、采用多线程上传，这里默认10线程，基本上可以很大程度上提高视频的播放速度。...使用示例： #进入视频所在目录 cd /root/movies #默认模式切片 bash /opt/ffmpeg/media.sh rats.mp4 #强制重新编码 bash /opt/ffmpeg/media.sh
将 mp4 转为 ts 后, 使用 ffmpeg 将 ts 文件切片, 然后上传到 Github 的仓库里
本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存，Wordpress也是一样，我们本次采用Redis做Wordpress的缓存！...同时我们采用Opcache给PHP脚本加速！ Redis加速 我们去宝塔，下载一个Redis，然后启动Redis，然后配置文件配置如下。...// 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。
最近有朋友做了个网站，网站上面放了几个视频，觉得视频播放慢、卡顿，想让我帮忙优化下，今天就介绍个零成本，操作又简单的方法优化网站上视频播放速度 目前很多人网站上放视频，除了用第三方视频平台连接，比如腾讯...、优酷、爱奇艺、B站等的视频连接，就是直接将mp4格式的视频放网站目录下，直接嵌入到网站内进行播放，前者缺点就是都有平台广告，后者缺点就是播放慢、卡顿 特别是，如果mp4的视频文件的moov atom元数据被放在...mp4文件末尾，那更糟糕，需要下载完整个mp4文件，才会解码媒体信息和关键帧索引，开始播放mp4视频 ?...而视频越大，moov box就越大，加载就越慢，所以播放mp4文件需要缓存很久，解决方法很简单，就是用现有流行的流媒体的方式 将mp4视频格式，通过ffmpeg工具，转换成m3u8格式的视频文件，这样，...一个大的mp4视频文件，就会被切分成自定义分片大小的ts分片文件 这样相当于在自己服务器上，搭建了点播服务，并不需要安装rtmp，并用ffmpeg去做推流，那个是直播的方式，如果推流结束了，视频就无法点击了
6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。...讲师介绍： 张鹏，腾讯云高级工程师，现任X-P2P直播加速技术负责人，毕业于华中科技大学，技术涉猎广泛，曾在创新工场旗下做过游戏开发，在一亩田负责运营系统开发，在月光石网络科技担任技术负责人，2014...接下来P2P从2014年到现在经历了5年的打磨完善，产品也非常的稳健成熟，覆盖Android、IOS、H5、PC等各种平台，它有更多的节点进行加速，延迟也是等同于CDN甚至优于CDN的起播速度，在S8赛事期间峰值达到...为什么要做P2P P2P更多集中在视频这个行业里，主要是带宽成本居高不下，带宽的需求速度大于带宽成本下降速度。现在大家通过网络看视频、直播，都要求卡顿更低，时延更低。...对于4K视频加速，有P2P的助力，4K体验会更胜一筹。尤其对于大型直播活动比如说赛事、春节联欢晚会，是非常适合P2P来提高质量节省带宽的。对于短视频、常规视频，更是P2P加速的强项。
NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现，并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。...希望加速其深度学习应用程序开发的开发人员可以使用ResNet-10、ResNet-18、ResNet-50、GoogLeNet、VGG-16和VGG-19等预先训练的深度学习模型作为基础，以适应其自定义数据集...迁徙学习工具包提供多GPU支持；您的应用程序可以部署在数据中心的GPU加速平台上、云平台、或本地工作站上，以便进一步与NVIDIA DeepStreamSDK 3.0插件一起使用。...多个视频流信道很重要，因此较小的模型能够使用更多的同时信道。减小大小也会导致更快的推理时间。因此，“修剪”模型是端到端工作流中必不可少的一个步骤。...修剪已经证明可以提高IVA应用程序中视频帧的吞吐量。一项研究发现ResNet-50四类检测器以每秒30帧的速度运行，是未修剪和未优化GPU模型吞吐量的3倍。
比如视频检索，我们需要train出一个model来识别或检测其中的人脸，将这几个不同model添加到里面就好了。...而视频源的设置完整流程DeepStream都可以帮你做好，包括记录的视频、服务器上多路视频。 ? 在这过程中，DeepStream是如何去做的？...我们可以看到，从最开始的视频的编解码，到整个流程地完成，这个过程中有两个东西是最重要的，一个是Gstreamer编解码工具，一个是TensorRT工具。在AI中它是一个加速GPU的推理引擎。...可以看到每一个模块是用什么样的硬件设备来跑的，因为有一些可能还用到了CPU，但更多用到GPU的加速。...它是一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库，调用的时候直接include，可以优化神经网络模型以及其他功能。 ?
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